深入理解 Parquet 文件格式

深入理解 Parquet 文件格式

一、引言

随着大数据技术的发展，数据的存储和处理方式也在不断演进。传统的行式存储格式（如 CSV、JSON）在处理大规模数据时效率较低，无法满足现代数据分析的需求。为了解决这些问题，Parquet 作为一种高效的列式存储格式应运而生。本文将深入解析 Parquet 格式，探讨其设计初衷、解决的问题，并通过具体的数据实例和表格来阐述其优势。

二、为什么采用 Parquet 格式

1. 行式存储的局限性

行式存储将数据按行存储，每一行包含所有的列字段。这种存储方式在以下场景中存在问题：

• 读取效率低：当只需要查询部分列的数据时，仍然需要扫描整个行，导致不必要的 I/O 开销。
• 压缩效果差：不同类型的数据混合在一起，难以实现高效的压缩算法。
• 数据类型不一致：同一列的数据类型可能不一致，增加了数据处理的复杂性。

2. 列式存储的优势

列式存储将同一列的数据存储在一起，具有以下优势：

• 高效的列读取：只需读取所需的列，减少了磁盘 I/O，提高了查询性能。
• 优秀的压缩率：同一列的数据类型和取值范围相似，更容易进行高效压缩。
• 矢量化处理：便于 CPU 的指令级并行和矢量化计算，提高了处理速度。

因此，Parquet 格式采用列式存储方式，旨在解决行式存储的局限性，提升大数据处理的效率。

三、Parquet 的工作原理

1. 文件结构

Parquet 文件由以下三个主要部分组成：

• 文件头（Header）：包含魔数（Magic Number）和格式版本信息。
• 数据块（Row Group）：实际存储数据的地方，每个数据块包含一定数量的行。
• 文件尾（Footer）：包含元数据，如列的统计信息、索引等，便于快速定位数据。

2. 列块和页面

在数据块（Row Group）中，数据按照列存储，每一列被称为列块（Column Chunk），进一步细分为多个页面（Page），便于数据的读取和缓存。

3. 编码和压缩

Parquet 支持多种编码和压缩算法：

• 编码方式：如变长整数编码、位包编码（Bit-Packing）、运行长度编码（RLE）等。
• 压缩算法：如 Snappy、GZIP、LZO 等。

这些技术结合，使得 Parquet 在保持高效读取的同时，显著减少了存储空间。

四、具体数据实例

1. 数据示例

假设有一个员工信息的数据集：

员工ID	姓名	年龄	部门
1	张三	28	市场部
2	李四	35	技术部
3	王五	42	财务部
4	赵六	29	人事部

2. 行式存储 vs 列式存储

行式存储（如 CSV 格式）：

1,张三,28,市场部
2,李四,35,技术部
3,王五,42,财务部
4,赵六,29,人事部

列式存储（Parquet 格式）：

• 员工ID列：[1, 2, 3, 4]
• 姓名列：[张三, 李四, 王五, 赵六]
• 年龄列：[28, 35, 42,