Parquet文件格式问答

什么是parquet文件格式

Parquet文件格式是一种列式存储格式，用于在大数据生态系统中存储和处理大规模数据。它由Apache Parquet项目开发和维护，是一种开放的、跨平台的数据存储格式。

Parquet文件格式采用了一种高效的压缩和编码方式，可以在压缩和解压缩时利用数据的局部性和重复性，从而达到更高的压缩比和更快的压缩速度。同时，它支持多种压缩算法和编码方式，包括Snappy、Gzip、LZO、Delta等，可以根据数据的特征动态选择最适合的压缩算法。这种压缩方式使得Parquet文件格式在存储大规模数据时具有很高的效率和可扩展性。

Parquet文件格式还支持多种数据类型，包括基本类型、复合类型和枚举类型等，可以满足各种数据存储和分析需求。它使用了一种列式存储方式，将每列数据存储在一起，从而可以更快地进行列选择和过滤操作。此外，Parquet文件格式还支持Schema Evolution，可以在不破坏数据完整性的前提下升级和演化数据模式。

由于Parquet文件格式的高效性和通用性，它已经成为了大数据生态系统中广泛使用的数据存储和交换格式，被广泛应用于Hadoop、Spark、Hive、Presto等各种大数据工具和平台中。

Parquet文件的优点和缺点是什么？

Parquet文件格式有以下优点：

列式存储：Parquet文件采用列式存储格式，将同一列的数据存储在一起，提高了数据的局部性，减少了I/O操作的数量，从而提高了查询性能。

压缩：Parquet文件支持多种压缩算法，如Snappy、gzip等，可以减少存储空间和网络传输的数据量，降低了存储和传输成本。

列式存储的编码：Parquet文件支持多种列式存储的编码方式，如RLE、Delta、Bit Packing等，可以进一步减少存储空间和I/O操作的数量，提高了查询性能。

跨平台：Parquet文件格式是一种跨平台的数据格式，可以被多种系统和语言支持，如Hadoop、Spark、Python、Java等。

元数据：Parquet文件包含元数据，可以加快数据的读取和解析速度，提高了查询性能。

Parquet文件格式也有一些缺点：

写入性能：由于Parquet文件采用列式存储格式，写入性能通常较慢，需要将数据分批写入才能提高性能。

适用场景：Parquet文件更适合于批处理场景，不太适合实时数据处理场景。

维护成本：由于Parquet文件是一种复杂的格式，需要花费一定的时间和精力来维护和管理。

总的来说，Parquet文件格式是一种高效的数据存储格式，可以提高数据的查询性能和降低存储和传输成本。但是，需要根据具体的场景和需求来选择合适的文件格式。

由于Parquet文件采用列式存储格式，写入性能通常较慢 为什么

Parquet文件采用列式存储格式，相比于行式存储格式，在读取列数据时有很大的优势，但在写入时会有一定的性能开销。这是由于列式存储的特性决定的。

首先，由于列式存储方式将同一列的值存储在一起，因此在写入时需要将同一列的所有值都写入到磁盘上，而不是像行式存储方式一样只写入一行的数据。这就导致了写入时需要进行更多的I/O操作，增加了写入的时间成本。

其次，由于列式存储方式需要将同一列的所有值都写入到磁盘上，因此在写入时需要进行更多的数据编码和压缩操作。这些操作需要占用CPU资源和内存，从而降低了写入的速度。

另外，由于Parquet文件格式支持Schema Evolution，即在不破坏数据完整性的前提下升级和演化数据模式，因此在写入时需要进行一些额外的元数据管理操作，这也会占用一定的时间和资源。

综上所述，由于列式存储的特性和Parquet文件格式的一些额外操作，写入性能通常较慢。不过，这种写入性能的缓慢在大多数情况下是可以被接受的，因为Parquet文件格式在读取和查询大规模数据时具有更高的效率和可扩展性。

