Apache Parquet 中文文档
欢迎阅读 Apache Parquet 的文档。在这里，您可以找到有关 Parquet 文件格式的信息，包括规范和开发资源。
Parquet 文件格式概述
Apache Parquet 是一种专为高效存储和处理大规模数据而设计的列式存储格式。它广泛用于大数据处理生态系统，如 Apache Hadoop、Apache Spark 和 Apache Drill。Parquet 提供了高效的数据压缩和编码，减少存储成本并提高查询性能。
Parquet 概念
介绍了 Parquet 文件格式的核心概念，包括 Row Group、Column Chunk、Page 和 Encoding 等。
Parquet 文件格式
Parquet 规范详细定义了文件格式的结构，包括：
- 文件格式：Parquet 文件如何存储数据，包括元数据和数据页的组织方式。
- 编码方式：支持的编码方式，如 RLE（Run-Length Encoding）和字典编码。
- 数据类型：支持的数据类型，如 INT32、FLOAT、DOUBLE、STRING 等。
- 压缩算法：支持的压缩算法，如 Snappy、Gzip 和 Zstandard。
开发资源
如果您是开发者，您可以使用以下资源来了解和实现 Parquet：
- 官方 GitHub 仓库：Parquet 的开源实现和代码库。
- API 文档：提供 Java、C++ 和 Python 版本的 Parquet API 参考。
- 示例代码：展示如何读取、写入和优化 Parquet 文件的代码示例。
最佳实践
1. 选择合适的压缩算法
Parquet 支持多种压缩算法，不同的算法适用于不同的场景：
- Snappy：解压速度快，适用于交互式查询场景。
- Gzip：压缩率高，适用于存储优化场景。
- Zstandard：兼顾压缩率和解压速度，适用于高吞吐量应用。
2. 优化列存储
由于 Parquet 采用列式存储，应尽量减少查询不必要的列。例如：
- 在 SQL 查询中，仅选择需要的列，而不是
SELECT *。 - 结合 Parquet 的 Predicate Pushdown，让计算尽可能在存储层完成，减少数据扫描量。
3. 适当调整 Row Group 大小
- Parquet 文件由多个 Row Group 组成，每个 Row Group 影响查询性能。
- 通常建议设置 Row Group 大小在 512MB 到 1GB 之间，以平衡 IO 和查询性能。
4. 利用字典编码
- 对于重复值较多的字符串或分类数据，使用 字典编码 可以大幅减少存储占用。
5. 避免小文件问题
- Parquet 适用于大块数据存储，不建议存储大量小文件，因为这会增加元数据管理开销。
- 可以使用 合并小文件 或者 Parquet Append 来优化存储和查询性能。