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- 一文全面图解Parquet文件格式 - 知乎
可以说最近几年 Parquet 已经被认为是当今存储数据的事实上的标准了，它主要有以下几个优势： 数据压缩： 通过应用各种编码和压缩算法，Parquet 文件可减少内存消耗，减少存储数据的体积。 列式存储： 快速数据读取操作在数据分析工作负载中至关重要，列式存储是快速读取的关键要求。 与语言无关： 开发人员可以使用不同的编程语言来操作 Parquet 文件中的数据。 我们已经提到过 Parquet 是一种基于列的存储格式。 然而，要了解使用 Parquet 文件格式的好处，我们首先需要区分基于行和基于列的数据存储方式。 在传统的基于行的存储中，数据存储为行序列。 像下图所示一样： 现在我们举例OLAP数据分析中的一个场景，用户可能会问的一些常见问题： 我们卖了多少个球？
- Parquet 入门详解：深入浅出全解析_parquet文件-CSDN博客
下面我们用“故事 + 图例 + 类比”的方式，从头到尾讲透 Parquet。 一、为什么要用 Parquet？ 假设你在做一个分析：“全国千万用户的订单数据”，每天都要统计用户消费总额、各地区热卖商品。 传统 CSV 文件，每次统计都要把每条记录的所有字段都读出来——明明你只想要“金额”和“地区”这两列，其他字段却不得不也跟着读，白白浪费资源。 痛点总结： 二、Parquet 如何解决这些问题？ Parquet 的核心思想就是“列式存储”。 行式存储（CSV）：所有货物按订单堆在一起，要查某种商品得把所有箱子打开找。 列式存储（Parquet）：同种商品集中放一起，要查某种商品直接去那一排拿即可。 假设有如下订单数据： 1 只读需要的列，查询速度飞起
- Parquet
Apache Parquet is an open source, column-oriented data file format designed for efficient data storage and retrieval It provides high performance compression and encoding schemes to handle complex data in bulk and is supported in many programming languages and analytics tools Browse project documentation including the format specification
- 什么是 Apache Parquet？| IBM
Apache Parquet 是一种 开源 列式存储格式，用于高效存储、管理和分析大型 数据集。 与基于行的存储格式（如 CSV 或 JSON）不同，Parquet 按列组织数据以提高查询性能并降低数据存储成本。 组织使用不同的文件格式来满足其他 数据 需求。 许多传统格式以行组织数据，并针对简单数据传输和可读性进行了优化。 Parquet 采用了一种完全不同的方法。 它将类似的数据类型分组到列中。 这种列式结构有助于改变组织进行大规模分析的方式，实现卓越的压缩和有针对性的数据访问。 例如，在分析客户交易时，使用 Parquet 的零售 数据库 可以访问特定列（例如购买日期和金额），而无需加载整个客户记录。 这种访问特定列的能力可以减少处理时间和存储成本。
- Apache Parquet - Wikipedia
Parquet was designed as an improvement on the Trevni columnar storage format created by Doug Cutting, the creator of Hadoop The name 'parquet' (lit 'small compartment') refers to a style of decorative flooring and was chosen to "evoke the bottom layer of a database with an interesting layout" [8]
- Parquet文件格式与Python Pandas读写方法-开发者社区-阿里云
本文将介绍Parquet文件格式的特点和作用，并展示如何在Python中使用Pandas库生成和读取Parquet文件。 Apache Parquet是一种 开源的列式存储格式，提供高效的数据压缩和编码方案，适合于各种数据处理框架，比如Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Drill等。 列式存储：Parquet采用列存储方式，这意味着相同类型的数据被存储在一起，这种结构非常有利于数据压缩和快速的列访问。 压缩和编码：Parquet支持多种压缩算法（如Snappy、Gzip等）和编码方案（如Delta编码、RLE编码），这使得它能有效地减少存储空间且提高IO效率。 跨平台兼容性：Parquet文件可以在不同的编程环境中使用，比如Java、Python、C++等。
- 理解Parquet存储格式 | Judadoudou’s blog
本文从非工程师的视角对Parquet做一个比较全面详尽的介绍，尤其详细讲解了最容易产生误解的嵌套结构部分。 早期的数据库管理系统大多都是联机事务处理系统（OLTP），需要频繁插入和更新记录，所以通常使用行式存储（NSM，N-ary Storage Model）。 NSM模式将多条记录连续存储在一个页中，在内存中对数据的读取和写入操作效率很高，能够快速完成插入密集型的工作负载。 此外，由于每个页中的数据量较小（通常页大小为4KB），这种模式在需要快速访问具体记录的情况下表现尤为出色。 随着大规模分析任务的流行，联机分析处理系统（OLAP）对存储格式提出了新的需求，即高效读取大型数据集的指定列。 DSM模式，也被称为列存储模式，是为OLAP工作负载设计的。
- Parquet文件 | 南瓜慢说知识库
Parquet 是一种开源的 列式存储文件格式，专为大数据处理场景设计。 它通过高效的编码和压缩技术，优化了数据存储和查询性能，尤其适合 OLAP（联机分析处理）类任务。 数据按列而非行存储，查询时仅需读取相关列，大幅减少 I O 和内存开销。 示例：若查询仅需 user_id 和 timestamp，Parquet 可跳过其他列数据。 原因：同一列数据类型一致，重复值多（如枚举字段），支持高效的编码和压缩算法（如字典编码、RLE、Snappy、ZSTD）。 效果：压缩率通常比 CSV JSON 高 2~10 倍，存储成本显著降低。 列式存储结合元数据（如 Min Max、统计信息），支持谓词下推（Predicate Pushdown），提前过滤无关数据块。
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