Parquet 文件詳解

Apache Parquet 是一種開(kāi)源的列式存儲(chǔ)格式，專(zhuān)為大數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)，特別適合用于分析型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。它被廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)框架中（如 Hadoop、Spark、Hive 等），因?yàn)樗С指咝У膲嚎s和查詢(xún)優(yōu)化，適合處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

Parquet 的設(shè)計(jì)使得它在處理大數(shù)據(jù)時(shí)具有許多優(yōu)點(diǎn)，尤其是在存儲(chǔ)、壓縮、查詢(xún)和處理速度上。

1. Parquet 的設(shè)計(jì)理念

• 列式存儲(chǔ)：與行式存儲(chǔ)（如 CSV、JSON）不同，Parquet 將數(shù)據(jù)按列而非按行存儲(chǔ)。這意味著每一列的數(shù)據(jù)都會(huì)存儲(chǔ)在一起，可以對(duì)某一列進(jìn)行高效的讀取和處理。
• 高效壓縮：由于相同類(lèi)型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一起，Parquet 能夠進(jìn)行高度優(yōu)化的壓縮，減少存儲(chǔ)空間。
• 支持復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Parquet 支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)類(lèi)型，如嵌套結(jié)構(gòu)、數(shù)組、字典等，這使得它能夠有效地處理結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
• 跨平臺(tái)支持：Parquet 是一個(gè)開(kāi)源格式，支持多種編程語(yǔ)言和大數(shù)據(jù)處理框架（如 Apache Spark、Hadoop、Hive、Presto 等）。

2. Parquet 文件格式

Parquet 文件是由 文件頭、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)塊 等部分組成。其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上是非常高效的，具體的格式包括以下幾個(gè)重要部分：

2.1 文件頭（File Header）

• Parquet 文件頭包含文件的格式信息。每個(gè) Parquet 文件以固定的字節(jié)序列 PAR1（即 ASCII 字符 PAR1）開(kāi)始和結(jié)束，這個(gè)標(biāo)記用于標(biāo)識(shí)該文件是 Parquet 文件。

2.2 元數(shù)據(jù)（Metadata）

• 文件級(jí)別元數(shù)據(jù)：包括該文件的 schema（數(shù)據(jù)模式）、數(shù)據(jù)的列名稱(chēng)和類(lèi)型等信息。
• 列族元數(shù)據(jù)：描述數(shù)據(jù)的各列，包括列的名稱(chēng)、類(lèi)型、數(shù)據(jù)的編碼方式、壓縮方式等。
• 頁(yè)級(jí)元數(shù)據(jù)：Parquet 文件的每一列數(shù)據(jù)被分成多個(gè)數(shù)據(jù)塊（page），每個(gè)數(shù)據(jù)塊也會(huì)包含自己的元數(shù)據(jù)。

2.3 數(shù)據(jù)頁(yè)（Data Pages）

• 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的最小單位是數(shù)據(jù)頁(yè)，每個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè)包含一定數(shù)量的列數(shù)據(jù)。每個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè)都有自己的元數(shù)據(jù)（如壓縮格式、行數(shù)等），并按列進(jìn)行存儲(chǔ)。每一列數(shù)據(jù)也被分為多個(gè)頁(yè)存儲(chǔ)。

2.4 校驗(yàn)和（Checksum）

• 每個(gè)數(shù)據(jù)塊和數(shù)據(jù)頁(yè)都有校驗(yàn)和，用于保證數(shù)據(jù)的完整性，確保在讀取時(shí)沒(méi)有數(shù)據(jù)損壞。

2.5 文件尾（File Footer）

• Parquet 文件尾部包含了文件的索引和元數(shù)據(jù)的偏移量，使得在讀取時(shí)可以快速定位到相關(guān)數(shù)據(jù)塊和列元數(shù)據(jù)。

3. Parquet 的優(yōu)勢(shì)

3.1 高效的存儲(chǔ)和壓縮

• 列式存儲(chǔ)使得 Parquet 格式能夠?qū)ν涣械臄?shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化存儲(chǔ)和壓縮，極大減少了磁盤(pán)空間占用。
• 支持多種壓縮算法，如 Snappy、GZIP、Brotli 等，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)選擇不同的壓縮方式。
• 在壓縮方面，列式存儲(chǔ)格式通常能夠比行式存儲(chǔ)格式節(jié)省更多的存儲(chǔ)空間。

3.2 高效的查詢(xún)性能

• 由于數(shù)據(jù)是按列存儲(chǔ)的，可以只讀取特定列的數(shù)據(jù)，大大提高查詢(xún)效率。例如，在一個(gè)包含多列的表中，如果你只關(guān)心其中的幾列數(shù)據(jù)，Parquet 可以只加載這些列，從而減少 I/O 操作。
• Parquet 格式支持 謂詞下推，即在查詢(xún)時(shí)將過(guò)濾條件直接應(yīng)用于磁盤(pán)上的數(shù)據(jù)，從而減少了傳輸和計(jì)算的負(fù)擔(dān)。

