探索Parquet：高效的列式存储解决方案

# 探索Parquet：高效的列式存储解决方案 ## 1. 列式存储简介 在数据存储领域，传统的行式存储是将数据按行依次写入存储设备，比如大多数关系型数据库默认的存储方式，以及常见的数据序列化格式XML、JSON和Avro容器文件。然而，列式存储采用了不同的策略，它先按列存储数据，再按行组织。 列式存储具有显著优势： - **减少I/O操作**：读取列式数据的系统能够高效地提取部分列，避免读取整行数据，从而减少I/O开销。例如，在执行`SELECT AVG(price) FROM stocks;`查询时，如果数据采用行式存储，即使只需要`price`列，也必须读取每一行；而列式存储只需读取`price`列，在处理大型数据集时可大幅缩短处理时间。 - **数据压缩优化**：在写入列式数据时，可以采用游程编码和位打包等优化技术，有效压缩数据大小。通用的压缩方案对列式数据也有很好的压缩效果，因为列式数据中同一列的值通常具有较高的重复性。 以下是行式存储和列式存储的数据布局对比： |存储方式|数据布局| | ---- | ---- | |行式存储|先写入第一行的所有字段，接着是第二行的所有字段，依此类推| |列式存储|先写入所有记录中第一个字段的值，然后是第二个字段的值，以此类推| 列式文件格式在处理需要过滤或投影数据的大型数据集时表现出色，常用于OLAP类型的应用场景以及MapReduce任务。 ## 2. Hadoop中的列式存储选项 在Hadoop生态系统中，有多种列式存储选项可供选择： - **RCFile**：2009年由Facebook和学术界合作推出，是Hadoop中最早的列式格式。它支持单独的列存储和列压缩，在读取时可进行投影操作，但缺乏游程编码等高级技术。因此，Facebook逐渐从RCFile转向ORC文件。 - **ORC文件**：由Facebook和Hortonworks创建，旨在解决RCFile的不足。其序列化优化使得数据大小比RCFile更小，还使用索引实现谓词下推，优化查询性能，能跳过不满足过滤条件的列。ORC文件与Hive的类型系统完全集成，支持嵌套结构。 - **Parquet**：由Twitter和Cloudera合作开发，采用了许多与ORC文件类似的技术来生成压缩文件。Parquet是一种独立于编程语言的格式，具有正式的规范。它与Hadoop生态系统中的各种工具兼容性良好，有望成为大数据领域的通用文件格式。 这些列式存储格式在Hadoop中的支持情况如下表所示： |格式|Hadoop支持|支持的对象模型|支持的编程语言|高级压缩支持| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |RCFile|MapReduce、Pig、Hive (0.4+)、Impala|Thrift、Protocol Buffers|Java|否| |ORC文件|MapReduce、Pig、Hive (0.11+)|无|Java|是| |Parquet|MapReduce、Pig、Hive、Impala|Avro、Protocol Buffers、Thrift|Java、C++、Python|是| ## 3. Parquet的关键概念 ### 3.1 对象模型与存储格式 在深入了解Parquet的使用技术之前，需要明确几个重要概念： - **对象模型**：是数据在内存中的表示形式。Parquet提供了一个简单的对象模型作为示例，而Avro、Thrift和Protocol Buffers则是功能齐全的对象模型。例如，Avro的Stock类使用Java POJOs丰富地建模了数据模式。 - **存储格式**：是数据模型的序列化表示。Parquet是一种列式存储格式，而Avro、Thrift和Protocol Buffers有各自的行式存储格式。存储格式可以看作是数据的静态表示。 - **Parquet对象模型转换器**：负责将对象模型转换为Parquet的数据类型，反之亦然。Parquet捆绑了多个转换器，以提高其互操作性和采用率。 Parquet的独特之处在于它的转换器能够支持常见的对象模型，如Avro。虽然数据在底层以Parquet二进制形式存储，但在操作数据时，可以使用自己喜欢的对象模型，如Avro对象，实现了丰富的对象模型与高效的数据存储的完美结合。 ### 3.2 Parquet与Hadoop生态系统 Parquet的目标是在Hadoop生态系统中提供广泛的支持，目前它支持MapReduce、Hive、Pig、Impala和Spark等工具，未来有望得到更多系统的支持，如Sqoop。由于Parquet是一种标准文件格式，由任何一种技术写入的Parquet文件都可以被其他技术读取，这对于文件格式在Hadoop生态系统中的成功至关重要。 ### 3.3 Parquet块和页面大小 Parquet文件格式的高级表示包含以下关键概念： - **行组**：是按列组织的行的分组。在写入时，Parquet会将整个行组加载到内存中进行编码，行组大小可通过`parquet.block.size`配置。 - **列块**：包含行组中某一列的所有值。 - **页面**：是压缩在一起的多个列的集合。 - **页脚**：包含模式细节、对象模型元数据以及行组和列的元数据。 以下是Parquet文件格式的mermaid流程图： ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(Parquet文件):::process --> B(行组1):::process A --> C(行组2):::process B --> B1(列块1):::process B --> B2(列块2):::process B --> B3(列块3):::process B1 --> B11(页面):::process B1 --> B12(页面):::process B1 --> B13(页面):::process B2 --> B21(页面):::process B2 --> B22(页面):::process B2 --> B23(页面):::process B3 --> B31(页面):::process B3 --> B32(页面):::process B3 --> B33(页面):::process C --> C1(列块1):::process C --> C2(列块2):::process C --> C3(列块3):::process C1 --> C11(页面):::process C1 --> C12(页面):::process C1 --> C13(页面):::process C2 --> C21(页面):::process C2 --> C22(页面):::process C2 --> C23(页面):::process C3 --> C31(页面):::process C3 --> C32(页面):::process C3 --> C33(页面):::process A --> D(页脚):::process ``` ## 4. 读取Parquet文件的命令行操作 Parquet是二进制存储格式，使用标准的`hadoop fs -cat`命令无法正确显示文件内容。不过，可以使用Parquet工具包中的实用程序来查看文件内容、检查模式和元数据。 ### 4.1 创建Parquet文件 首先，需要创建一个Parquet文件来测试工具。以下命令通过写入Avro记录创建Parquet文件： ```bash $ hip hip.ch3.parquet.ParquetAvroStockWriter \ --input test-data/stocks.txt \ --output stocks.parquet ``` ### 4.2 查看文件内容 可以使用`cat`命令将Parquet文件的数据简单地输出到标准输出： ```bash $ hip --nolib parquet.tools.Main cat stocks.parquet symbol = AAPL date = 2009-01-02 open = 85.88 ... ``` 也可以使用`head`命令只输出前五行记录，还可以使用`dump`命令指定要输出的列子集，但输出的可读性较差。 ### 4.3 查看内部模式 Parquet有自己的内部数据类型和模式，可以使用`schema`选项查看： ```bash $ hip --nolib parquet.tools.Main schema stocks.parquet message hip.ch3.avr ```