什么是parquet文件格式

Parquet文件格式是一種列式存儲格式，用于在大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中存儲和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。它由Apache Parquet項目開發(fā)和維護，是一種開放的、跨平臺的數(shù)據(jù)存儲格式。

Parquet文件格式采用了一種高效的壓縮和編碼方式，可以在壓縮和解壓縮時利用數(shù)據(jù)的局部性和重復性，從而達到更高的壓縮比和更快的壓縮速度。同時，它支持多種壓縮算法和編碼方式，包括Snappy、Gzip、LZO、Delta等，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特征動態(tài)選擇最適合的壓縮算法。這種壓縮方式使得Parquet文件格式在存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)時具有很高的效率和可擴展性。

Parquet文件格式還支持多種數(shù)據(jù)類型，包括基本類型、復合類型和枚舉類型等，可以滿足各種數(shù)據(jù)存儲和分析需求。它使用了一種列式存儲方式，將每列數(shù)據(jù)存儲在一起，從而可以更快地進行列選擇和過濾操作。此外，Parquet文件格式還支持Schema Evolution，可以在不破壞數(shù)據(jù)完整性的前提下升級和演化數(shù)據(jù)模式。

由于Parquet文件格式的高效性和通用性，它已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲和交換格式，被廣泛應用于Hadoop、Spark、Hive、Presto等各種大數(shù)據(jù)工具和平臺中。

Parquet文件的優(yōu)點和缺點是什么？

Parquet文件格式有以下優(yōu)點：

列式存儲：Parquet文件采用列式存儲格式，將同一列的數(shù)據(jù)存儲在一起，提高了數(shù)據(jù)的局部性，減少了I/O操作的數(shù)量，從而提高了查詢性能。

壓縮：Parquet文件支持多種壓縮算法，如Snappy、gzip等，可以減少存儲空間和網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，降低了存儲和傳輸成本。

列式存儲的編碼：Parquet文件支持多種列式存儲的編碼方式，如RLE、Delta、Bit Packing等，可以進一步減少存儲空間和I/O操作的數(shù)量，提高了查詢性能。

跨平臺：Parquet文件格式是一種跨平臺的數(shù)據(jù)格式，可以被多種系統(tǒng)和語言支持，如Hadoop、Spark、Python、Java等。

元數(shù)據(jù)：Parquet文件包含元數(shù)據(jù)，可以加快數(shù)據(jù)的讀取和解析速度，提高了查詢性能。

Parquet文件格式也有一些缺點：

寫入性能：由于Parquet文件采用列式存儲格式，寫入性能通常較慢，需要將數(shù)據(jù)分批寫入才能提高性能。

適用場景：Parquet文件更適合于批處理場景，不太適合實時數(shù)據(jù)處理場景。

維護成本：由于Parquet文件是一種復雜的格式，需要花費一定的時間和精力來維護和管理。

總的來說，Parquet文件格式是一種高效的數(shù)據(jù)存儲格式，可以提高數(shù)據(jù)的查詢性能和降低存儲和傳輸成本。但是，需要根據(jù)具體的場景和需求來選擇合適的文件格式。

由于Parquet文件采用列式存儲格式，寫入性能通常較慢 為什么

Parquet文件采用列式存儲格式，相比于行式存儲格式，在讀取列數(shù)據(jù)時有很大的優(yōu)勢，但在寫入時會有一定的性能開銷。這是由于列式存儲的特性決定的。

首先，由于列式存儲方式將同一列的值存儲在一起，因此在寫入時需要將同一列的所有值都寫入到磁盤上，而不是像行式存儲方式一樣只寫入一行的數(shù)據(jù)。這就導致了寫入時需要進行更多的I/O操作，增加了寫入的時間成本。

其次，由于列式存儲方式需要將同一列的所有值都寫入到磁盤上，因此在寫入時需要進行更多的數(shù)據(jù)編碼和壓縮操作。這些操作需要占用CPU資源和內(nèi)存，從而降低了寫入的速度。

另外，由于Parquet文件格式支持Schema Evolution，即在不破壞數(shù)據(jù)完整性的前提下升級和演化數(shù)據(jù)模式，因此在寫入時需要進行一些額外的元數(shù)據(jù)管理操作，這也會占用一定的時間和資源。