3.3 支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

• Parquet 能夠高效地處理嵌套數(shù)據(jù)類(lèi)型，如數(shù)組、字典、結(jié)構(gòu)體等。它能夠表示復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，使得大數(shù)據(jù)環(huán)境下的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)能夠被有效地存儲(chǔ)和處理。

3.4 跨平臺(tái)和跨語(yǔ)言支持

• Parquet 是一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，廣泛支持不同的編程語(yǔ)言和大數(shù)據(jù)框架。例如，Apache Hive、Apache Impala、Apache Spark、Apache Drill 等都原生支持 Parquet 格式。
• 其格式被設(shè)計(jì)為跨平臺(tái)的，支持多種存儲(chǔ)引擎和處理工具。

3.5 可擴(kuò)展性

• 由于 Parquet 是一種列式存儲(chǔ)格式，它在面對(duì)海量數(shù)據(jù)時(shí)仍能保持良好的性能和擴(kuò)展性。它支持 分布式存儲(chǔ) 和 分布式計(jì)算，非常適合在 大數(shù)據(jù)平臺(tái) 上使用。

4. Parquet 與其他格式的比較

5. 如何使用 Parquet 文件

在實(shí)際開(kāi)發(fā)中，使用 Parquet 文件的操作通常涉及以下幾個(gè)步驟：

創(chuàng)建 Parquet 文件：

• 在 Spark、Hive 或其他大數(shù)據(jù)處理框架中，可以將數(shù)據(jù)框（DataFrame）或表保存為 Parquet 格式。例如，在 Apache Spark 中：

dataset.write().parquet("path/to/output.parquet");

讀取 Parquet 文件：

• 讀取 Parquet 文件也是非常簡(jiǎn)單的。例如，在 Apache Spark 中讀取 Parquet 文件：

Dataset<Row> df = spark.read().parquet("path/to/input.parquet");
df.show();

優(yōu)化查詢(xún)：

• 通過(guò)利用 Parquet 的列式存儲(chǔ)優(yōu)勢(shì)，可以進(jìn)行高效的查詢(xún)。例如，使用 Spark 中的謂詞下推來(lái)加速查詢(xún)操作：

Dataset<Row> result = spark.read().parquet("path/to/input.parquet")
                              .filter("age > 30")
                              .select("name", "age");
result.show();

總結(jié)

Parquet 是一個(gè)強(qiáng)大的列式存儲(chǔ)格式，適用于大數(shù)據(jù)場(chǎng)景，能夠高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮、查詢(xún)和存儲(chǔ)。它特別適合需要高性能查詢(xún)、大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和支持復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用場(chǎng)景。使用 Apache Spark、Hive 或其他大數(shù)據(jù)框架時(shí)，Parquet 常常是首選的文件格式。

使用java操作Parquet文件

在 Java 中使用 Apache Spark 讀取和寫(xiě)入 Parquet 文件是一項(xiàng)常見(jiàn)的任務(wù)，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，Parquet 格式因其高效的列式存儲(chǔ)特性而被廣泛使用。以下是如何在 Java 中使用 Spark 來(lái)讀取和寫(xiě)入 Parquet 文件的基本步驟。

1. 添加依賴(lài)項(xiàng)

首先，你需要在你的項(xiàng)目中添加 Apache Spark 和 Parquet 的依賴(lài)。如果你是使用 Maven，你需要在 pom.xml 中添加以下依賴(lài)項(xiàng)：

<dependencies>
    <!-- Spark Core -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.12</artifactId>
        <version>3.3.1</version>
    </dependency>

    <!-- Spark SQL (for Parquet support) -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
        <version>3.3.1</version>
    </dependency>

    <!-- Spark Hadoop Dependencies (if using HDFS) -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
        <artifactId>hadoop-common</artifactId>
        <version>3.3.1</version>
    </dependency>

    <!-- Parquet Dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.parquet</groupId>
        <artifactId>parquet-hadoop</artifactId>
        <version>1.12.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

注意：版本號(hào)要根據(jù)你的 Spark 和 Hadoop 版本來(lái)調(diào)整。

2. 創(chuàng)建 SparkSession

在 Java 中，你需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè) SparkSession，這是 Spark 3.x 版本中訪問(wèn) Spark SQL 功能的主要入口。你可以在 SparkSession 中配置讀取和寫(xiě)入 Parquet 文件的邏輯。

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class ParquetExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 創(chuàng)建 SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("Parquet Example")
                .master("local[*]") // 你可以根據(jù)需要調(diào)整為集群模式
                .getOrCreate();

