Apache Parquet 概述

Apache Parquet 是一种开源的、面向列存储的数据文件格式，旨在实现高效的数据存储和检索。它提供高性能的压缩和编码方案，以处理大规模的复杂数据，并被许多编程语言和分析工具所支持。

本文档包含有关 parquet-java 和 parquet-format 仓库的信息。

parquet-format 仓库托管着 Apache Parquet 文件格式的官方规范，定义了数据的结构和存储方式。该规范包括 Thrift 元数据定义及其他关键组件，对于开发者来说，理解和正确使用 Parquet 文件至关重要。

由于 parquet-format 主要用于存放规范文档，因此该仓库本身不包含源代码。

parquet-java（前称 'parquet-mr'）是 Apache Parquet 项目的一个子项目，专注于提供 Java 相关的工具来处理 Parquet 文件格式。该仓库包含所有必要的 Java 库和模块，使开发者能够在 Java 应用中读写 Apache Parquet 文件。

parquet-java 主要包括以下内容：

Java 实现：提供 Apache Parquet 格式的核心 Java 实现，使 Java 应用能够使用 Parquet 文件。
工具和 API：包含用于操作 Apache Parquet 文件的各种实用工具和 API，例如数据导入/导出、模式管理（schema management）和数据转换工具。

Parquet 生态系统丰富多样，涵盖了各种工具、库和客户端，每种实现对 Parquet 格式的支持程度可能有所不同。在集成多个 Parquet 实现到工作流中时，务必进行充分测试，以确保不同平台和工具之间的兼容性和性能。

以下是部分 Parquet 实现（非详尽列表）：

最佳实践

选择合适的 Parquet 实现
在不同编程语言和工具中选择适合的 Parquet 库。例如，在 Java 中推荐使用 parquet-java，在 Python 中推荐 fastparquet 或 pyarrow，而在高性能计算环境中可以考虑 Parquet C++。
优化数据存储和读取性能
使用合适的压缩格式（如 Snappy、Zstd、Gzip）来减少存储空间并提升读取效率。
利用列存储特性，只读取所需的列，减少 I/O 开销。
使用合适的分区策略，对大规模数据进行分区存储，提高查询效率。
确保不同 Parquet 实现的兼容性
不同的 Parquet 库对某些功能的支持可能不同，例如 fastparquet 可能不支持所有的 Parquet 格式特性，因此在多工具集成时需进行兼容性测试。
使用标准的 Parquet 规范进行数据存储，避免使用特定库的非标准扩展格式。
模式（Schema）管理
在 ETL 过程中，保持 Parquet Schema 的一致性，避免数据类型冲突。
适当利用嵌套结构（如 LIST 和 MAP 类型）优化复杂数据存储。
充分利用 Parquet 的统计信息
Parquet 存储了每个数据块的统计信息，如最大值、最小值等，可以用于跳过无关数据，提高查询性能。
在查询引擎（如 Apache Impala 或 DuckDB）中启用 Predicate Pushdown（谓词下推），减少不必要的数据扫描。

Apache Parquet 提供了强大的数据存储和查询优化能力，选择合适的工具和实践，可以极大地提高大数据处理的效率。