綜上所述，由于列式存儲的特性和Parquet文件格式的一些額外操作，寫入性能通常較慢。不過，這種寫入性能的緩慢在大多數(shù)情況下是可以被接受的，因為Parquet文件格式在讀取和查詢大規(guī)模數(shù)據(jù)時具有更高的效率和可擴展性。

行式存儲不用壓縮嗎

行式存儲和列式存儲都可以使用壓縮技術來減小存儲空間并提高讀取效率，不同的存儲方式使用的壓縮技術可能會有所不同。

在行式存儲中，由于同一行數(shù)據(jù)通常都是連續(xù)存儲的，因此可以采用字典壓縮、位圖壓縮等方式來減小存儲空間。這些壓縮方式在行式存儲中比較常見，可以有效地減小存儲空間，同時也不會對讀取性能產(chǎn)生太大的影響。

在列式存儲中，由于同一列數(shù)據(jù)通常都是連續(xù)存儲的，因此可以采用更多的壓縮方式，如RLE（Run Length Encoding）、Delta Encoding、Bit Packing等方式來減小存儲空間，從而提高讀取效率。這些壓縮方式通?？梢栽趬嚎s和解壓縮時利用數(shù)據(jù)的局部性和重復性，達到更高的壓縮比和更快的壓縮速度。

需要注意的是，壓縮方式的選擇通常取決于存儲的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)分布情況以及讀取的操作類型等因素，不同的場景可能需要采用不同的壓縮方式。同時，壓縮和解壓縮都需要消耗一定的CPU資源和內(nèi)存，因此在進行壓縮和解壓縮時需要權衡存儲空間和讀取性能的需求，選擇合適的壓縮方式。

列式存儲壓縮率更高

是的，一般情況下，列式存儲的壓縮率比行式存儲更高。

這是由于列式存儲方式將同一列的值存儲在一起，而不是將整個行存儲在一起。因此，在列式存儲方式中，相同的數(shù)據(jù)值通常會出現(xiàn)在一起，這使得基于字典的壓縮技術（如字典編碼和字典壓縮）更容易實現(xiàn)。此外，由于同一列的數(shù)據(jù)通常具有更高的數(shù)據(jù)重復性，因此可以采用更加高效的壓縮算法（如位圖壓縮和矩陣壓縮等），進一步提高壓縮率。

相比之下，行式存儲方式通常需要對整個行進行壓縮，這就限制了壓縮算法的選擇和效率。例如，行式存儲方式中，基于字典的壓縮技術需要考慮整個行中所有的值，這就使得字典的大小和更新成本都會更高。此外，由于行式存儲方式中，同一列的數(shù)據(jù)通常是分散的，因此位圖壓縮等算法的效率也會受到一定的影響。

綜上所述，列式存儲方式通常比行式存儲方式具有更高的壓縮率，這也是列式存儲方式在大數(shù)據(jù)場景中得到廣泛應用的一個原因。

列式壓縮更耗時

是的，相比于行式存儲方式，列式存儲方式在壓縮和解壓縮數(shù)據(jù)時會更耗時一些。

這是由于列式存儲方式中，同一列的數(shù)據(jù)通常是連續(xù)存儲的，因此在進行壓縮和解壓縮時需要對整個列進行操作，而不是像行式存儲方式一樣只對一行進行操作。這就意味著，在壓縮和解壓縮時需要進行更多的計算和內(nèi)存操作，從而增加了時間成本。

另外，由于列式存儲方式中的壓縮算法通常需要對數(shù)據(jù)進行排序、分組等操作，這也會增加壓縮和解壓縮的時間成本。

雖然列式存儲方式在壓縮和解壓縮時可能比行式存儲方式更耗時，但是在大多數(shù)情況下，這種額外的時間成本是可以被接受的。因為列式存儲方式在查詢和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)時具有更高的效率和可擴展性，這種優(yōu)勢往往會遠遠抵消壓縮和解壓縮時的時間成本。此外，通過使用一些優(yōu)化技術，如多線程壓縮、異步壓縮等技術，也可以在一定程度上減少壓縮和解壓縮的時間成本。

請問Parquet文件格式在哪些場景下表現(xiàn)良好？

Parquet文件格式在以下場景下表現(xiàn)良好：

大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲：Parquet文件格式適合存儲大規(guī)模數(shù)據(jù)，尤其是需要進行查詢和分析的數(shù)據(jù)，因為它采用了列式存儲格式，能夠提高查詢性能和降低存儲和傳輸成本。

