[文件格式/数据存储] Apache Parquet：开源、高效的列式存储文件格式协议
序:缘起 => 用 java 读取 parquet 文件[*]生产环境有设备出重大事故，又因一关键功能无法使用，亟需将生产环境的原始MQTT报文（以 parquet 文件格式 + zstd 压缩格式 落盘）DOWN到本地，读取并解析。
[*]本文案例中，聚焦在 本地电脑，用 java 读取 parquet 文件。
[*]相当多网络文档的读取代码无法正常运行，有必要记录一二，后续还需进一步研究 parquet 和 zstd 算法。
概述：Parquet
[*]摘要：
Apache Parquet是一种高效、灵活且可扩展的列式存储格式，专为大规模数据处理而设计。
它通过列式存储、数据压缩和编码优化，显著提高了数据的读取和写入性能。
Parquet与多种数据处理框架和数据模型兼容，使其成为大数据生态系统中不可或缺的一部分。
什么是 Parquet? Apache Hadoop社区发起的、开源的、大数据量场景的、高效的列式存储、压缩与传输的文件格式协议
[*]Parquet 是一个开源的、用于存储和传输大数据的、高效的、基于列式存储的文件格式，它使用一种称为 Columnar 的数据压缩算法来优化数据压缩和传输。
[*]缘起。Parquet 的灵感来源于2010年 Google 发表的 Dremel 论文，该论文介绍了一种支持嵌套结构的列式存储格式。
[*]创始与开发团队。最初由Twitter和Cloudera联合开发，并于2013年捐赠给Apache软件基金会，于2015年5月从 Apache 孵化器毕业，成为 Apache 顶级项目。
由 Apache 开源项目 Hadoop 创建，并作为 Hadoop 的一部分进行维护。
[*]应用领域。Parquet专为大规模数据处理而设计，支持多种数据处理框架，如： Apache Spark、Hadoop MapReduce、Presto、Apache Flink等。
[*]优势。Parquet文件格式的优势在于高效的压缩和高效的列式存储，使得它在大数据处理中具有很高的性能。
核心特点
[*]列式存储：Parquet以列式格式存储数据。
这意味着每一列的数据被连续存储。这种存储方式使得对特定列的读取操作更加高效，因为只需要读取相关的列数据，而无需扫描整个行。这在处理大规模数据集时尤其有用，尤其是在执行聚合查询和分析时。
[*]数据压缩：Parquet支持多种压缩算法，如：zstd、Snappy、Gzip、LZO等。
压缩可以显著减少存储空间的占用，并提高数据的读写速度。通过压缩，数据在磁盘上的存储效率更高，同时在读取时可以更快地加载到内存中。
[*]数据编码：Parquet提供了多种数据编码方式，如字典编码、RLE（Run-Length Encoding）等。这些编码方式可以进一步优化数据的存储和读取性能，尤其是在处理重复数据时。
[*]可扩展性：Parquet文件可以被分割成多个块（Row Groups），每个块可以独立读取和处理。
这种设计使得Parquet文件非常适合分布式处理框架，如Apache Spark和Hadoop MapReduce，因为它们可以并行处理文件的不同部分。
[*]与多种数据模型兼容：Parquet支持多种数据模型，包括Avro、Thrift和Protobuf。
这意味着您可以使用不同的数据模型来定义和存储数据，而Parquet能够无缝地处理这些数据。
应用场景
Parquet广泛应用于以下领域：
[*]大数据分析：由于其高效的存储和读取性能，Parquet非常适合用于大规模数据分析，如数据仓库、数据湖等。
[*]机器学习：在机器学习中，Parquet可以用于存储和处理训练数据，支持快速的数据加载和特征提取。
[*]实时数据处理：Parquet的列式存储和压缩特性使其在实时数据处理中表现出色，能够快速读取和处理数据。
官方文献
[*]Parquet - Apache
[*]https://parquet.apache.org/docs/file-format/
[*]https://arrow.apache.org/docs/python/parquet.html
原理分析：Parquet文件格式( File Format)
[*]文件格式:
[*]Block（HDFS块）：指的是HDFS中的一个块，对于描述这种文件格式，其含义不变。该文件格式设计得能够在HDFS上良好运作。
[*]文件(File)：一个必须包含文件元数据的HDFS文件。实际上，它不需要包含数据本身。
[*]行组(Row group)：数据在行方向的逻辑分区。对于行组，没有保证其存在物理结构。一个行组由数据集中每个列的列块组成。
[*]列块(Column chunk)：一个特定列的数据块。它们存在于特定的行组中，并且在文件中保证是连续的。
[*]页面(Page)：列块被划分成页面。页面在概念上是一个不可分割的最小单元（就压缩和编码而言）。在一个列块中可以有多个页面类型，它们交织在一起。
[*]从层次上看，一个文件包含一个或多个行组。一个行组包含每列恰好一个列块。列块包含一个或多个页面。
Parquet文件 - 行组 - 列块 - 页面
实现框架与客户端
ParquetViewer : 开源的 Parquet 文件查看器
[*]ParquetViewer 项目
[*]https://github.com/mukunku/ParquetViewer/releases
[*]https://github.com/mukunku/ParquetViewer/releases/download/v3.0.0.1/ParquetViewer_SelfContained.exe
VSCode + Parquet-Viewer插件
[*]url
[*]https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dvirtz.parquet-viewer
Parquet-Viewer : Parquet文件在线浏览网站
[*]url
[*]https://www.parquet-viewer.com/
