Hi，大家好，我是编程小6，很荣幸遇见你，我把这些年在开发过程中遇到的问题或想法写出来，今天说一说
parquet列式存储格式,希望能够帮助你!!!。

一、历史背景

Parquet是Hadoop生态圈中主流的列式存储格式，它使用 Google 的 Dremel 论文中概述的技术，列式存储嵌套的数据结构（传说中3秒查询1PB的数据）。最早是由Twitter和Cloudera合作开发，当时Twitter的日增压缩的数据量达到100TB+，存储在HDFS上，他们会使用多种计算框架（例如MapReduce、Hive、Pig等）对这些数据做分析和挖掘；日志结构是复杂的嵌套数据类型，例如一个典型的日志schema有87列，嵌套了7层。所以需要设计一种列式存储格式，既能支持关系型数据，又能支持复杂的嵌套类型的数据，同时能够适配多种数据处理框架。于是Parquet第一个版本- Apache Parquet 1.0 – 在 2013 年 7 月发布。直到2015年5月开始从Apache孵化器里毕业成为Apache顶级项目。

有这样一句话流传：如果说HDFS是大数据时代文件系统的事实标准、Parquet就是大数据时代存储格式的标准。

二、简单介绍

先简单介绍下：

Parquet是一种支持嵌套结构的列式存储格式

非常适用于OLAP场景，实现按列存储和扫描

诸如Parquet这种列式存储，特点或优势主要体现在以下2个方面：

1、更高的压缩比

列存使得更容易对每个列使用高效的压缩和编码，降低磁盘空间。

2、更小的io操作

使用映射下推和谓词下推，只读取需要的列，跳过不满足条件的列，能够减少不必要的数据扫描，带来性能提升，并在表字段比较多的时候更加明显。

关于映射下推和谓词下推：

映射下推，这是列存最突出的优势，它是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。比如sql中的按列查询。

谓词下推，是指将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。谓词就是指这些过滤条件，即返回boolean：true和false的表达式，比如sql中的大于、小于、等于、Like、is null等。

三、Parquet项目概述

Parquet是与语言无关，而且不与任何一种数据处理框架绑定在一起，适配多种语言和组件，能够与Parquet适配的组件：

查询引擎：包括Hive、Presto、Impala、Pig、Drill、Tajo、HAWQ、IBM Big SQL等，

计算框架：包括MapReduce，Spark，CassCading、Crunch、Scalding、Kite等，

数据模型：包括Avro、Thrift、Protocol Buffer，POJOs等。

Parquet项目主要分为三个部分：parquet-mr、parquet-format、parquet-cpp

项目组成及自下而上交互的方式如下图所示：

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