行式存储不用压缩吗

行式存储和列式存储都可以使用压缩技术来减小存储空间并提高读取效率，不同的存储方式使用的压缩技术可能会有所不同。

在行式存储中，由于同一行数据通常都是连续存储的，因此可以采用字典压缩、位图压缩等方式来减小存储空间。这些压缩方式在行式存储中比较常见，可以有效地减小存储空间，同时也不会对读取性能产生太大的影响。

在列式存储中，由于同一列数据通常都是连续存储的，因此可以采用更多的压缩方式，如RLE（Run Length Encoding）、Delta Encoding、Bit Packing等方式来减小存储空间，从而提高读取效率。这些压缩方式通常可以在压缩和解压缩时利用数据的局部性和重复性，达到更高的压缩比和更快的压缩速度。

需要注意的是，压缩方式的选择通常取决于存储的数据类型、数据分布情况以及读取的操作类型等因素，不同的场景可能需要采用不同的压缩方式。同时，压缩和解压缩都需要消耗一定的CPU资源和内存，因此在进行压缩和解压缩时需要权衡存储空间和读取性能的需求，选择合适的压缩方式。

列式存储压缩率更高

是的，一般情况下，列式存储的压缩率比行式存储更高。

这是由于列式存储方式将同一列的值存储在一起，而不是将整个行存储在一起。因此，在列式存储方式中，相同的数据值通常会出现在一起，这使得基于字典的压缩技术（如字典编码和字典压缩）更容易实现。此外，由于同一列的数据通常具有更高的数据重复性，因此可以采用更加高效的压缩算法（如位图压缩和矩阵压缩等），进一步提高压缩率。

相比之下，行式存储方式通常需要对整个行进行压缩，这就限制了压缩算法的选择和效率。例如，行式存储方式中，基于字典的压缩技术需要考虑整个行中所有的值，这就使得字典的大小和更新成本都会更高。此外，由于行式存储方式中，同一列的数据通常是分散的，因此位图压缩等算法的效率也会受到一定的影响。

综上所述，列式存储方式通常比行式存储方式具有更高的压缩率，这也是列式存储方式在大数据场景中得到广泛应用的一个原因。

列式压缩更耗时

是的，相比于行式存储方式，列式存储方式在压缩和解压缩数据时会更耗时一些。

这是由于列式存储方式中，同一列的数据通常是连续存储的，因此在进行压缩和解压缩时需要对整个列进行操作，而不是像行式存储方式一样只对一行进行操作。这就意味着，在压缩和解压缩时需要进行更多的计算和内存操作，从而增加了时间成本。

另外，由于列式存储方式中的压缩算法通常需要对数据进行排序、分组等操作，这也会增加压缩和解压缩的时间成本。

虽然列式存储方式在压缩和解压缩时可能比行式存储方式更耗时，但是在大多数情况下，这种额外的时间成本是可以被接受的。因为列式存储方式在查询和分析大规模数据时具有更高的效率和可扩展性，这种优势往往会远远抵消压缩和解压缩时的时间成本。此外，通过使用一些优化技术，如多线程压缩、异步压缩等技术，也可以在一定程度上减少压缩和解压缩的时间成本。

请问Parquet文件格式在哪些场景下表现良好？

Parquet文件格式在以下场景下表现良好：

大规模数据存储：Parquet文件格式适合存储大规模数据，尤其是需要进行查询和分析的数据，因为它采用了列式存储格式，能够提高查询性能和降低存储和传输成本。

数据仓库：Parquet文件格式适合用于建立数据仓库，因为它能够提供更快的数据查询和分析速度，同时也能够减少存储空间和网络传输的数据量。

批处理：Parquet文件格式适合用于批处理场景，例如使用Apache Spark等分布式计算框架进行数据处理和分析，因为它能够更好地利用列式存储的特性，从而提高查询性能。

机器学习：Parquet文件格式也适合用于机器学习场景，因为它能够提供快速的数据读取和解析速度，并且支持多种压缩算法和列式存储的编码方式，从而能够减少存储空间和网络传输的数据量，同时也能够提高查询性能。