org.apache.parquet:*: Java SDK
详情参见本文档：【案例实践】章节，"org.apache.parquet"
Pandas : 集成了 Parquet 的 Python Data Analysis Library
[*]python pandas 支持Parquet 格式，与csv 一下简单对比，首先我们测试存储情况
import pandas as pddf = pd.read_csv('results.csv')# df.to_parquet('df_test.parquet.zstd', compression='zstd')df.to_parquet('df_test.parquet.gzip', compression='gzip')df.to_parquet('df_test.parquet.snappy', compression='snappy')df.to_parquet('df_test.parquet', compression=None)import osfile_size = os.path.getsize('results.csv')print("results.csv size:",f'{file_size:,}', "bytes")file_size = os.path.getsize('df_test.parquet.gzip')print("df_test.parquet.gzip size:",f'{file_size:,}', "bytes")file_size = os.path.getsize('df_test.parquet.snappy')print("df_test.parquet.snappy size:",f'{file_size:,}', "bytes")file_size = os.path.getsize('df_test.parquet')print("df_test.parquet size:",f'{file_size:,}', "bytes")
parquet格式的存储，相比 csv 减少80%，结合压缩后是 csv 的 10%，可以节约90% 的存储空间。
[*]为数据加载测试，我们将数据放大100倍。
%time df = pd.read_csv('df_test.csv')%time df = pd.read_parquet('df_test.parquet.gzip')%time df = pd.read_parquet('df_test.parquet.snappy')%time df = pd.read_parquet('df_test.parquet')
使用pandas 加载 dataframe 也有大幅度提升，提升了2-3倍。
案例实践
CASE : 基于 Java SDK 读取Parquet文件
引入依赖
<properties> <!-- 1.13.1 / 1.12.0 --> <parquet.version>1.13.1</parquet.version> <avro.version>1.10.2</avro.version> <!-- 3.2.1 / 2.7.3 --> <hadoop.version>3.2.1</hadoop.version> <!-- 1.5.0-1 / 1.5.5-5 / 与 kafka-clients:1.4-xxx 版本冲突 --> <zstd.version>1.5.0-1</zstd.version></properties><dependency> <groupId>org.apache.parquet</groupId> <artifactId>parquet-avro</artifactId> <version>${parquet.version}</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.parquet</groupId> <artifactId>parquet-hadoop</artifactId> <version>${parquet.version}</version></dependency><dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> <exclusions> <exclusion> <artifactId>commons-compress</artifactId> <groupId>org.apache.commons</groupId> </exclusion> </exclusions></dependency><dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>${hadoop.version}</version> <exclusions> <exclusion> <artifactId>commons-compress</artifactId> <groupId>org.apache.commons</groupId> </exclusion> </exclusions></dependency><dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-hdfs</artifactId> <version>${hadoop.version}</version></dependency><!-- ztsd Zstd 的 RecyclingBufferPool 是一种内存管理机制，用于高效地重用缓冲区，减少内存分配和释放的开销。 Zstd库中的BufferPool接口提供了多种实现，其中RecyclingBufferPool是一种常见的实现方式。 --><dependency> <groupId>com.github.luben</groupId> <artifactId>zstd-jni</artifactId> <!-- 1.5.5-5 / kafka-clients 包冲突 --> <version>${zstd.version}</version></dependency>ReadParquetFormatMQTTMessageRawDataDemo
