Parquet文件格式，已成为大数据存储的默认选择

 高效存储与快速查询的完美结合

在数据量爆炸式增长的今天，如何高效地存储和处理海量数据成为了每个数据团队面临的挑战。面对这些挑战，Apache Parquet自2013年问世以来，迅速崛起为大数据存储领域的事实标准。但究竟是什么让Parquet格式如此受欢迎？它背后有哪些精妙的设计？今天，我们就来深入解析Parquet文件格式。

行存储 vs 列存储：根本性的差异

要理解Parquet的优势，我们首先需要了解行存储和列存储的根本区别。

在传统的行存储格式（如CSV、Avro）中，数据按行序列进行存储。这意味着每一行的所有字段值都连续存储在一起。这种存储方式适合事务处理（OLTP），其中需要频繁地访问整行记录。

与此相反，列存储格式（如Parquet）将每一列的数据单独存储。这种存储方式特别适合分析型查询（OLAP），因为大多数分析查询通常只涉及表中的部分列，而不需要访问所有列。

直观比喻：想象一下，行存储就像把一件件完整的衣服（整行记录）挂在衣柜里，而列存储则是将所有的袖子、衣身和纽扣（列）分别存放在不同的抽屉中。当只需要修改袖口设计时，后者显然更高效。

Parquet的核心设计：不只是简单的列存储

Parquet最精妙的地方在于，它并不仅仅是简单的列存储，而是引入了一个多层次的结构，将行和列的优势结合起来。

三层核心结构

一个Parquet文件包含三个相互关联的层次结构：

1. 行组：每个文件被划分为多个行组，每个行组包含一定数量的行（默认为100万行）。行组是数据垂直和水平分区的单元。
2. 列块：在每个行组中，每列都有一个对应的列块，包含该列在行组内的所有值。
3. 页：每个列块又被划分为页（默认最大为1MB）。页是Parquet文件中最小的读写单元，有两种类型：数据页和字典页。

上图是 Parquet 文件的结构。列仍然作为单独的单元存储，但 Parquet 引入了一种称为行组 (Row Group) 的额外结构。

这种设计使得Parquet能够实现投影下推和谓词下推，这是其高性能的关键。

• 投影下推：查询只需读取查询中涉及的列，而不是整个行，从而大大减少I/O操作。
• 谓词下推：Parquet文件包含行组级别的统计信息（如每列的最小值和最大值），查询引擎可以利用这些信息跳过不满足条件的行组。

投影指的是SQL 语言中的SELECT语句——查询需要哪些列。回到之前的例子，我们只需要 Product 和 Country 列，因此引擎可以跳过扫描其余列。

谓词指的是SQL 语言中的WHERE子句——它用于确定哪些行满足查询中定义的条件。在本例中，我们只对 T 恤感兴趣，因此引擎可以完全跳过扫描第 2 行组，因为其中 Product 列的所有值都等于“socks”！

举例说明：假设你有一个包含1亿行数据的销售表，你需要查询"2023年来自北京的客户数量"。使用Parquet格式，查询引擎可以：

• 只读取"客户地区"和"销售日期"列（投影下推）
• 跳过所有"销售日期"不在2023年范围内的行组（谓词下推）

结果可能是，它只需要读取总数据量的10%，查询速度自然大幅提升。

高效的压缩与编码技术

Parquet的另一个优势是其出色的压缩能力，这得益于列存储的特性和多种编码技术的应用。

列存储的自然优势

由于同一列中的数据具有相同的数据类型和相似的值，它们比行存储中的混合数据更易压缩。想象一下尝试压缩一本电话簿：按列压缩（所有姓氏在一起）会比按行压缩（姓氏、名字、电话号码交替出现）高效得多。

Parquet使用的编码技术

1. 字典编码：Parquet为列中的不同值构建字典，然后用字典索引替换实际值。这对于低基数列（如"国家"、"产品类型"）特别有效。
2. 行程长度编码：通过将连续的重复值替换为单个值和计数，进一步压缩数据。
3. 位打包：对于小范围整数值，使用尽可能少的位数来存储每个值。

支持的压缩算法

Parquet支持多种压缩算法，让你在压缩比和速度间做出权衡：

• SNAPPY：提供均衡的压缩比和速度，是常用选择
• GZIP：提供更高的压缩比，但速度较慢
• ZSTD：较新的算法，提供良好的压缩比和速度
• LZ4：注重速度，压缩比相对较低
• BROTLI：提供高压缩比

这些压缩技术结合使用，通常可以使Parquet文件比等效的CSV文件小 75-90%，不仅节省存储空间，还减少I/O操作，提高查询性能。

Parquet实践：如何读写Parquet文件

了解了理论，让我们看看如何在实践中使用Parquet文件。

使用Python读写Parquet

Python中的Pandas库通过pyarrow或fastparquet后端提供了对Parquet文件的便捷支持。

环境准备：

pip install pandas pyarrow

写入Parquet文件：

import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'salary': [70000, 80000, 90000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 将DataFrame写入Parquet文件
df.to_parquet('example.parquet', engine='pyarrow', compression='snappy')

读取Parquet文件：

# 从Parquet文件读取数据
df_parquet = pd.read_parquet('example.parquet', engine='pyarrow')
print(df_parquet)

使用ClickHouse查询Parquet文件

如果你使用ClickHouse，可以直接查询Parquet文件，无需先导入数据：

-- 识别文件架构
DESCRIBETABLEfile('house_prices.parquet')
-- 查询特定数据
SELECT
    toYear(toDate(date)) ASyear,
round(avg(price)) AS price
FROMfile('house_prices.parquet')
WHERE town = 'LONDON'
GROUPBYyear
ORDERBYyearASC

性能优化技巧

为了从Parquet文件中获得最佳性能，考虑以下优化技巧：

1. 合理设置行组大小：行组大小影响内存使用和读取性能。较大的行组（100万行）可以提高压缩率和读取效率，但需要更多内存。
2. 选择适当的压缩算法：根据你的需求权衡压缩比和速度。Snappy通常是不错的默认选择，而GZIP适合存储成本是关键因素的场景。
3. 合并小文件：避免大量小Parquet文件，因为每个文件的元数据都需要单独读取。理想情况下，每个Parquet文件应为几百MB。
4. 按常用查询列排序：在写入前按常用过滤列对数据排序，可以提高谓词下推的效率。
5. 明智使用字典编码：对于低基数列，字典编码非常有效，但对于高基数列可能会适得其反。

Parquet的生态系统和未来

Parquet已成为大数据生态系统中的基石技术。它与Apache Spark、Apache Hadoop、Apache Drill等主流数据处理框架无缝集成。此外，更现代的数据湖表格式如Delta Lake、Apache Iceberg和Apache Hudi实际上也是在Parquet之上构建的，为其添加了事务、版本控制和其他管理功能。

随着数据领域的不断发展，Parquet也在进化。最近的改进包括：

• 支持更高效的编码技术，如字节流分割
• 增强对嵌套数据类型的能力
• 与Apache Arrow更紧密的集成，提供高效的内存表示

总结

Parquet之所以能成为大数据存储的默认选择，是因为它巧妙地结合了列式存储、多层结构和高效压缩的优势，提供了无与伦比的查询性能和存储效率。无论你是数据科学家、数据分析师还是数据工程师，理解和掌握Parquet格式都将有助于你构建更高效的数据解决方案。

在这个数据驱动的时代，选择合适的存储格式就像为你的数据选择最合适的家——而Parquet无疑是目前最理想的选择之一。