列式存储格式：Parquet

原作者：https://blog.csdn.net/yu616568/article/details/51868447

什么是列式存储

OLAP查询的特点，列式存储可以提升其查询性能，如何做到？

一般关系型数据库都是行存储，日常工作中我们又是仅需要某一列的数据，如果按行存储的化我们需要扫描每一行才能获取列。这样就大大的耗费了成本。而列式存储都是按列进行顺序存储的（每一列都是文件？？）所以：

• 查询时不需要扫描整行，仅查询需要的列，大大降低IO，而且可统计每列的min max sum等。
• 每列成员都是同构的，针对不同类型可采用压缩降低IO
• 每一列的成员的同构性，可以使用更加适合CPU pipeline的编码方式，减小CPU的缓存失效

                                                        行存储 对比 列存储

 

Parquet存储格式

兼容MP，spark，支持多种查询引擎 Hive，Impala，Drill等，

数据类型：

文件结构:

二进制方式存储，不可以直接读取和修改。可以自解析，文件中包含文件的数据和元数据。

• HDFS块(Block)：它是HDFS上的最小的副本单位，HDFS会把一个Block存储在本地的一个文件并且维护分散在不同的机器上的多个副本，通常情况下一个Block的大小为256M、512M等。
• HDFS文件(File)：一个HDFS的文件，包括数据和元数据，数据分散存储在多个Block中。
• 行组(Row Group)：按照行将数据物理上划分为多个单元，每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，Parquet读写的时候会将整个行组缓存在内存中，所以如果每一个行组的大小是由内存大的小决定的。
• 列块(Column Chunk)：在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。
• 页(Page)：每一个列块划分为多个页，一个页是最小的编码的单位，在同一个列块的不同页可能使用不同的编码方式。

通常情况下，在存储Parquet数据的时候会按照HDFS的Block大小设置行组的大小，由于一般情况下每一个Mapper任务处理数据的最小单位是一个Block，这样可以把每一个行组由一个Mapper任务处理，增大任务执行并行度

数据访问：

列存储优势，获取原始数据时仅需要扫描需要的列，每一列的存储都是顺序的，避免扫描整个文件。

 

ORC文件格式