大数据的列式存储格式：Parquet

今天介绍一种大数据时代有名的列式存储文件格式：Parquet，被广泛用于 Spark、Hadoop 数据存储。Parquet 的中文是镶木地板，意思是结构紧凑，空间占用率高。注意，Parquet 是一种文件格式！

背景

2010年 google 发表了一篇论文《Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets》，介绍了其 Dermel 系统是如何利用列式存储管理嵌套数据的，嵌套数据就是层次数据，如定义一个班级，班级由同学组成，同学的信息有学号、年龄、身高等。

Parquet 是 Dremel 的开源实现，作为一种列式存储文件格式，2015年称为 Apache ***项目，后来被 Spark 项目吸收，作为 Spark 的默认数据源，在不指定读取和存储格式时，默认读写 Parquet 格式的文件。

今天不介绍嵌套数据是如何映射到每一列了，简单来说就是把不同层级的属性拍到一级，类似降维打击。这样，一个嵌套数据可以看成独立的多个属性，每一个属性就是一列，和表结构差不多。

写流程

虽然是按列存储，但数据是一行一行来的，那什么时候将内存中的数据写文件呢？我们知道文件只能顺序写，假如每收到一行数据就写入磁盘，那就是行式存储了。

一个解决方案是为每个列开一个文件，假如数据有 n 个属性，就需要 n 个文件，每次写数据就需要追加到 n 个文件中。但是对于文件格式来说，用户肯定希望把复杂的数据存到一个文件中，而不希望管理一堆小文件（可以想象你做了一个ppt，每一页存成了一个文件），所以一个 Parquet 文件中必须存储数据的所有属性。

另一个解决方案是在内存中缓存一些数据，等缓存到一定量后，将各个列的数据放在一起打包，这样各个包就可以按一定顺序写到一个文件中。这就是列式存储的精髓：按列缓存打包。

文件格式

按照上边这种方式，Parquet 在每一列内也需要分成一个个的数据包，这个数据包就叫 Page，Page 的分割标准可以按数据点数（如每1000行数据打成一个 Page），也可以按空间占用（如每列的数据攒到8KB合成一个 Page）。

一个 Page 的数据就是一列，类型相同，在存储到磁盘之前一般都会进行编码压缩，为了快速查询、也为了解压缩这一个 Page，在写的时候先统计一下***最小值，叫做 PageHeader，存储在 Page 的开头，其实就是 Page 的 元数据（metadata）。PageHeader 后边就是数据了，读取一个 Page 时，可以先通过 PageHeader 进行过滤。

Parquet 又把多个 Page 放在一起存储，叫 Column Chunk。于是，每一列都由多个 Column Chunk 组成，并且也有其对应的 ColumnChunk Metadata。注意，这只是一个完整数据的一个属性，一个数据的多个属性要放在多个 Column Chunk 的，这多个 Column Chunk 放在一起就叫做一个 Row Group。

下边这就是 Parquet 官方介绍：

4-byte magic number "PAR1" 
<Column 1 Chunk 1 + Column Metadata> 
<Column 2 Chunk 1 + Column Metadata> 
... 
<Column N Chunk 1 + Column Metadata> 
<Column 1 Chunk 2 + Column Metadata> 
<Column 2 Chunk 2 + Column Metadata> 
... 
<Column N Chunk 2 + Column Metadata> 
... 
<Column 1 Chunk M + Column Metadata> 
<Column 2 Chunk M + Column Metadata> 
... 
<Column N Chunk M + Column Metadata> 
File Metadata 
4-byte length in bytes of file metadata 
4-byte magic number "PAR1" 

magic number 就类似水印，***有整个文件的 Metadata。还是看图吧，Parquet 的官方文件格式图是下面这样的：

左边是数据，右边是 File Metadata。

如果觉得太复杂了，可以看我画的简洁版：

是不是清爽很多！File Metadata 中有对应的 Row Group Metadata，里面还有 Column Chunk Metadta，和数据的组织形式类似，就不展开画了。

Parquet 的接口就不介绍了，有兴趣的去吧：

https://github.com/apache/parquet-format

总结

列式存储文件格式到底有多列，取决于每列在内存中缓存的数据量，由于同一列的各个 Page 相互独立，如果每个 Page 只缓存一个数据点，就退化成行式存储了（比行式存储还差）。因此，列式存储有一个需要注意的就是列不能太多，这是个大坑。

跟我们之前介绍的文件格式比，Parquet 只是多了几层而已，只要掌握了文件格式的基本原理，各种文件格式都可以快速上手。

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