总之，Parquet文件格式特别适合在需要处理大规模数据、进行查询和分析等场景下使用，能够提供更快的数据读取和解析速度，同时也能够减少存储空间和网络传输的数据量，从而提高了数据处理的效率和性能。

parquet的列式存储具体是怎样的## 标题
Parquet文件采用列式存储格式，与传统的行式存储格式不同，它将同一列的数据存储在一起，而不是将同一行的数据存储在一起。具体来说，列式存储将一个表格中的每一列都存储为一个单独的存储块，每个存储块中只包含该列的数据，这些存储块按照列的顺序依次存储在文件中。

列式存储的优点在于，查询时可以只读取需要的列，而不是读取整行数据，这样可以大幅度减少读取的数据量，从而提高查询效率。另外，由于同一列的数据通常具有相似的数据类型和取值范围，因此可以采用更高效的压缩算法和编码方式，进一步减少存储空间和I/O操作的数量。

例如，假设有如下表格：

ID 身份证	Name 名字	Age 年龄
1	Tom 汤姆	23
2	Jack 千斤顶	31
3	Lily 百合	27

在行式存储中，数据将按照行的顺序存储，即先存储ID为1的行，然后是ID为2的行，最后是ID为3的行。而在列式存储中，数据将按照列的顺序存储，即先存储ID列的数据（1, 2, 3），然后是Name列的数据（Tom, Jack, Lily），最后是Age列的数据（23, 31, 27）。

总之，列式存储能够提高查询性能和降低存储和传输成本，适用于大规模数据存储和分析场景。

parquet的块和hdfs的块是什么关系

Parquet文件格式中的块（block）和HDFS（Hadoop Distributed File System）中的块（block）是不同的概念，它们没有直接的关系。

在Parquet文件格式中，块是指将一段连续的数据按照一定的大小分成的多个块。每个块内包含一个或多个数据页（Data Page）和一个或多个定义页（Definition Page）。数据页存储实际的数据，而定义页存储数据的定义信息，例如数据类型、是否为null等。

在HDFS中，块是指将一个文件按照一定的大小分成的多个物理块。通常情况下，HDFS的块大小为128MB，每个文件可以分成多个块，存储在不同的节点上，以实现数据的分布式存储和处理。

虽然Parquet文件格式中的块和HDFS中的块是不同的概念，但是它们在大数据处理场景中可以协同工作，以提高数据处理的效率和性能。例如，可以将一个Parquet文件分成多个块，存储在不同的HDFS块中，以实现数据的并行处理，从而加快数据处理的速度。

如何在HDFS中存储Parquet文件？

在HDFS中存储Parquet文件，通常需要使用Hadoop生态系统中的Parquet工具包，例如Apache Parquet或Cloudera Impala等。下面是一个简单的存储Parquet文件到HDFS的示例：

首先，需要将数据转换为Parquet格式。可以使用Parquet工具包中的工具，例如Apache Avro、Apache Arrow等来完成数据转换。也可以使用Spark、Hive等分布式计算框架读取其他格式的数据，然后将数据保存为Parquet格式。

然后，使用Hadoop文件系统的API将Parquet文件上传到HDFS。可以使用hdfs dfs -put命令将本地文件上传到HDFS，也可以使用Java API或其他编程语言的API来实现上传。

例如，在Linux命令行中使用以下命令将本地的Parquet文件上传到HDFS：

hdfs dfs -put /path/to/parquet/file.parquet /hdfs/path/to/parquet/
其中，/path/to/parquet/file.parquet是本地Parquet文件的路径，/hdfs/path/to/parquet/是HDFS中的目标路径。

另外，也可以使用Parquet工具包中的API来实现Parquet文件的读写操作。例如，可以使用Apache Parquet的Java API读取Parquet文件中的数据，然后进行数据处理和分析。具体使用方法可以参考相关文档和示例代码。

