Parquet 是一种面向分析的、通用的列式存储格式，兼容各种数据处理框架比如 Spark、Hive、Impala 等，同时支持 Avro、Thrift、Protocol Buffers 等数据模型。
Parquet 作为 HDFS 存储格式的事实标准，经常用在离线数仓、OLAP 等场景。本文整理于最近的一次公司内训，主要分四个部分：
1、Parquet 简介
2、架构解析
3、基本操作
4、TPC-DS 基准测试介绍
一、Parquet 简介
第一部分内容介绍了此次 Parquet 分享的技术背景，行存与列存的区别，以及 Parquet 的特点。
为什么要进行这次 Parquet 讲解？
主要因为 Parquet 在一个项目中重度使用，开发人员对其原理、操作不是很清楚，项目上是使用 Parquet 做离线数仓，计算层使用 Spark SQL 进行离线分析构建企业的标签系统，结果数据落地到 Elasticsearch。
Parquet可以说是一个列式存储系统。关于行存与列存的区别可以简单用下图描述，列存在 IO 方面比行存有很大优势，能够减少扫描数据量。
Parquet 的特点概况的说主要体现在：
列裁剪与谓词下推：列裁剪，意思是只读取需要的列，实现高效的列扫描，减少 IO 操作；谓词下推，可以过滤掉不符合条件的数据，只读取需要的数据，进一步减少 IO 操作。
更高效的压缩与编码：因为同一列的数据类型相同，所以可以针对不同列使用更合适的压缩与编码方式，降低磁盘存储空间。
另外，Parquet也是Spark SQL 的默认数据源，可通过参数spark.sql.sources.default 进行配置。
二、架构解析
1、技术架构
Parquet 是 Apache 的顶级项目，整体技术架构如下图
Parquet 主要包含以下 5 个主要模块：
parquet-format：定义了所有格式规范，以及由 Thrift 序列化的元数据信息等。
parquet-mr：包括多个实现了读写 Parquet 文件的功能模块，并且提供一些和其它组件适配的工具，例如Hadoop Input/Output Formats、Pig loaders、Hive Serde等。
parquet-cpp：用于读写 Parquet 文件的 C++ 库。
parquet-rs：用于读写 Parquet 文件的 Rust 库。
parquet-compatibility：包含验证不同语言之间读写 Parquet 文件的兼容性测试等。
2、数据模型
Parquet 是一种支持嵌套的数据模型，和 Protocol Buffers 的数据模型类似，它的 schema 就是一个嵌套 message。
每个 schema 包含多个字段，每一个字段又可以包含多个字段，每一个字段有三个属性：repetition、type 和 name，其中 repetiton 可以是以下三种：required（出现1次），repeated（出现0次或多次），optional（出现0次或1次）。每一个字段的数据类型可以分成两种：group（复杂类型）和 primitive（基本类型）。一个如下的 Parquet Schema 示意图
如果用代码表示就是：
message AddressBook {
required string owner;
repeated string ownerPhoneNumbers;
repeated group contacts {
required string name;
optional string phoneNumber;
}
}
3、文件格式
下面是 Parquet 官网给出的文件格式图解：
从如上文件结构可以看出，Parquet 格式可以从以下几个部分理解：
文件（File）：一个 Parquet 文件，包括数据和元数据，如果在 HDFS 之上，数据就是分散存储在多个 HDFS Block 中。
行组（Row Group）：数据在水平方向上按行拆分为多个单元，每个单元就是所谓的 Row Group，即行组。这是一般列式存储都会有的结构设计。每一个行组包含一定的行数，Parquet 读写的时候会将整个行组缓存在内存中，因此更大尺寸的行组将会占用更多的缓存，并且记录占用空间比较小的 Schema 可以在每一个行组中存储更多的行。
列块（Column Chunk）：一个行组中的每一列对应的保存在一个列块中。行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中，每一个列块中的值都是相同类型的，不同列块可能使用不同的算法进行压缩。
数据页（Data Page）：每一个列块划分为多个数据页或者说页，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。
Parquet 文件有三种类型的元数据，分别是file metadata、column(chunk) metadata、page header metadata，每部分元数据包含的信息从上面图解中大概可以得知。
此外，值得说明的是文件 header 部分中的 Magic Number，它的作用主要是为了做文件校验，验证文件是否是一个Parquet文件。
三、基本操作
1、通过 Hive 创建 Parquet 表
· 标准建表语句。举一个最简单的建表示例，如下：
create table t1 (id int) stored as parquet;
· 通过 TextFile 表创建 Parquet 表。这是离线数仓中的常规操作，假设已经准备好了一张 TextFile 表 catalog_sales，在 hive shell 命令行中演示如下操作：
-- 创建parquet表（不压缩）
> drop table if exists catalog_sales_par;
> create table catalog_sales_par stored as parquet as select * from catalog_sales;
-- 设置parquet为snappy压缩
> set parquet.compression=SNAPPY;
> create table catalog_sales_par_snappy stored as parquet as select * from catalog_sales;
-- 设置parquet块大小
> set parquet.block.size=268435456;
> create table catalog_sales_par_snappy2 stored as parquet as select * from catalog_sales;
2、查看 Parquet 文件 Schema
假如现在我们手上有一份 Parquet 文件，但是并没有人告知我们它对应的 schema 信息，这个时候怎么才能快速知道它的 schema 等信息呢？
其实 Parquet 原生提供了一个工具模块，这个工具可以很方便的查看本地或 HDFS 上的 Parquet 文件信息。不仅仅是 schema，还包括其他信息，按照下面使用方法中的帮助提示即可。
下载地址：
https://www.mvnjar.com/org.apache.parquet/parquet-tools/jar.html
使用方法：
#Run from Hadoop
hadoop jar ./parquet-tools-.jar --help
hadoop jar ./parquet-tools-.jar my_parquet_file.par
#Run locally
java jar ./parquet-tools-.jar --help
java jar ./parquet-tools-.jar my_parquet_file.par
实际测试：下载 parquet-tools-1.8.0.jar 工具包，上传到集群节点并读取 HDFS 上的一个 Parquet 文件：
四、TPC-DS 基准测试介绍
TPC-DS 是标准的大数据基准测试，采用星型、雪花型等多维数据模式，提供与真实数据一致的数仓数据以及符合实际的工作负载。提供的数据集包含 24 张表，其中 7 张事实表，17 张维度表，平均每张表含有18列。事实表的表名分别是 catalog_returns、catalog_sales、inventory、promotion、store_returns、store_sales、web_returns、web_sales。工作负载包含 99 个 SQL 查询，覆盖SQL99 和 2003 的核心部分以及 OLAP。
这里提前编译好了一版 TPC-DS 包，并使用它在本地生成 10 GB 的样本数据，命令如下：
$cd ~/training/tpcds/v2.3.0/tools
$nohup ./dsdgen -scale 10 -dir ~/data_10g &
然后使用它提供的 Q20 简单测试一下 TextFile 与 Parquet 格式数据的查询性能。更多的性能测试这里不多描述了。
关注本微信公众号，后台回复 parq 获取本文相关Parquet工具包与PPT。
往期文章精选
◆Apache Hudi 0.5.1版本重磅发布
◆贝壳找房基于 Flink 的实时平台建设
◆网易基于 HBase 的最佳实践
◆小米流式平台架构演进与实践