        // 讀取和寫(xiě)入 Parquet 文件的代碼將在這里進(jìn)行
    }
}

3. 讀取 Parquet 文件

讀取 Parquet 文件非常簡(jiǎn)單，只需要使用 SparkSession 的 read API 并指定文件路徑。Spark 會(huì)自動(dòng)推斷文件的模式（schema）。

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;

public class ParquetExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 創(chuàng)建 SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("Parquet Example")
                .master("local[*]") // 你可以根據(jù)需要調(diào)整為集群模式
                .getOrCreate();

        // 讀取 Parquet 文件
        Dataset<Row> parquetData = spark.read().parquet("path/to/your/parquet/file");

        // 顯示數(shù)據(jù)
        parquetData.show();
    }
}

注意：

• 你可以替換 "path/to/your/parquet/file" 為你本地文件系統(tǒng)或 HDFS 上的 Parquet 文件路徑。
• Dataset<Row> 是 Spark SQL 中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，表示表格數(shù)據(jù)。

4. 寫(xiě)入 Parquet 文件

將數(shù)據(jù)寫(xiě)入 Parquet 文件非常簡(jiǎn)單。你只需使用 write() API 并指定目標(biāo)路徑。

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;

public class ParquetExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 創(chuàng)建 SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
                .appName("Parquet Example")
                .master("local[*]") // 你可以根據(jù)需要調(diào)整為集群模式
                .getOrCreate();

        // 創(chuàng)建一個(gè)示例數(shù)據(jù)集
        Dataset<Row> data = spark.read().json("path/to/your/json/file");

        // 寫(xiě)入 Parquet 文件
        data.write().parquet("path/to/output/parquet");

        // 你也可以配置 Parquet 寫(xiě)入選項(xiàng)，例如覆蓋文件、分區(qū)等
        // data.write().mode("overwrite").parquet("path/to/output/parquet");
    }
}

寫(xiě)入模式：

• 默認(rèn)情況下，Spark 會(huì)使用 append 模式寫(xiě)入數(shù)據(jù)。你可以使用 .mode("overwrite") 來(lái)覆蓋現(xiàn)有的 Parquet 文件，或者使用 .mode("ignore") 來(lái)忽略寫(xiě)入沖突。

5. 讀取和寫(xiě)入 Parquet 數(shù)據(jù)的高級(jí)操作

你可以執(zhí)行一些更復(fù)雜的操作，如：

• 讀取多個(gè) Parquet 文件：通過(guò)提供多個(gè)文件路徑或目錄路徑，Spark 會(huì)自動(dòng)讀取所有匹配的 Parquet 文件。

Dataset<Row> parquetData = spark.read().parquet("path/to/files/*.parquet");

• 使用分區(qū)讀取/寫(xiě)入 Parquet 文件：在大數(shù)據(jù)集上，分區(qū)能夠顯著提高讀寫(xiě)性能。

// 寫(xiě)入時(shí)分區(qū)數(shù)據(jù)
data.write().partitionBy("columnName").parquet("path/to/output/parquet");

• 自定義模式：有時(shí)你可能希望顯式指定 Parquet 文件的模式（schema），尤其是當(dāng)文件格式不規(guī)范或包含嵌套數(shù)據(jù)時(shí)。

import org.apache.spark.sql.types.*;

StructType schema = new StructType()
    .add("name", DataTypes.StringType)
    .add("age", DataTypes.IntegerType);

Dataset<Row> parquetData = spark.read().schema(schema).parquet("path/to/parquet/file");

6. 優(yōu)化 Parquet 讀寫(xiě)性能

• 使用 Snappy 壓縮：Spark 默認(rèn)會(huì)使用 Snappy 壓縮，它通常提供很好的壓縮率和解壓速度。

data.write().option("compression", "snappy").parquet("path/to/output/parquet");

• 推斷模式：如果你有一個(gè)非常大的 Parquet 文件，并且不想加載整個(gè)文件來(lái)推斷模式，你可以使用 inferSchema 或預(yù)定義的模式來(lái)避免開(kāi)銷(xiāo)。

總結(jié)

使用 Apache Spark 讀取和寫(xiě)入 Parquet 文件非常簡(jiǎn)單，通過(guò) Spark SQL API，可以輕松地將數(shù)據(jù)處理流程集成到 Parquet 格式中，從而充分利用 Parquet 在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢(xún)中的優(yōu)勢(shì)。Spark 提供了豐富的功能來(lái)優(yōu)化 Parquet 文件的讀寫(xiě)，包括自動(dòng)推斷模式、支持列式存儲(chǔ)壓縮和分區(qū)等，使得它成為處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)非常高效的工具。

以上就是使用Java操作Parquet文件的基本步驟的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Java操作Parquet文件的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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