每个块内包含一个或多个数据页（Data Page）和一个或多个定义页（Definition Page） ，数据页是怎样的

在Parquet文件格式中，每个块内包含一个或多个数据页（Data Page）和一个或多个定义页（Definition Page）。

数据页（Data Page）是Parquet文件格式中存储实际数据的部分。每个数据页包含一个数据流（Data Stream），其中存储了同一列中的多个数据值。数据页的大小可以通过一些参数进行配置，例如数据页的大小、压缩算法等。

数据页的具体格式如下：

+------------------------+
| Data Page Header        |
+------------------------+
| Data Stream             |
| ...                     |
+------------------------+

其中，Data Page Header存储了数据页的元数据信息，例如数据类型、是否为null等。Data Stream存储了同一列中的多个数据值，可以采用多种压缩算法和编码方式来减少存储空间和I/O操作的数量。 其中，数据页

具体来说，Data Stream可以按照以下方式进行编码：

RLE（运行长度编码）
RLE（Run-Length Encoding）编码：将连续的相同的数值编码为一个数值和一个重复次数。

BIT-PACKED编码：将多个数值按照位宽进行打包，然后存储为一个位流（Bit Stream）。

PLAIN编码：直接存储原始数值，没有进行压缩。

根据不同的数据类型和取值范围，可以选择不同的编码方式来实现最优的压缩效果。

总之，数据页是Parquet文件格式中存储实际数据的部分，采用列式存储和多种压缩算法和编码方式来减少存储空间和I/O操作的数量，从而提高查询性能和降低存储和传输成本。

定义页（Definition Page）的作用是什么？

在Parquet文件格式中，定义页（Definition Page）是一种元数据页，用于存储数据页（Data Page）中的每个数据值是否为null的信息。

定义页的作用是，帮助读取器（Reader）在读取数据时准确地解释数据页中的每个数据值。定义页中的每个位（bit）表示数据页中对应数据值的null状态。如果该位为1，则表示对应的数据值为null；如果该位为0，则表示对应的数据值不为null。

定义页的具体格式如下：

±-----------------------+
| Definition Page Header |
±-----------------------+
| Definition Levels Bit |
| … |
±-----------------------+
其中，Definition Page Header存储了定义页的元数据信息，例如数据类型、数据页中数据值的数量等。Definition Levels Bit存储了数据页中每个数据值是否为null的信息，采用RLE（Run-Length Encoding）编码方式进行压缩，以减少存储空间和I/O操作的数量。

通过定义页，读取器可以准确地解释数据页中的每个数据值，并将其转换为对应的数据类型。如果某个数据值为null，则读取器会将其转换为null值。由于Parquet文件格式采用列式存储，因此定义页可以在不加载整个数据页的情况下，对数据进行快速的null值检查和查询操作。

总之，定义页是Parquet文件格式中存储每个数据值是否为null的元数据页，采用RLE编码方式进行压缩，用于帮助读取器在读取数据时准确地解释每个数据值，实现快速的null值检查和查询操作。

Parquet每一列都是一个单独的文件吗？不同的列如何关联起来

在Parquet文件格式中，每一列都存储为一个单独的数据页（Data Page），并且每个数据页包含了该列中多个数据值的信息。因此，每一列都对应着一个或多个数据页，而不是一个单独的文件。

在Parquet文件格式中，不同的列是通过行组（Row Group）来关联起来的。行组是Parquet文件中的一个逻辑单位，它包含了多个行（Record）和多个列的数据页（Data Page）。

在Parquet文件中，每个行组都包含了所有列数据的一个子集。所有行组中的列数据具有相同的行数和行顺序，因此可以通过行组中的行数和行顺序来将不同的列数据关联起来。

具体来说，每个行组中的数据页使用相同的数据页头（Data Page Header）和定义页（Definition Page Header），这些头部信息包含了该行组中的所有列的元数据信息，例如数据类型、是否为null等。这些头部信息使得读取器可以在读取数据时精确地解释每个数据值。

总之，Parquet文件格式中的每一列都对应着一个或多个数据页，而不是一个单独的文件。不同的列是通过行组来关联起来的，每个行组中的数据页使用相同的数据页头和定义页头，以实现精确的数据解释和关联。