數(shù)據(jù)倉庫：Parquet文件格式適合用于建立數(shù)據(jù)倉庫，因為它能夠提供更快的數(shù)據(jù)查詢和分析速度，同時也能夠減少存儲空間和網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。

批處理：Parquet文件格式適合用于批處理場景，例如使用Apache Spark等分布式計算框架進行數(shù)據(jù)處理和分析，因為它能夠更好地利用列式存儲的特性，從而提高查詢性能。

機器學習：Parquet文件格式也適合用于機器學習場景，因為它能夠提供快速的數(shù)據(jù)讀取和解析速度，并且支持多種壓縮算法和列式存儲的編碼方式，從而能夠減少存儲空間和網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，同時也能夠提高查詢性能。

總之，Parquet文件格式特別適合在需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、進行查詢和分析等場景下使用，能夠提供更快的數(shù)據(jù)讀取和解析速度，同時也能夠減少存儲空間和網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而提高了數(shù)據(jù)處理的效率和性能。

parquet的列式存儲具體是怎樣的## 標題
Parquet文件采用列式存儲格式，與傳統(tǒng)的行式存儲格式不同，它將同一列的數(shù)據(jù)存儲在一起，而不是將同一行的數(shù)據(jù)存儲在一起。具體來說，列式存儲將一個表格中的每一列都存儲為一個單獨的存儲塊，每個存儲塊中只包含該列的數(shù)據(jù)，這些存儲塊按照列的順序依次存儲在文件中。

列式存儲的優(yōu)點在于，查詢時可以只讀取需要的列，而不是讀取整行數(shù)據(jù)，這樣可以大幅度減少讀取的數(shù)據(jù)量，從而提高查詢效率。另外，由于同一列的數(shù)據(jù)通常具有相似的數(shù)據(jù)類型和取值范圍，因此可以采用更高效的壓縮算法和編碼方式，進一步減少存儲空間和I/O操作的數(shù)量。

例如，假設有如下表格：

ID 身份證	Name 名字	Age 年齡
1	Tom 湯姆	23
2	Jack 千斤頂	31
3	Lily 百合	27

在行式存儲中，數(shù)據(jù)將按照行的順序存儲，即先存儲ID為1的行，然后是ID為2的行，最后是ID為3的行。而在列式存儲中，數(shù)據(jù)將按照列的順序存儲，即先存儲ID列的數(shù)據(jù)（1, 2, 3），然后是Name列的數(shù)據(jù)（Tom, Jack, Lily），最后是Age列的數(shù)據(jù)（23, 31, 27）。

總之，列式存儲能夠提高查詢性能和降低存儲和傳輸成本，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲和分析場景。

parquet的塊和hdfs的塊是什么關系

Parquet文件格式中的塊（block）和HDFS（Hadoop Distributed File System）中的塊（block）是不同的概念，它們沒有直接的關系。

在Parquet文件格式中，塊是指將一段連續(xù)的數(shù)據(jù)按照一定的大小分成的多個塊。每個塊內(nèi)包含一個或多個數(shù)據(jù)頁（Data Page）和一個或多個定義頁（Definition Page）。數(shù)據(jù)頁存儲實際的數(shù)據(jù)，而定義頁存儲數(shù)據(jù)的定義信息，例如數(shù)據(jù)類型、是否為null等。

在HDFS中，塊是指將一個文件按照一定的大小分成的多個物理塊。通常情況下，HDFS的塊大小為128MB，每個文件可以分成多個塊，存儲在不同的節(jié)點上，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和處理。

雖然Parquet文件格式中的塊和HDFS中的塊是不同的概念，但是它們在大數(shù)據(jù)處理場景中可以協(xié)同工作，以提高數(shù)據(jù)處理的效率和性能。例如，可以將一個Parquet文件分成多個塊，存儲在不同的HDFS塊中，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的并行處理，從而加快數(shù)據(jù)處理的速度。

如何在HDFS中存儲Parquet文件？

在HDFS中存儲Parquet文件，通常需要使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的Parquet工具包，例如Apache Parquet或Cloudera Impala等。下面是一個簡單的存儲Parquet文件到HDFS的示例：

首先，需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為Parquet格式?？梢允褂肞arquet工具包中的工具，例如Apache Avro、Apache Arrow等來完成數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。也可以使用Spark、Hive等分布式計算框架讀取其他格式的數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)保存為Parquet格式。

