hadoop的文件存储格式parquet

hadoop 里支持许多压缩算法。压缩的好处主要有两点：1. 减少了文件占用的存储空间，原来上 T 的文件可能压缩完以后只需要两三百 G 的空间即可；2. 文件的体积小了以后，数据传输的速度自然就快了。在现在的大数据环境下，这两点显得更加重要。所以现在 hdfs 文件系统上存的文件，如果数据量大到一定程度，都需要经过压缩处理。

hadoop 上常用的压缩格式包括 gzip，lzo，snappy，bzip2。以下我们对这四种压缩算法做个对比。

1.gzip

优点：压缩比高，压缩解压的速度也比较快。hadoop 本身就支持，自带相关处理 gzip 文件的 jar 包。换句话说，你可以像处理普通的文本文件一样处理 gzip 压缩文件。缺点：不支持 split。这个就很要命了，不支持 split，那就意味着无论多大的 gzip 文件，hadoop 在处理的时候都只分配一个 mapper 给这个文件。这显然是不行的。应用场景：当每个文件压缩之后都在 128M 以内时，都可以考虑 gzip。（因为 hadoop 默认的是给 128M 分配一个 mapper）不过这条件，实在是太蛋疼。。。所以本博主工作这么些年，从来没有在 hdfs 上见过 gzip 的压缩文件。。。

2.lzo

优点：合理的压缩比，压缩解压速度也比较快。最最最重要的是，支持 split，所以本博主工作这么些年，hdfs 上的文件，一般都采用 lzo 压缩。缺点：压缩比相对 gzip 第一点。但是相比能 split 这一点，基本可以忽略。hadoop 本身没有自带 lzo，需要再安装 lzo 相关的库。在实际使用时，需要对 lzo 文件建索引，否则 hadoop 也是会把 lzo 文件看成一个文件滴。另外在写 mr 相关代码时，需要setInputFormatClass(LzoTextInputFormat.class);
应用场景：hadoop 上最流行的压缩格式。本博主实战中接触到的压缩格式都是用的他。

3.snappy 压缩

优点：合理的压缩比，高速压缩速度，支持 hadoop native 库缺点：不支持 split，压缩比低于 gzip。也需要安装应用场景：好吧，本博主没用过这种。暂时不太清楚。

4.bzip2 压缩

优点：支持 split，很高的压缩比，比 gzip 还高。hadoop 本身也支持缺点：压缩 解压速度慢。这个就比较吃亏了，因为压缩是很耗 cpu 的操作，如果用他的话集群资源就全被他占了，所以一般实际中用 lzo 而不用他。应用场景：肯定就是对压缩比要求很高，但对速度要求不是那么苛刻的场合了。

说明：此方案已经我们已经运行 1 年。

1、场景描述：

我们对客户登录日志做了数据仓库，但实际业务使用中有一些个共同点，

A  需要关联维度表

B  最终仅取某个产品一段时间内的数据

C 只关注其中极少的字段

基于以上业务，我们决定每天定时统一关联维度表，对关联后的数据进行另外存储。各个业务直接使用关联后的数据进行离线计算。

2、择 parquet 的外部因素

在各种列存储中，我们最终选择 parquet 的原因有许多。除了 parquet 自身的优点，还有以下因素

A、公司当时已经上线 spark 集群，而 spark 天然支持 parquet，并为其推荐的存储格式 (默认存储为 parquet)。

B、hive 支持 parquet 格式存储，如果以后使用 hiveql 进行查询，也完全兼容。

3、选择 parquet 的内在原因

下面通过对比 parquet 和 csv，说说 parquet 自身都有哪些优势

csv 在 hdfs 上存储的大小与实际文件大小一样。若考虑副本，则为实际文件大小 * 副本数目。（若没有压缩）

3.1 parquet 采用不同压缩方式的压缩比

说明：原始日志大小为 214G 左右，120 + 字段

采用 csv（非压缩模式）几乎没有压缩。

采用 parquet 非压缩模式、gzip、snappy 格式压缩后分别为 17.4G、8.0G、11G，达到的压缩比分别是：12、27、19。

若我们在 hdfs 上存储 3 份，压缩比仍达到 4、9、6 倍

3.2 分区过滤与列修剪

3.2.1 分区过滤

parquet 结合 spark，可以完美的实现支持分区过滤。如，需要某个产品某段时间的数据，则 hdfs 只取这个文件夹。

spark sql、rdd 等的 filter、where 关键字均能达到分区过滤的效果。

使用 spark 的 partitionBy 可以实现分区，若传入多个参数，则创建多级分区。第一个字段作为一级分区，第二个字段作为 2 级分区。。。。。

3.2.2 列修剪

列修剪：其实说简单点就是我们要取回的那些列的数据。

当取得列越少，速度越快。当取所有列的数据时，比如我们的 120 列数据，这时效率将极低。同时，也就失去了使用 parquet 的意义。

3.2.3 分区过滤与列修剪测试如下：

 

说明：

A、task 数、input 值、耗时均为 spark web ui 上的真实数据。

B、之所以没有验证 csv 进行对比，是因为当 200 多 G，每条记录为 120 字段时，csv 读取一个字段算个 count 就直接 lost excuter 了。

C、注意：为避免自动优化，我们直接打印了每条记录每个字段的值。（以上耗时估计有多部分是耗在这里了）

D、通过上图对比可以发现：

• 当我们取出所有记录时，三种压缩方式耗时差别不大。耗时大概 7 分钟。

• 当我们仅取出某一天时，parquet 的分区过滤优势便显示出来。仅为 6 分之一左右。貌似当时全量为七八天左右吧。

• 当我们仅取某一天的一个字段时，时间将再次缩短。这时，硬盘将只扫描该列所在 rowgroup 的柱面。大大节省 IO。如有兴趣，可以参考 深入分析 Parquet 列式存储格式

• 

   

E、测试时请开启 filterpushdown 功能

4、结论

• parquet 的 gzip 的压缩比率最高，若不考虑备份可以达到 27 倍。可能这也是 spar parquet 默认采用 gzip 压缩的原因吧。

• 分区过滤和列修剪可以帮助我们大幅节省磁盘 IO。以减轻对服务器的压力。

• 如果你的数据字段非常多，但实际应用中，每个业务仅读取其中少量字段，parquet 将是一个非常好的选择。

 

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