import com.xx.yy.common.utils.DatetimeUtil;import com.xx.yy.common.utils.FileUtil;import com.alibaba.fastjson2.JSON;import lombok.SneakyThrows;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.apache.commons.io.FileUtils;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileReader;import org.apache.parquet.hadoop.ParquetReader;import org.apache.parquet.example.data.Group;import org.apache.parquet.hadoop.example.GroupReadSupport;import org.apache.parquet.hadoop.metadata.ColumnChunkMetaData;import org.apache.parquet.hadoop.metadata.ParquetMetadata;import java.io.IOException;import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;/** * 本地读取 Parquet 文件 * @reference-doc * java读取parquet文件 - https://blog.csdn.net/letterss/article/details/131417952 * datax读取Parquet格式文件总列数 - https://blog.csdn.net/letterss/article/details/131189471 */@Slf4jpublic class ReadParquetFormatMQTTMessageRawDataDemo { @SneakyThrows public static void main(String[] args) { String baseDir = "file:///E:/tmp_data/parquet_mqtt_messages/ods_raw_data_history/"; String parquetFilePathStr = baseDir + "20081-XXXX-XXXXXXXXXX/e7db5c81e70131d55d4fb4a1752b90f2-1.parquet"; //"output.parquet" try { // 指定 Parquet 文件路径 //Path parquetFilePath = new Path("C:\\\\Users\\\\Administrator\\\\Desktop\\\\07fe7433-99c2-41d8-a91d-27a77d99f690-0_4-8-0_20230510103931772.parquet"); Path parquetFilePath = new Path(parquetFilePathStr); //查询总列数，参考博客: https://blog.csdn.net/letterss/article/details/131189471 int allColumnsCount = getParquetAllColumnsCount(parquetFilePath); int columnIndexMax = -1; columnIndexMax = allColumnsCount - 1; // 创建 ParquetReader.Builder 实例 ParquetReader.Builder<Group> builder = ParquetReader.builder(new GroupReadSupport(), parquetFilePath); // 创建 ParquetReader 实例 ParquetReader<Group> reader = builder.build(); // 循环读取 Parquet 文件中的记录 Group record; List<Map<String, Object>> records = new ArrayList<>(); while ((record = reader.read()) != null) { Map<String, Object> recordMap = new HashMap<>(); // 处理每个记录的逻辑 for (int i = 0; i <= columnIndexMax; i++) { String fieldKey = record.getType().getType(i).getName(); //record.getType().getFieldName(i); Object fieldValue = record.getValueToString(i, 0); recordMap.put( fieldKey , fieldValue); System.out.println(fieldValue); } records.add( recordMap ); //writeMqttMessageRawDataToLocal(recordMap); } System.out.println(JSON.toJSONString( records )); // 关闭读取器 reader.