然后，使用Hadoop文件系統(tǒng)的API將Parquet文件上傳到HDFS?？梢允褂胔dfs dfs -put命令將本地文件上傳到HDFS，也可以使用Java API或其他編程語言的API來實現(xiàn)上傳。

例如，在Linux命令行中使用以下命令將本地的Parquet文件上傳到HDFS：

hdfs dfs -put /path/to/parquet/file.parquet /hdfs/path/to/parquet/
其中，/path/to/parquet/file.parquet是本地Parquet文件的路徑，/hdfs/path/to/parquet/是HDFS中的目標路徑。

另外，也可以使用Parquet工具包中的API來實現(xiàn)Parquet文件的讀寫操作。例如，可以使用Apache Parquet的Java API讀取Parquet文件中的數(shù)據(jù)，然后進行數(shù)據(jù)處理和分析。具體使用方法可以參考相關文檔和示例代碼。

每個塊內(nèi)包含一個或多個數(shù)據(jù)頁（Data Page）和一個或多個定義頁（Definition Page） ，數(shù)據(jù)頁是怎樣的

在Parquet文件格式中，每個塊內(nèi)包含一個或多個數(shù)據(jù)頁（Data Page）和一個或多個定義頁（Definition Page）。

數(shù)據(jù)頁（Data Page）是Parquet文件格式中存儲實際數(shù)據(jù)的部分。每個數(shù)據(jù)頁包含一個數(shù)據(jù)流（Data Stream），其中存儲了同一列中的多個數(shù)據(jù)值。數(shù)據(jù)頁的大小可以通過一些參數(shù)進行配置，例如數(shù)據(jù)頁的大小、壓縮算法等。

數(shù)據(jù)頁的具體格式如下：

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

其中，Data Page Header存儲了數(shù)據(jù)頁的元數(shù)據(jù)信息，例如數(shù)據(jù)類型、是否為null等。Data Stream存儲了同一列中的多個數(shù)據(jù)值，可以采用多種壓縮算法和編碼方式來減少存儲空間和I/O操作的數(shù)量。 其中，數(shù)據(jù)頁

具體來說，Data Stream可以按照以下方式進行編碼：

RLE（運行長度編碼）
RLE（Run-Length Encoding）編碼：將連續(xù)的相同的數(shù)值編碼為一個數(shù)值和一個重復次數(shù)。

BIT-PACKED編碼：將多個數(shù)值按照位寬進行打包，然后存儲為一個位流（Bit Stream）。

PLAIN編碼：直接存儲原始數(shù)值，沒有進行壓縮。

根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型和取值范圍，可以選擇不同的編碼方式來實現(xiàn)最優(yōu)的壓縮效果。

總之，數(shù)據(jù)頁是Parquet文件格式中存儲實際數(shù)據(jù)的部分，采用列式存儲和多種壓縮算法和編碼方式來減少存儲空間和I/O操作的數(shù)量，從而提高查詢性能和降低存儲和傳輸成本。

定義頁（Definition Page）的作用是什么？

在Parquet文件格式中，定義頁（Definition Page）是一種元數(shù)據(jù)頁，用于存儲數(shù)據(jù)頁（Data Page）中的每個數(shù)據(jù)值是否為null的信息。

定義頁的作用是，幫助讀取器（Reader）在讀取數(shù)據(jù)時準確地解釋數(shù)據(jù)頁中的每個數(shù)據(jù)值。定義頁中的每個位（bit）表示數(shù)據(jù)頁中對應數(shù)據(jù)值的null狀態(tài)。如果該位為1，則表示對應的數(shù)據(jù)值為null；如果該位為0，則表示對應的數(shù)據(jù)值不為null。

定義頁的具體格式如下：

±-----------------------+
| Definition Page Header |
±-----------------------+
| Definition Levels Bit |
| … |
±-----------------------+
其中，Definition Page Header存儲了定義頁的元數(shù)據(jù)信息，例如數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)頁中數(shù)據(jù)值的數(shù)量等。Definition Levels Bit存儲了數(shù)據(jù)頁中每個數(shù)據(jù)值是否為null的信息，采用RLE（Run-Length Encoding）編碼方式進行壓縮，以減少存儲空間和I/O操作的數(shù)量。

