Spark Parquet详解
什么是Parquet
Apache Parquet是一种列式存储格式，它能够提供很好的压缩比率和查询性能。Parquet采用了Google Dremel(这是Google的一个分布式数据仓库查询系统)建议的数据模型以及IO提高系统效率。Parquet支持很多的压缩方法，其中 snappy 是使用最广泛的压缩方式。
为什么使用Parquet
在大数据领域中，hive数据仓库或是MapReduce计算都是以 HDFS 文件系统方式作为基础的，这种文件系统是一种分布式文件系统，相比传统的文件系统，HDFS 的读写是通过分发式的方式存取数据。HDFS 优点在于支持高容错、高性能和高扩展性。但是，对于大数据文件的处理，包含许多小文件时，读取方式就显得非常缓慢了，此时就可以采用压缩和列式存储的办法优化。
Parquet相关配置
在开发中，我们需要指定 Parquet 的压缩方式，这样才会用它的最佳性能。常见的Parquet压缩方式有：
- uncompressed(不压缩)
- snappy(最常用，压缩率高，速度快，通常使用CPU进行压缩和解压)
- gzip(linux内置，压缩率低，速度慢)
- lzo(压缩率高，速度快，但需要第三方库)
Parquet优点
高效读取
Parquet会根据数据的类型动态地生成字典，每一列都有自己的过滤器，通过过滤后能快速定位到所需要的信息，这使得查询速度非常快。
压缩和存储效率高
Parquet是面向列式存储的，各列之间是相互独立的，所以能够更好地进行压缩和存储。
结构化数据
Parquet能够存储结构化数据，并且能够支持类似记录的数据类型，如Struct、Map、List等，使得对于需要数据结构化的解决方案更加高效。
如何使用 Spark Parquet
在 spark-shell 命令中，可以通过以下命令保存为parquet格式：
// 读取json数据，并保存为parquet格式
scala> val df = spark.read.json("/path/to/json")
scala> df.write.parquet("/path/to/parquet")在读取parquet文件时，可以使用以下方式：
scala> spark.read.parquet("/path/to/parquet").show()总结
在大数据环境下，采用 Parquet 进行数据存储和查询操作，可以更大程度地减少文件占用空间，提高数据的读写性能和效率。同时，Parquet还有良好的扩展性和灵活性，可以轻松满足我们的实际需求，是一个非常不错的选择。
