parquet文件数据格式介绍以及python pandas对parquet常见操作

Parquet 文件数据格式简介

Parquet 是一种开源的列式存储格式，最初由 Apache Hadoop 项目中的 Apache Hive 和 Apache Drill 开发，后被广泛应用于大数据处理和分析。Parquet 格式的特点使其特别适合大规模的数据分析工作，尤其是在分布式计算系统中，如 Apache Spark 和 Apache Hive。

Parquet 的特点：

1. 列式存储：

   • 数据按照列而不是行的方式进行存储。这意味着，当你只需要查询某些列的数据时，Parquet 格式比传统的行式存储（如 CSV 或 JSON）更高效。
   • 列式存储使得数据压缩效果更加显著，减少了磁盘空间的占用。

2. 高效的压缩：

   • Parquet 格式使用了高效的数据压缩算法，如 Snappy、GZIP、LZO，以减少存储空间和 I/O 操作。

3. 支持复杂数据类型：

   • Parquet 格式支持嵌套数据结构，如数组、映射和结构体，这使得它非常适合存储复杂的数据集。

4. 跨平台和跨语言支持：

   • Parquet 是一个开源的格式，支持多种语言的库，如 Python、Java、C++、Scala 等。
   • 它可以与多种大数据工具兼容，如 Hadoop、Spark、Hive 和 Impala。

5. schema 支持：

   • 每个 Parquet 文件都包含一个 schema，描述了数据的结构。这使得在读取时不需要额外的解析工作，可以直接进行高效的数据读取。

使用场景：

• 适用于大规模数据存储和处理，特别是在分布式计算和分析中。
• 常见于数据仓库、大数据平台（如 Hadoop、Spark）和云存储系统。

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Python 中使用 pandas 处理 Parquet 文件

Python 中的 pandas 库与 Parquet 文件的交互非常简便，通常通过 pyarrow 或 fastparquet 作为引擎来进行读写操作。

1. 安装依赖

首先需要安装 pandas