认识 parquet 文件(一)

Parquet 是一种开源的列式存储文件格式，专门设计用于大规模数据存储。它基于 Apache Arrow 库，并与 Hadoop 生态系统无缝集成。与传统的行式存储（如 CSV 和 JSON）不同，Parquet 使用列式存储数据，可以提高分析操作的性能，特别是在读取大量数据时。

Parquet 格式的基本特点：

  • 列式存储：数据按列而非按行进行存储，这使得在大数据分析中，查询只涉及到需要的列，大大提高了效率。
  • 压缩效率高：由于相同列的值通常是相似的，因此能够实现更高的压缩比，节省存储空间。
  • 支持复杂数据类型：Parquet 可以支持复杂的数据结构，如嵌套数据、数组、Map 等。
  • 支持分区和分布式存储：Parquet 格式特别适合在分布式计算框架（如 Hadoop 和 Spark）中处理大数据集。

Parquet 文件的内部结构

Parquet 文件的结构由多个部分组成，以下是 Parquet 文件的主要组成部分：

  1. File Header：文件头，标识该文件是一个 Parquet 文件。
  2. Row Groups：Parquet 文件被分为多个行组，每个行组包含数据块。每个行组通常会包含多个列的相同数据。
  3. Columns：每个列存储在行组中，每列的数据是压缩存储的，并且可以独立存储，以提高查询效率。
  4. Footer：文件尾部包含文件的元数据和数据的描述信息。

文件结构示意：

| Header | Row Group 1 | Row Group 2 | … | Footer |

如何理解列式存储？

假设我们有一个数据表格，包含姓名、年龄、城市三个字段。如果我们使用行式存储，数据会按行存储。举例如下：

Name Age City
Alice 30 Paris
Bob 25 London
Charlie 35 Tokyo

在行式存储中，数据会被按行依次存储。但是在列式存储中，数据会按列存储，如下所示：

  • Name: Alice, Bob, Charlie
  • Age: 30, 25, 35
  • City: Paris, London, Tokyo

这种存储方式使得读取特定列（如只需要读取 Age 或 City 列）时，比行式存储更加高效。

学习 Parquet 的优势与应用

通过学习 Parquet 格式，我发现它具有以下几个明显的优势：

  1. 高效的查询性能：
    由于列式存储，Parquet 允许我们只读取需要的列，从而减少了 I/O 操作。例如，在分析大数据时，通常我们只需要部分列的数据，列式存储能够显著减少不必要的数据读取。

  2. 更高的压缩比：
    Parquet 采用了复杂的压缩算法（如 Snappy、Gzip 等），大大减少了数据存储的空间需求。压缩后，Parquet 文件比传统的行式格式（如 CSV）小得多，适合大规模数据存储。

  3. 支持复杂数据类型和嵌套结构：
    在处理像 JSON 这样的复杂数据时，Parquet 格式能够很方便地存储嵌套的数组和 Map 类型的数据，而其他格式（如 CSV）则不容易处理这些复杂数据结构。

  4. 广泛的生态系统支持：
    Parquet 被许多大数据处理平台（如 Apache Spark、Apache Hive、Presto）所支持，能够与这些平台集成高效地处理大规模数据分析任务。

  5. 灵活的分区功能：
    在数据量极大的情况下，Parquet 允许我们基于某些列进行数据分区，从而加速查询。例如，可以将数据按日期、地域等维度进行分区，这样查询时只需扫描相关分区的数据，而不需要全表扫描。

实践中的应用

1. 在 Spark 中使用 Parquet

Apache Spark 是一个分布式计算框架，支持读取和写入 Parquet 格式的数据。在 Spark 中使用 Parquet 格式，首先需要加载 parquet 格式的数据集：

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df = spark.read.parquet("data.parquet")

然后可以对数据进行分析，例如：

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df.select("name", "age").filter(df.age > 30).show()

2. 将 CSV 转换为 Parquet

在一些数据清洗和预处理任务中，我们经常需要将 CSV 格式的数据转换为 Parquet 格式，以提高存储和查询效率。以下是使用 Python 的 pandas 和 pyarrow 库将 CSV 文件转换为 Parquet 格式的代码：

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import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq
import pyarrow as pa

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据转换为 PyArrow Table 格式
table = pa.Table.from_pandas(df)

# 写入 Parquet 文件
pq.write_table(table, 'data.parquet')

3. 在 Python 中读取 Parquet 文件

使用 pandas 和 pyarrow，我们可以方便地读取 Parquet 文件：

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import pandas as pd

# 读取 Parquet 文件
df = pd.read_parquet('data.parquet')

# 显示数据
print(df.head())

总结

Parquet 作为列式存储格式，可以提高数据读取和存储效率，特别是在处理大规模数据时。它支持复杂数据结构，能有效压缩数据，节省存储空间。总的来说，Parquet 格式在大数据分析和存储方面非常有用，值得在实践中尝试使用。

本文是博主第一次接触 Parquet 文件格式 后的总结。如果你有任何问题或想法，欢迎在评论区讨论！