Parquet 文件数据格式简介

Parquet 是一种开源的列式存储格式，最初由 Apache Hadoop 项目中的 Apache Hive 和 Apache Drill 开发，后被广泛应用于大数据处理和分析。Parquet 格式的特点使其特别适合大规模的数据分析工作，尤其是在分布式计算系统中，如 Apache Spark 和 Apache Hive。

Parquet 的特点：

1. 列式存储：

   • 数据按照列而不是行的方式进行存储。这意味着，当你只需要查询某些列的数据时，Parquet 格式比传统的行式存储（如 CSV 或 JSON）更高效。
   • 列式存储使得数据压缩效果更加显著，减少了磁盘空间的占用。

2. 高效的压缩：

   • Parquet 格式使用了高效的数据压缩算法，如 Snappy、GZIP、LZO，以减少存储空间和 I/O 操作。

3. 支持复杂数据类型：

   • Parquet 格式支持嵌套数据结构，如数组、映射和结构体，这使得它非常适合存储复杂的数据集。

4. 跨平台和跨语言支持：

   • Parquet 是一个开源的格式，支持多种语言的库，如 Python、Java、C++、Scala 等。
   • 它可以与多种大数据工具兼容，如 Hadoop、Spark、Hive 和 Impala。

5. schema 支持：

   • 每个 Parquet 文件都包含一个 schema，描述了数据的结构。这使得在读取时不需要额外的解析工作，可以直接进行高效的数据读取。

使用场景：

• 适用于大规模数据存储和处理，特别是在分布式计算和分析中。
• 常见于数据仓库、大数据平台（如 Hadoop、Spark）和云存储系统。

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Python 中使用 pandas 处理 Parquet 文件

Python 中的 pandas 库与 Parquet 文件的交互非常简便，通常通过 pyarrow 或 fastparquet 作为引擎来进行读写操作。

1. 安装依赖

首先需要安装 pandas 和用于读取/写入 Parquet 格式的引擎。你可以选择 pyarrow 或 fastparquet 作为引擎。

pip install pandas pyarrow fastparquet

2. 读取 Parquet 文件

pandas 提供了 read_parquet() 函数来读取 Parquet 文件。你可以指定使用 pyarrow 或 fastparquet 作为引擎。

import pandas as pd# 读取 Parquet 文件（使用 pyarrow 或 fastparquet 引擎）
df = pd.read_parquet('file.parquet', engine='pyarrow')

如果没有指定 engine 参数，pandas 会自动选择可用的引擎。

3. 写入 Parquet 文件

同样地，pandas 提供了 to_parquet() 方法，可以将 DataFrame 数据写入 Parquet 文件：

df.to_parquet('output_file.parquet', engine='pyarrow')

默认情况下，pandas 使用 pyarrow，但也可以通过 engine 参数选择 fastparquet。

4. Parquet 文件的压缩设置

在写入 Parquet 文件时，可以选择不同的压缩算法以优化存储空间。例如，使用 snappy 压缩：

df.to_parquet('output_file.parquet', engine='pyarrow', compression='snappy')

常见的压缩格式有：

• snappy（默认的压缩格式）
• gzip
• brotli
• lz4
• zstd

5. 读取 Parquet 文件的部分列

在读取 Parquet 文件时，可以选择只加载某些列，这样可以提高读取速度并减少内存消耗：

df = pd.read_parquet('file.parquet', columns=['col1', 'col2'], engine='pyarrow')

6. 处理 Parquet 文件中的复杂数据类型

由于 Parquet 支持嵌套数据结构（如数组、嵌套结构等），因此在读取时，如果数据包含复杂类型，pandas 会自动将其转换为合适的格式，通常会以 object 类型存储嵌套的数据。如果需要，可以使用 json_normalize() 或类似的技术将嵌套的数据展开为平坦的表格形式。

# 假设 Parquet 文件中包含嵌套数据，读取后可以使用 json_normalize 展开
from pandas import json_normalize
df = pd.read_parquet('nested_file.parquet', engine='pyarrow')
df_flat = json_normalize(df['nested_column'])

7. 读取大文件时的性能优化

如果处理的数据集非常大，可以通过 chunksize 参数分块读取文件，减少内存的使用：

chunk_size = 100000
for chunk in pd.read_parquet('large_file.parquet', engine='pyarrow', chunksize=chunk_size):process(chunk)  # 处理每个数据块

8. 使用 Parquet 文件作为数据库的数据交换格式

Parquet 文件也常用于大数据平台和数据库间的数据交换格式。例如，可以将 Parquet 文件从数据库中导出，供其他系统或用户进行分析。

# 假设你使用 Spark 或其他大数据工具导出 Parquet 文件，之后可以用 pandas 读取
df = pd.read_parquet('data_from_spark.parquet', engine='pyarrow')

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总结

Parquet 文件格式是一种高效、适用于大数据处理的列式存储格式，广泛应用于数据仓库和分布式计算系统中。通过 pandas 与 pyarrow 或 fastparquet 引擎的结合，处理 Parquet 文件变得非常简便。无论是读写操作、压缩设置、复杂数据类型的处理，还是优化大数据的性能，pandas 都提供了强大的功能，帮助用户高效地管理和操作 Parquet 格式的数据。