通過定義頁，讀取器可以準確地解釋數(shù)據(jù)頁中的每個數(shù)據(jù)值，并將其轉(zhuǎn)換為對應的數(shù)據(jù)類型。如果某個數(shù)據(jù)值為null，則讀取器會將其轉(zhuǎn)換為null值。由于Parquet文件格式采用列式存儲，因此定義頁可以在不加載整個數(shù)據(jù)頁的情況下，對數(shù)據(jù)進行快速的null值檢查和查詢操作。

總之，定義頁是Parquet文件格式中存儲每個數(shù)據(jù)值是否為null的元數(shù)據(jù)頁，采用RLE編碼方式進行壓縮，用于幫助讀取器在讀取數(shù)據(jù)時準確地解釋每個數(shù)據(jù)值，實現(xiàn)快速的null值檢查和查詢操作。

Parquet每一列都是一個單獨的文件嗎？不同的列如何關聯(lián)起來

在Parquet文件格式中，每一列都存儲為一個單獨的數(shù)據(jù)頁（Data Page），并且每個數(shù)據(jù)頁包含了該列中多個數(shù)據(jù)值的信息。因此，每一列都對應著一個或多個數(shù)據(jù)頁，而不是一個單獨的文件。

在Parquet文件格式中，不同的列是通過行組（Row Group）來關聯(lián)起來的。行組是Parquet文件中的一個邏輯單位，它包含了多個行（Record）和多個列的數(shù)據(jù)頁（Data Page）。

在Parquet文件中，每個行組都包含了所有列數(shù)據(jù)的一個子集。所有行組中的列數(shù)據(jù)具有相同的行數(shù)和行順序，因此可以通過行組中的行數(shù)和行順序來將不同的列數(shù)據(jù)關聯(lián)起來。

具體來說，每個行組中的數(shù)據(jù)頁使用相同的數(shù)據(jù)頁頭（Data Page Header）和定義頁（Definition Page Header），這些頭部信息包含了該行組中的所有列的元數(shù)據(jù)信息，例如數(shù)據(jù)類型、是否為null等。這些頭部信息使得讀取器可以在讀取數(shù)據(jù)時精確地解釋每個數(shù)據(jù)值。

總之，Parquet文件格式中的每一列都對應著一個或多個數(shù)據(jù)頁，而不是一個單獨的文件。不同的列是通過行組來關聯(lián)起來的，每個行組中的數(shù)據(jù)頁使用相同的數(shù)據(jù)頁頭和定義頁頭，以實現(xiàn)精確的數(shù)據(jù)解釋和關聯(lián)。

什么是行組

在Parquet文件格式中，行組（Row Group）是一個邏輯單位，用于組織一組行（Record）和多個列（Column）的數(shù)據(jù)。行組包含了多個列的數(shù)據(jù)頁（Data Page）以及對應的定義頁（Definition Page），它們具有相同的行數(shù)和行順序，并且使用相同的壓縮算法和編碼方式進行壓縮。

行組的主要作用是將一個大的數(shù)據(jù)集劃分為多個較小的塊，以便于處理和存儲。通過將數(shù)據(jù)分組為多個行組，可以提高數(shù)據(jù)讀取和查詢的效率，同時也可以降低內(nèi)存和磁盤的使用量，從而更好地支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析。

每個行組都具有一個元數(shù)據(jù)信息頭（Metadata Header），其中包含了該行組中所有列的元數(shù)據(jù)信息，例如列名、數(shù)據(jù)類型、是否為null等。元數(shù)據(jù)信息頭使得讀取器可以在讀取數(shù)據(jù)時精確地解釋數(shù)據(jù)值，并將其轉(zhuǎn)換為對應的數(shù)據(jù)類型。

行組的大小可以通過一些參數(shù)進行配置，例如行組中行的數(shù)量、數(shù)據(jù)頁的大小、壓縮算法和編碼方式等。在實際應用中，應該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和處理需求，合理地設置行組的大小，以獲得更好的性能和可擴展性。

總之，行組是Parquet文件格式中的一個邏輯單位，用于組織一組行和多個列的數(shù)據(jù)。行組包含了多個列的數(shù)據(jù)頁和定義頁，具有相同的行數(shù)和行順序，使用相同的壓縮算法和編碼方式進行壓縮，主要作用是將大的數(shù)據(jù)集劃分為多個較小的塊，以便于處理和存儲。

