Parquet列式存储格式笔记

本文通过三篇精选文章深入探讨了Parquet列式存储格式的特点及其应用。首先介绍了Parquet的基本概念,并通过实例帮助读者理解其优势。其次,详细分析了Parquet如何在实际场景中实现高效的数据存储和检索。最后,讲解了Parquet如何与其他大数据工具结合使用,提升整体性能。

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最近偶然的因素,突然觉得这个格式很神奇,找了很多文章细读了一遍,特整理如下.

 

第一篇文章里面讲的很通俗,易懂.但是对于之前没有背景的,细节地方不好理解,因为里面的实例比较简单和真实案例差别比较大.

深入分析Parquet列式存储格式

http://www.infoq.com/cn/articles/in-depth-analysis-of-parquet-column-storage-format

 

 

第二篇文章里面的示例比较丰富,交叉比较来学习效果比较好.但是怎么持久化就没有说明.

Dremel made simple with Parquet

https://blog.twitter.com/2013/dremel-made-simple-with-parquet

 

第三篇文章里面可以了解到如何在形成Parquet的树状结构后,以列式的方式持久化到磁盘.

Apache Drill学习笔记二:Dremel原理(上)

http://www.tuicool.com/articles/u6bMnuZ

 

 

 

 

 

Presentations

https://parquet.apache.org/presentations/

 

Parquet 文件是一种高效的列式存储文件格式,广泛应用于大数据处理领域。为了方便分析和理解 Parquet 文件内容,有多种可视化工具可以帮助用户直观地查看其中的数据。以下是几种常见的 Parquet 可视化工具: 1. **DBeaver** - DBeaver 是一个多数据库管理工具,支持读取和显示各种类型的数据库表以及文件系统中的表格数据,包括 Parquet 文件。它不仅允许您直接打开本地或远程服务器上的 Parquet 文件,还可以通过 SQL 查询进一步筛选、过滤及聚合数据。 2. **Apache Zeppelin** - Apache Zeppelin 是一个基于 Web 的笔记本环境,专为数据分析和协作设计。它可以轻松加载来自 HDFS 或本地磁盘的 Parquet 文件,并利用内置的各种图表库将结果呈现出来。此外,Zeppelin 还能与其他 Big Data 生态系统的组件无缝集成,如 Spark 等。 3. **Pandas + Jupyter Notebook** - 如果你熟悉 Python 编程语言,则可以结合 Pandas 库与 Jupyter Notebook 来实现对 Parquet 文件的有效解析和可视化。首先使用 PyArrow 或 Fastparquet 解析器从 .parquet 文件中提取出 DataFrame 格式的结构化数据;然后借助 Matplotlib 或 Seaborn 等绘图包生成所需的图形展示效果。 4. **Tableau** - Tableau 支持原生导入 Parquet 文件作为数据源之一,在强大的拖拽界面下快速构建交互式报表和仪表板,非常适合业务分析师和技术人员共同合作完成复杂的数据洞察项目。 以上就是关于 Parquet 文件可视化的常用工具介绍。希望这些建议对你有所帮助!
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