什么是行组

在Parquet文件格式中，行组（Row Group）是一个逻辑单位，用于组织一组行（Record）和多个列（Column）的数据。行组包含了多个列的数据页（Data Page）以及对应的定义页（Definition Page），它们具有相同的行数和行顺序，并且使用相同的压缩算法和编码方式进行压缩。

行组的主要作用是将一个大的数据集划分为多个较小的块，以便于处理和存储。通过将数据分组为多个行组，可以提高数据读取和查询的效率，同时也可以降低内存和磁盘的使用量，从而更好地支持大规模数据处理和分析。

每个行组都具有一个元数据信息头（Metadata Header），其中包含了该行组中所有列的元数据信息，例如列名、数据类型、是否为null等。元数据信息头使得读取器可以在读取数据时精确地解释数据值，并将其转换为对应的数据类型。

行组的大小可以通过一些参数进行配置，例如行组中行的数量、数据页的大小、压缩算法和编码方式等。在实际应用中，应该根据数据的特点和处理需求，合理地设置行组的大小，以获得更好的性能和可扩展性。

总之，行组是Parquet文件格式中的一个逻辑单位，用于组织一组行和多个列的数据。行组包含了多个列的数据页和定义页，具有相同的行数和行顺序，使用相同的压缩算法和编码方式进行压缩，主要作用是将大的数据集划分为多个较小的块，以便于处理和存储。

一个表有多少个行组

一个表在Parquet文件格式中可以被划分为多个行组，每个行组包含了一部分行和所有列的数据。行组的大小可以通过一些参数进行配置，例如行组中行的数量、数据页的大小、压缩算法和编码方式等。因此，一个表包含多少个行组取决于这些参数的配置以及表中的数据量和大小。

在实际应用中，应该根据数据的特点和处理需求，合理地设置行组的大小，以获得更好的性能和可扩展性。一般来说，较小的行组可以提高查询和过滤的效率，因为它们可以减少不必要的数据读取和解压缩操作。但是，过小的行组会增加元数据的存储和读取开销，从而降低整体性能。因此，需要根据实际情况进行权衡和调整。

总之，一个表在Parquet文件格式中可以被划分为多个行组，行组的数量取决于行组的大小和表中的数据量和大小。应该根据数据的特点和处理需求，合理地设置行组的大小，以获得更好的性能和可扩展性。

同一个表的不同行组如何关联起来

在Parquet文件格式中，同一个表的不同行组是通过文件中的元数据信息来关联起来的。每个Parquet文件包含一个文件级别的元数据信息，其中包含了该文件中所有行组的元数据信息。这些元数据信息描述了每个行组中所有列的元数据信息、压缩算法、编码方式等信息。

在读取Parquet文件时，读取器首先解析文件级别的元数据信息，然后根据每个行组的元数据信息读取对应的列数据。由于所有行组中列的顺序和行数都是相同的，因此读取器可以通过行组中的行数和行顺序将不同的行组中的列数据进行关联和合并。

例如，如果一个表被划分为两个行组，每个行组包含10行和5列的数据，那么读取器首先解析文件级别的元数据信息，然后根据每个行组的元数据信息分别读取对应的列数据。由于两个行组中列的顺序和行数都是相同的，读取器可以通过行数和行顺序将两个行组中的列数据进行关联和合并，从而得到完整的表数据。

总之，在Parquet文件格式中，同一个表的不同行组是通过文件中的元数据信息来关联起来的。读取器可以通过行数和行顺序将不同的行组中的列数据进行关联和合并，从而得到完整的表数据。

行组通过文件元信息关联，列通过行组元信息关联？

在Parquet文件格式中，行组（Row Group）通过文件级别的元数据信息（File Metadata）进行关联，而列（Column）通过行组级别的元数据信息（Row Group Metadata）进行关联。

具体来说，文件级别的元数据信息包含了整个文件中所有行组的元数据信息，包括每个行组中包含的列的元数据信息、压缩算法、编码方式等信息。读取器可以通过解析文件级别的元数据信息来获取每个行组的元数据信息，并根据该信息读取对应的列数据。