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } @SneakyThrows public static void writeMqttMessageRawDataToLocal(Map<String, Object> recordMap){ String targetBaseDir = "E:\\tmp_data\\batch_parse_raw_mqtt_messages\\"; String hexMqttMessageRawData = (String) recordMap.get("raw_data"); String deviceId = (String) recordMap.get("device_id"); Long collectTime = Long.valueOf( (String) recordMap.get("collect_time") ); String mqttMessageRawDataFile = String.format("%s.%d(%s).hex-bin", deviceId, collectTime, DatetimeUtil.longToString(collectTime, DatetimeUtil.MILLISECOND_TIME_WITH_NUMBER_FORMAT) ); FileUtil.writeToFile(hexMqttMessageRawData, targetBaseDir + mqttMessageRawDataFile); //FileUtils.write(); } /** * 获取 parquet 的 总列数 * @reference-doc * datax读取Parquet格式文件总列数 - https://blog.csdn.net/letterss/article/details/131189471 */ public static int getParquetAllColumnsCount(Path path){ int columnCount = -1; Configuration configuration = new Configuration(); //Path path = new Path(parquetFilePath); try { ParquetMetadata metadata = ParquetFileReader.readFooter(configuration, path); List<ColumnChunkMetaData> columns = metadata.getBlocks().get(0).getColumns(); columnCount = columns.size(); System.out.println("Total column count: " + columnCount); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } return columnCount; }}CASE : Python Pands On Parquet
参见本文档： Pandas 的 描述
CASE : DuckDB 数据库 On Parquet
[*]DuckDB 与 Parquet 的集成是无缝的，使得轻松使用SQL进行Parquet 文件上数据进行分析、查询和统计。
[*]DuckDB 最大的优势在于能够对庞大的数据集运行查询，无论是具有大量小文件还是一个巨大的文件。使用熟悉的 SQL 语法在个人电脑/笔记本上执行探索性数据分析（EDA）任务，为分析大量数据带来了新的视角。
select home_team ,count(*),avg(home_score) from read_parquet('/home/df_test.parquet.snappy') group by home_team
Y FAQ
Q: Apache Parquet、Apache Avro 和 ZSTD 之间的关系和区别是什么？
Apache Parquet、Apache Avro 和 ZSTD 在大数据处理中各自扮演着不同的角色，它们之间的关系和区别如下：
[*]Parquet 与 Avro
[*]存储格式：
[*]Parquet：列式存储格式，数据按列存储，适合读取密集型操作和分析查询。它在处理大规模数据集时效率更高，尤其是在需要对特定列进行聚合或过滤时。
[*]Avro：行式存储格式，数据按行存储，适合写入密集型操作和需要快速序列化/反序列化的场景。它在处理事务性系统或消息序列化时表现更好。
[*]模式管理：
[*]Parquet：模式存储在文件尾部，使用Thrift格式，模式演变相对不那么灵活。
[*]Avro：模式以JSON格式存储，支持强大的模式演变，包括向后、向前和完全兼容。
[*]压缩与性能：
[*]Parquet：支持列级压缩（如Snappy、Gzip、ZSTD等），在分析查询中效率更高。
[*]Avro：支持块级压缩（如Snappy、Deflate等），在处理整行数据时效率更高。
[*]使用场景：
[*]Parquet：适合数据仓库、大数据分析和批处理。
[*]Avro：适合流处理系统（如Apache Kafka）、消息序列化和需要频繁写入的场景。
[*]Parquet 与 ZSTD
[*]ZSTD 是一种高效的压缩算法，以高压缩率和快速解压缩速度著称。
[*]Parquet 是一种文件格式协议，支持多种压缩算法，包括 ZSTD。使用 ZSTD 压缩可以显著减少 Parquet 文件的存储空间，同时保持较高的读取速度。
[*]在实际应用中，ZSTD 压缩在 Parquet 文件中表现出色，尤其是在需要高效存储和快速读取的场景中。
[*]总结
[*]Parquet 是一种列式存储格式，适合分析和读取密集型操作，支持多种压缩算法（包括ZSTD）。
[*]Avro 是一种行式存储格式，适合写入密集型操作和消息序列化，支持灵活的模式演变。
[*]ZSTD 是一种高效的压缩算法，可以与 Parquet 结合使用，以提高存储效率和读取速度。
选择哪种格式取决于您的具体需求：如果需要高效读取和分析数据，Parquet 是更好的选择；如果需要快速写入和序列化数据，Avro 更适合。而 ZSTD 压缩算法可以在 Parquet 文件中提供高效的存储和读取性能。
Q: Parquet 与 Avro 如何结合使用？
Parquet和Avro可以结合使用，以充分利用两者的优势。以下是它们结合使用的方式和场景：
[*]数据存储与读取