一個表有多少個行組

一個表在Parquet文件格式中可以被劃分為多個行組，每個行組包含了一部分行和所有列的數(shù)據(jù)。行組的大小可以通過一些參數(shù)進行配置，例如行組中行的數(shù)量、數(shù)據(jù)頁的大小、壓縮算法和編碼方式等。因此，一個表包含多少個行組取決于這些參數(shù)的配置以及表中的數(shù)據(jù)量和大小。

在實際應用中，應該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和處理需求，合理地設置行組的大小，以獲得更好的性能和可擴展性。一般來說，較小的行組可以提高查詢和過濾的效率，因為它們可以減少不必要的數(shù)據(jù)讀取和解壓縮操作。但是，過小的行組會增加元數(shù)據(jù)的存儲和讀取開銷，從而降低整體性能。因此，需要根據(jù)實際情況進行權衡和調(diào)整。

總之，一個表在Parquet文件格式中可以被劃分為多個行組，行組的數(shù)量取決于行組的大小和表中的數(shù)據(jù)量和大小。應該根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和處理需求，合理地設置行組的大小，以獲得更好的性能和可擴展性。

同一個表的不同行組如何關聯(lián)起來

在Parquet文件格式中，同一個表的不同行組是通過文件中的元數(shù)據(jù)信息來關聯(lián)起來的。每個Parquet文件包含一個文件級別的元數(shù)據(jù)信息，其中包含了該文件中所有行組的元數(shù)據(jù)信息。這些元數(shù)據(jù)信息描述了每個行組中所有列的元數(shù)據(jù)信息、壓縮算法、編碼方式等信息。

在讀取Parquet文件時，讀取器首先解析文件級別的元數(shù)據(jù)信息，然后根據(jù)每個行組的元數(shù)據(jù)信息讀取對應的列數(shù)據(jù)。由于所有行組中列的順序和行數(shù)都是相同的，因此讀取器可以通過行組中的行數(shù)和行順序?qū)⒉煌男薪M中的列數(shù)據(jù)進行關聯(lián)和合并。

例如，如果一個表被劃分為兩個行組，每個行組包含10行和5列的數(shù)據(jù)，那么讀取器首先解析文件級別的元數(shù)據(jù)信息，然后根據(jù)每個行組的元數(shù)據(jù)信息分別讀取對應的列數(shù)據(jù)。由于兩個行組中列的順序和行數(shù)都是相同的，讀取器可以通過行數(shù)和行順序?qū)蓚€行組中的列數(shù)據(jù)進行關聯(lián)和合并，從而得到完整的表數(shù)據(jù)。

總之，在Parquet文件格式中，同一個表的不同行組是通過文件中的元數(shù)據(jù)信息來關聯(lián)起來的。讀取器可以通過行數(shù)和行順序?qū)⒉煌男薪M中的列數(shù)據(jù)進行關聯(lián)和合并，從而得到完整的表數(shù)據(jù)。

行組通過文件元信息關聯(lián)，列通過行組元信息關聯(lián)？

在Parquet文件格式中，行組（Row Group）通過文件級別的元數(shù)據(jù)信息（File Metadata）進行關聯(lián)，而列（Column）通過行組級別的元數(shù)據(jù)信息（Row Group Metadata）進行關聯(lián)。

具體來說，文件級別的元數(shù)據(jù)信息包含了整個文件中所有行組的元數(shù)據(jù)信息，包括每個行組中包含的列的元數(shù)據(jù)信息、壓縮算法、編碼方式等信息。讀取器可以通過解析文件級別的元數(shù)據(jù)信息來獲取每個行組的元數(shù)據(jù)信息，并根據(jù)該信息讀取對應的列數(shù)據(jù)。

每個行組中都有一個元數(shù)據(jù)信息頭（Metadata Header），包含了該行組中所有列的元數(shù)據(jù)信息，例如列名、數(shù)據(jù)類型、是否為null等。元數(shù)據(jù)信息頭使得讀取器可以在讀取數(shù)據(jù)時精確地解釋數(shù)據(jù)值，并將其轉(zhuǎn)換為對應的數(shù)據(jù)類型。

因此，行組通過文件級別的元數(shù)據(jù)信息進行關聯(lián)，而列通過行組級別的元數(shù)據(jù)信息進行關聯(lián)。通過這種方式，Parquet文件格式可以高效地存儲和讀取大規(guī)模的列式數(shù)據(jù)，以支持快速的數(shù)據(jù)分析和處理。