每个行组中都有一个元数据信息头（Metadata Header），包含了该行组中所有列的元数据信息，例如列名、数据类型、是否为null等。元数据信息头使得读取器可以在读取数据时精确地解释数据值，并将其转换为对应的数据类型。

因此，行组通过文件级别的元数据信息进行关联，而列通过行组级别的元数据信息进行关联。通过这种方式，Parquet文件格式可以高效地存储和读取大规模的列式数据，以支持快速的数据分析和处理。

总之，在Parquet文件格式中，行组通过文件级别的元数据信息进行关联，而列通过行组级别的元数据信息进行关联。这种方式可以高效地存储和读取大规模的列式数据，以支持快速的数据分析和处理。

元信息如何存储？

在Parquet文件格式中，元数据信息通常存储在文件的末尾，并且是单独存储的。具体来说，每个Parquet文件都包含了一个文件级别的元数据信息（File Metadata），用于描述整个文件的结构和元数据信息。该元数据信息包含了表的模式（Schema）、数据类型、编码方式、压缩算法、行组信息等。文件级别的元数据信息在文件的末尾以一种特殊的格式存储，称为“Footer”。

除了文件级别的元数据信息之外，每个行组（Row Group）也包含了一个行组级别的元数据信息（Row Group Metadata），用于描述行组中所有列的元数据信息、压缩算法、编码方式等。行组级别的元数据信息存储在每个行组的开头，并且与行组数据一起存储在文件中。

由于元数据信息通常比实际数据更小，因此将元数据信息单独存储可以提高读取效率，并且可以使得读取器更容易定位和解析元数据信息。同时，单独存储元数据信息也可以使得Parquet文件格式更容易进行扩展和升级，例如在未来添加新的压缩算法或编码方式时。

总之，在Parquet文件格式中，元数据信息通常是单独存储的，并且包括文件级别的元数据信息和行组级别的元数据信息。这种方式可以提高读取效率，并且使得Parquet文件格式更易于扩展和升级。

orc和parquet的存储有何不同

ORC（Optimized Row Columnar）和Parquet都是高效的列式存储格式，它们在存储和处理大规模数据时具有一定的优势。虽然它们在很多方面都有相似之处，但它们在实现细节和使用场景上还是有一些不同的。

首先，ORC和Parquet在数据压缩和编码方面有所不同。ORC采用了一种基于行组（Stripe）的压缩方式，将每个行组分成多个数据块（Data Chunk），然后对每个数据块进行压缩和编码。ORC支持多种压缩算法和编码方式，包括Snappy、Zlib、LZO、RLE等。相比之下，Parquet采用了一种基于列和行组的压缩方式，可以在压缩和解压缩时利用数据的局部性和重复性，从而达到更高的压缩比和更快的压缩速度。Parquet也支持多种压缩算法和编码方式，包括Snappy、Gzip、LZO、Delta等。

其次，ORC和Parquet在数据类型和模式定义方面也有所不同。ORC支持多种数据类型，包括基本类型、复合类型和枚举类型等，同时还支持自定义数据类型。ORC使用一种自描述的模式定义方式，通过Schema Evolution支持模式的演化和升级。相比之下，Parquet也支持多种数据类型，包括基本类型、复合类型和枚举类型等，但是它使用了一种较为简单的模式定义方式，通过消息格式定义（Message Definition）来描述数据的结构和类型。

另外，ORC和Parquet在数据读写和查询方面也有所不同。ORC在读取和写入数据时具有较高的性能和吞吐量，同时支持各种查询引擎和工具进行分析和处理。Parquet则更注重数据的持久化和通用性，支持多种文件格式和数据源，并提供了各种读取器和API进行交互和处理。

总之，ORC和Parquet都是高效的列式存储格式，它们在压缩、编码、数据类型和模式定义、数据读写和查询等方面都有各自的特点和优劣。选择哪种格式，取决于具体的应用场景和需求。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-759516.html

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