parquet和orc

Posted 2023-04-30

参考技术A Parquet文件是自解析的，文件中包括该文件的数据和元数据。在HDFS文件系统和Parquet文件中存在如下几个概念：
1）HDFS块(Block)：它是HDFS上的最小的副本单位，HDFS会把一个Block存储在本地的一个文件并且维护分散在不同的机器上的多个副本，通常情况下一个Block的大小为256M、512M等。
2）HDFS文件(File)：一个HDFS的文件，包括数据和元数据，数据分散存储在多个Block中。
3）行组(Row Group)：按照行将数据物理上划分为多个单元，每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，Parquet读写的时候会将整个行组缓存在内存中，所以如果每一个行组的大小是由内存大的小决定的。
4）列块(Column Chunk)：在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。
5）页(Page)：每一个列块划分为多个页，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文件的格式如下图所示：

可以看出，存储格式中元数据索引信息是被存储在最后的，所以当读取某一行的数据的时候，就需要去定位最后的索引信息，最后才能去读取对应的行数据。元数据包括 Parquet 原始类型定义、Page类型、编码类型、压缩类型等等。

Parquet 支持嵌套结构的数据模型，而非扁平式的数据模型，这是 Parquet 相对其他列存比如 ORC 的一大特点或优势。支持嵌套式结构，意味着 Parquet 能够很好的将诸如 Protobuf，thrift，json 等对象模型进行列式存储。
Parquet 的数据模型也是 schema 表达方式，用关键字 message 表示。每个字段包含三个属性，repetition属性（required/repeated/optional）、数据类型（primitive基本类型/group复杂类型）及字段名。如：

和Parquet类似，ORC文件也是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取，ORC文件也是自解析的，它包含许多的元数据，这些元数据都是同构ProtoBuffer进行序列化的。ORC的文件结构如下图，其中涉及到如下的概念：
ORC文件：保存在文件系统上的普通二进制文件，一个ORC文件中可以包含多个stripe，每一个stripe包含多条记录，这些记录按照列进行独立存储，对应到Parquet中的row
group的概念。
文件级元数据：包括文件的描述信息PostScript、文件meta信息（包括整个文件的统计信息）、所有stripe的信息和文件schema信息。
stripe：一组行形成一个stripe，每次读取文件是以行组为单位的，一般为HDFS的块大小，保存了每一列的索引和数据。
stripe元数据：保存stripe的位置、每一个列的在该stripe的统计信息以及所有的stream类型和位置。
row group：索引的最小单位，一个stripe中包含多个row group，默认为10000个值组成。
stream：一个stream表示文件中一段有效的数据，包括索引和数据两类。索引stream保存每一个row group的位置和统计信息，数据stream包括多种类型的数据，具体需要哪几种是由该列类型和编码方式决定。

在ORC文件中保存了三个层级的统计信息，分别为文件级别、stripe级别和row group级别的，他们都可以用来根据Search ARGuments（谓词下推条件）判断是否可以跳过某些数据，在统计信息中都包含成员数和是否有null值，并且对于不同类型的数据设置一些特定的统计信息。

读取ORC文件是从尾部开始的，第一次读取16KB的大小，尽可能的将Postscript和Footer数据都读入内存。文件的最后一个字节保存着PostScript的长度，它的长度不会超过256字节，PostScript中保存着整个文件的元数据信息，它包括文件的压缩格式、文件内部每一个压缩块的最大长度(每次分配内存的大小)、Footer长度，以及一些版本信息。在Postscript和Footer之间存储着整个文件的统计信息(上图中未画出)，这部分的统计信息包括每一个stripe中每一列的信息，主要统计成员数、最大值、最小值、是否有空值等。

接下来读取文件的Footer信息，它包含了每一个stripe的长度和偏移量，该文件的schema信息(将schema树按照schema中的编号保存在数组中)、整个文件的统计信息以及每一个row group的行数。

处理stripe时首先从Footer中获取每一个stripe的其实位置和长度、每一个stripe的Footer数据(元数据，记录了index和data的的长度)，整个striper被分为index和data两部分，stripe内部是按照row group进行分块的(每一个row group中多少条记录在文件的Footer中存储)，row group内部按列存储。每一个row group由多个stream保存数据和索引信息。每一个stream的数据会根据该列的类型使用特定的压缩算法保存。在ORC中存在如下几种stream类型：

