云畅网站建设,品牌推广公司简介,wordpress更换主题打不开,wordpress新建会员主页深入理解 Parquet 文件格式 深入理解 Parquet 文件格式一、引言二、为什么采用 Parquet 格式1. 行式存储的局限性2. 列式存储的优势 三、Parquet 的工作原理1. 文件结构2. 列块和页面3. 编码和压缩 四、具体数据实例1. 数据示例2. 行式存储 vs 列式存储3. 查询性能对比4. 压缩效… 深入理解 Parquet 文件格式 深入理解 Parquet 文件格式一、引言二、为什么采用 Parquet 格式1. 行式存储的局限性2. 列式存储的优势 三、Parquet 的工作原理1. 文件结构2. 列块和页面3. 编码和压缩 四、具体数据实例1. 数据示例2. 行式存储 vs 列式存储3. 查询性能对比4. 压缩效果对比 五、Parquet 的高级特性1. 列的元数据2. 支持复杂数据类型3. 与大数据生态系统的集成 六、如何在 Python 中使用 Parquet1. 安装依赖库2. 写入 Parquet 文件3. 读取 Parquet 文件4. 使用 pyarrow 直接操作 Parquet5. 优化读取性能 七、Parquet 格式为了解决什么问题而生 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, 29]部门列[市场部, 技术部, 财务部, 人事部]
3. 查询性能对比
查询场景统计所有员工的年龄平均值。
行式存储需要读取每一行的所有字段然后提取年龄列I/O 开销大。列式存储只需读取年龄列的数据I/O 开销小速度快。
4. 压缩效果对比
由于列式存储的同一列数据类型相同取值范围集中可以采用更高效的压缩算法。 年龄列数值型可以使用位包编码Bit-Packing这种编码方式通过将数据按位压缩来减少存储空间。例如如果年龄列中的值都在0到63之间可以使用6位而不是标准的32位来表示每个值从而显著降低数据存储的大小。 部门列字符串型由于重复值较多可以使用字典编码Dictionary Encoding。这种编码方法通过为每个唯一值创建一个字典然后使用引用来代替原始值从而减少重复存储。例如部门列中市场部和技术部重复多次字典编码只需存储这些值一次然后在实际数据中使用索引引用大大提高了压缩效率。
具体实例流程如下
假设部门列包含如下数据
市场部, 技术部, 财务部, 技术部, 市场部, 人事部, 技术部, 财务部在字典编码的过程中首先为每个唯一值分配一个索引
部门索引市场部0技术部1财务部2人事部3
然后将原始数据替换为索引
0, 1, 2, 1, 0, 3, 1, 2这样通过使用索引引用可以显著减少存储空间尤其是在数据中存在大量重复值时。
压缩前后的数据示意表
列名原始大小压缩后大小压缩率员工ID32字节16字节50%姓名64字节40字节62.5%年龄32字节8字节25%部门64字节24字节37.5%
五、Parquet 的高级特性
1. 列的元数据
Parquet 在文件尾部存储了丰富的元数据包括
统计信息如最小值、最大值、空值数量等。索引信息便于快速定位特定的数据块。
这些元数据有助于查询优化如在过滤条件下跳过不必要的列块。
2. 支持复杂数据类型
Parquet 支持嵌套的复杂数据类型如结构体、列表和映射适用于更广泛的数据场景。
3. 与大数据生态系统的集成
Parquet 被广泛支持于各大数据处理框架如
Apache HadoopApache SparkApache HiveApache Impala
六、如何在 Python 中使用 Parquet
在 Python 中我们通常使用 pandas 和 pyarrow 库来读取和写入 Parquet 文件。以下是一些具体的代码示例帮助理解如何使用 Parquet 格式。
1. 安装依赖库
首先确保安装了 pandas 和 pyarrow 库可以通过以下命令安装
pip install pandas pyarrow2. 写入 Parquet 文件
使用 pandas 和 pyarrow 可以方便地将 DataFrame 写入 Parquet 文件
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq# 创建一个 DataFrame
data {员工ID: [1, 2, 3, 4],姓名: [张三, 李四, 王五, 赵六],年龄: [28, 35, 42, 29],部门: [市场部, 技术部, 财务部, 人事部]
}
df pd.DataFrame(data)# 将 DataFrame 写入 Parquet 文件
df.to_parquet(employees.parquet, enginepyarrow, indexFalse)3. 读取 Parquet 文件
读取 Parquet 文件同样非常简单
# 读取 Parquet 文件
df_from_parquet pd.read_parquet(employees.parquet, enginepyarrow)
print(df_from_parquet)4. 使用 pyarrow 直接操作 Parquet
除了 pandas还可以使用 pyarrow 直接操作 Parquet 文件
# 创建一个表Table
table pa.Table.from_pandas(df)# 将表写入 Parquet 文件
pq.write_table(table, employees_pyarrow.parquet)# 从 Parquet 文件读取表
table_from_parquet pq.read_table(employees_pyarrow.parquet)
print(table_from_parquet.to_pandas())5. 优化读取性能
在读取大型 Parquet 文件时可以通过设置 columns 参数只读取所需的列从而优化性能
# 只读取年龄和部门列
df_selected_columns pd.read_parquet(employees.parquet, enginepyarrow, columns[年龄, 部门])
print(df_selected_columns)pandas 通过 read_parquet 方法直接读取 Parquet 文件的数据并将其加载为 DataFrame 对象而不会涉及中间的 CSV 转换步骤。这使得数据读取更为高效特别是在处理大规模数据时。
七、Parquet 格式为了解决什么问题而生
综上所述Parquet 格式主要为了解决以下问题
提高大数据查询的读取效率通过列式存储减少不必要的磁盘 I/O。降低存储空间占用采用高效的编码和压缩算法节省存储成本。增强数据分析能力丰富的元数据支持使得查询优化和数据统计更为高效。
