网站公司备案网络营销推广案例

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ID	32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 Hadoop
• Apache Spark
• Apache Hive
• Apache 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 pyarrow

2. 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", engine="pyarrow", index=False)

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", engine="pyarrow")
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", engine="pyarrow", 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。