PRESENT：每一个成员值在这个stream中保持一位(bit)用于标示该值是否为NULL，通过它可以只记录部位NULL的值
DATA：该列的中属于当前stripe的成员值。
LENGTH：每一个成员的长度，这个是针对string类型的列才有的。
DICTIONARY_DATA：对string类型数据编码之后字典的内容。
SECONDARY：存储Decimal、timestamp类型的小数或者纳秒数等。
ROW_INDEX：保存stripe中每一个row group的统计信息和每一个row group起始位置信息。

在初始化阶段获取全部的元数据之后，可以通过includes数组指定需要读取的列编号，它是一个boolean数组，如果不指定则读取全部的列，还可以通过传递SearchArgument参数指定过滤条件，根据元数据首先读取每一个stripe中的index信息，然后根据index中统计信息以及SearchArgument参数确定需要读取的row group编号，再根据includes数据决定需要从这些row group中读取的列，通过这两层的过滤需要读取的数据只是整个stripe多个小段的区间，然后ORC会尽可能合并多个离散的区间尽可能的减少I/O次数。然后再根据index中保存的下一个row group的位置信息调至该stripe中第一个需要读取的row group中。

ORC文件格式只支持读取指定字段，还不支持只读取特殊字段类型中的指定部分。

使用ORC文件格式时，用户可以使用HDFS的每一个block存储ORC文件的一个stripe。对于一个ORC文件来说，stripe的大小一般需要设置得比HDFS的block小，如果不这样的话，一个stripe就会分别在HDFS的多个block上，当读取这种数据时就会发生远程读数据的行为。如果设置stripe的只保存在一个block上的话，如果当前block上的剩余空间不足以存储下一个strpie，ORC的writer接下来会将数据打散保存在block剩余的空间上，直到这个block存满为止。这样，下一个stripe又会从下一个block开始存储。

由于ORC中使用了更加精确的索引信息，使得在读取数据时可以指定从任意一行开始读取，更细粒度的统计信息使得读取ORC文件跳过整个row group，ORC默认会对任何一块数据和索引信息使用ZLIB压缩，因此ORC文件占用的存储空间也更小，这点在后面的测试对比中也有所印证。

文件格式对比ORC-Parquet，存储格式对比Gzip-Bzip2-Snappy

Parquet和ORC对比

1.存储文件的压缩比总结：ORC >  Parquet 

2.存储文件的查询速度总结：查询速度相近，ORC好一点点

3.可兼容的平台：ORC常用于Hive、Presto；
                            Parquet常用于Impala、Drill、Spark、Arrow；
                            Avro常用于Kafka、Druid

             impala和spark现在很流行所以parquet存储格式流行

4.orc支持事务表分桶update操作，parquet完全不支持

5.处理深层次文件  parquet设计之初就是为了处理嵌套式数据如json。除此之外没有比ORC好太多的地方

Gzip-Bzip2-Snappy压缩格式对比

名	GZip	BZip2	LZO	Snappy
HadoopCodec类	GzipCodec	Bzip2Codec	LzopCodec	SnappyCodec
算法	Deflate	GZip2	LZO	Snappy
文件扩展名	.gz	.bz2	.lzo	.snappy
Hadoop内嵌	是	是	否	否
可切片	否	是	是	否
压缩比(测试值)	2 (13.4%)	1 (13.2%)	3 (20.5%)	4 (22.2%)
压缩速率	3 (21MB/S)	4 (2.4MB/S)	2 (135MB/S)	1 (172MB/S)
解压速率	3 (118MB/s)	4 (9.5MB/s)	1 (410MB/s)	2 (409MB/S)
特点	GZip压缩比高，大部分Linux系统自带Gzip命令，Hadoop原生就支持使用很方便；速度较慢，而且不支持切片	BZip2压缩比最高，但速度实在太慢了	压缩比尚可，速度快，支持切片（需要建立索引，且文件修改后要重建索引，还需将 InputFormat 指定为Lzo）。支持hadoop native库，但不是Hadoop自带，需要自己安装。	压缩比最低，但速度最快，但不支持切片。支持hadoop native库，但不是Hadoop自带，需要自己安装。需要注意的是，实际生产环境中Snappy的表现通常比 LZO 好，应当进行测试对比再决定。
使用场景	如果压缩后大小和Block差不多大可以使用。也适合磁盘不富裕要求压缩比且对压缩时间无特别要求的场景，如异步离线压缩归档，比如HBase写入后的刷盘	适合很老的、极低频使用的历史文件（冷数据）归档 Bzip2压缩解压的速度都非常慢，现在使用愈来愈少	特点是支持切片	实时写入的Hive底层HDFS文件可用LZO方式压缩 Snappy解压速度最快，对解压速度要求高的场景使用比较多，Hadoop平台上使用最广泛