總之，在Parquet文件格式中，行組通過文件級別的元數(shù)據(jù)信息進行關聯(lián)，而列通過行組級別的元數(shù)據(jù)信息進行關聯(lián)。這種方式可以高效地存儲和讀取大規(guī)模的列式數(shù)據(jù)，以支持快速的數(shù)據(jù)分析和處理。

元信息如何存儲？

在Parquet文件格式中，元數(shù)據(jù)信息通常存儲在文件的末尾，并且是單獨存儲的。具體來說，每個Parquet文件都包含了一個文件級別的元數(shù)據(jù)信息（File Metadata），用于描述整個文件的結(jié)構和元數(shù)據(jù)信息。該元數(shù)據(jù)信息包含了表的模式（Schema）、數(shù)據(jù)類型、編碼方式、壓縮算法、行組信息等。文件級別的元數(shù)據(jù)信息在文件的末尾以一種特殊的格式存儲，稱為“Footer”。

除了文件級別的元數(shù)據(jù)信息之外，每個行組（Row Group）也包含了一個行組級別的元數(shù)據(jù)信息（Row Group Metadata），用于描述行組中所有列的元數(shù)據(jù)信息、壓縮算法、編碼方式等。行組級別的元數(shù)據(jù)信息存儲在每個行組的開頭，并且與行組數(shù)據(jù)一起存儲在文件中。

由于元數(shù)據(jù)信息通常比實際數(shù)據(jù)更小，因此將元數(shù)據(jù)信息單獨存儲可以提高讀取效率，并且可以使得讀取器更容易定位和解析元數(shù)據(jù)信息。同時，單獨存儲元數(shù)據(jù)信息也可以使得Parquet文件格式更容易進行擴展和升級，例如在未來添加新的壓縮算法或編碼方式時。

總之，在Parquet文件格式中，元數(shù)據(jù)信息通常是單獨存儲的，并且包括文件級別的元數(shù)據(jù)信息和行組級別的元數(shù)據(jù)信息。這種方式可以提高讀取效率，并且使得Parquet文件格式更易于擴展和升級。

orc和parquet的存儲有何不同

ORC（Optimized Row Columnar）和Parquet都是高效的列式存儲格式，它們在存儲和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時具有一定的優(yōu)勢。雖然它們在很多方面都有相似之處，但它們在實現(xiàn)細節(jié)和使用場景上還是有一些不同的。

首先，ORC和Parquet在數(shù)據(jù)壓縮和編碼方面有所不同。ORC采用了一種基于行組（Stripe）的壓縮方式，將每個行組分成多個數(shù)據(jù)塊（Data Chunk），然后對每個數(shù)據(jù)塊進行壓縮和編碼。ORC支持多種壓縮算法和編碼方式，包括Snappy、Zlib、LZO、RLE等。相比之下，Parquet采用了一種基于列和行組的壓縮方式，可以在壓縮和解壓縮時利用數(shù)據(jù)的局部性和重復性，從而達到更高的壓縮比和更快的壓縮速度。Parquet也支持多種壓縮算法和編碼方式，包括Snappy、Gzip、LZO、Delta等。

其次，ORC和Parquet在數(shù)據(jù)類型和模式定義方面也有所不同。ORC支持多種數(shù)據(jù)類型，包括基本類型、復合類型和枚舉類型等，同時還支持自定義數(shù)據(jù)類型。ORC使用一種自描述的模式定義方式，通過Schema Evolution支持模式的演化和升級。相比之下，Parquet也支持多種數(shù)據(jù)類型，包括基本類型、復合類型和枚舉類型等，但是它使用了一種較為簡單的模式定義方式，通過消息格式定義（Message Definition）來描述數(shù)據(jù)的結(jié)構和類型。

另外，ORC和Parquet在數(shù)據(jù)讀寫和查詢方面也有所不同。ORC在讀取和寫入數(shù)據(jù)時具有較高的性能和吞吐量，同時支持各種查詢引擎和工具進行分析和處理。Parquet則更注重數(shù)據(jù)的持久化和通用性，支持多種文件格式和數(shù)據(jù)源，并提供了各種讀取器和API進行交互和處理。

總之，ORC和Parquet都是高效的列式存儲格式，它們在壓縮、編碼、數(shù)據(jù)類型和模式定義、數(shù)據(jù)讀寫和查詢等方面都有各自的特點和優(yōu)劣。選擇哪種格式，取決于具體的應用場景和需求。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-759516.html

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