Avro用于数据写入：Avro是一种基于行的存储格式，适合写入密集型操作，尤其是在需要快速序列化和反序列化数据的场景中（如Kafka）。它支持灵活的模式演变，能够轻松处理数据结构的变化。
Parquet用于数据读取：Parquet是一种基于列的存储格式，适合读取密集型操作，尤其是在需要对数据进行分析和查询的场景中。它支持高效的列式存储和压缩，能够显著减少I/O操作。
[*]数据转换
从Avro到Parquet：在数据湖或数据仓库中，可以将Avro格式的数据转换为Parquet格式。这样可以在保留Avro的写入性能的同时，利用Parquet的高效读取性能。例如，可以使用Apache Spark或Hadoop MapReduce来完成这种转换。
从Parquet到Avro：在某些需要快速写入的场景中，可以将Parquet格式的数据转换为Avro格式，以便更好地支持流处理。
[*]混合使用
结合使用场景：在实际应用中，可以将Avro和Parquet结合使用。例如，可以将较新的数据存储为Avro文件，以便快速写入；而将历史数据转换为Parquet文件，以便高效读取。这种混合使用方式可以在不同的数据处理阶段发挥各自的优势。
[*]工具支持
Apache Spark：Apache Spark支持对Avro和Parquet文件的读写操作。可以使用Spark的API将Avro文件转换为Parquet文件，或者在需要时将Parquet文件转换为Avro文件。
Hadoop MapReduce：Hadoop MapReduce也支持对这两种格式的处理，可以编写MapReduce作业来完成数据格式的转换。
[*]总结
[*]Parquet和Avro的结合使用可以充分发挥两者的优势。
[*]Avro适合快速写入和数据序列化，而Parquet适合高效读取和数据分析。通过在不同的数据处理阶段选择合适的格式，可以优化数据存储和处理的性能。
X 参考文献
[*]一文带您理解Apache Parquet：高效存储和处理大数据的利器 - zhihu
[*]java读取parquet文件 - CSDN 【参考/推荐】
[*]datax读取Parquet格式文件总列数 - CSDN 【参考/推荐】
[*]Java读取本地Parquet文件 - CSDN
[*]Parquet 文件生成和读取 - CSDN
[*]org.apache.parquet.io.InputFile的S3实现？ - 腾讯云
Configuration conf = new Configuration();conf.set(Constants.ENDPOINT, "https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/");conf.set(Constants.AWS_CREDENTIALS_PROVIDER, DefaultAWSCredentialsProviderChain.class.getName());// maybe additional configuration properties depending on the credential providerURI uri = URI.create("s3a://bucketname/path");org.apache.hadoop.fs.Path path = new Path(uri);ParquetFileReader pfr = ParquetFileReader.open(HadoopInputFile.fromPath(path, conf))
[*]Parquet文件读写与合并小Parquet文件 - CSDN
[*]java 解析 parquet文件怎么打开 - 51CTO
[*]
[*]Parquet 文件生成和读取 - CSDN
方式一：依赖于大数据环境（是不是必须依不依赖大数据环境还有待商榷）AvroParquetWriter 写入：方式二：不依赖于大数据环境AvroParquetWriter 写入：AvroParquetReader 读取，需要指定对象 class：ParquetFileReader 读取，只需虚拟 haddop： 方式一： 方式二：行式读取、列式读取：ParquetReader 读取：ExampleParquetWriter 写入：Spring boot 方式GroupWriteSupport 写入：
[*]Parquet文件读写与合并小Parquet文件 - CSDN 【推荐】
一、Parquet简介二、schema(MessageType)三、MessageType获取3.1 从字符串构造3.2 从代码创建3.3 通过Parquet文件获取3.4 完整示例四、Parquet读写4.1 读写本地文件4.2 读写HDFS文件五、合并 Parquet 小文件六、pom文件
[*]java 解析 parquet文件怎么打开 - 51CTO
[*]VS Code 14 个神级扩展，提高生产力！ - 51CTO 【推荐】
[*]Jupyter : 用于交互式笔记本和数据探索
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter
[*]Docker : 用于容器化和环境管理
此扩展通过让你直接在 VS Code 内与 Docker 容器交互来简化容器管理
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-azuretools.vscode-docker
[*]Parquet Viewer : 用于无缝查看 Parquet 文件
Parquet 是大数据工作流中最广泛使用的列式数据格式之一，尤其是在Apache Spark或Hadoop等系统中。Parquet Viewer扩展可让你直接在 VS Code 中轻松查看和检查 Parquet 文件。
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=dvirtz.parquet-viewer
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