高性能数据分析序列化 parquet

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前言：

如今兄弟们对“parquetpython”大概比较关切，兄弟们都需要剖析一些“parquetpython”的相关文章。那么小编也在网摘上汇集了一些对于“parquetpython””的相关内容，希望我们能喜欢，各位老铁们一起来学习一下吧！

‬parquet 介绍

Parquet是一种列式存储格式，旨在提高大规模数据处理的效率和性能。它最初是由Apache Hadoop生态系统中的多个公司共同开发的，现在已经成为Apache Software Foundation的顶级项目之一。

与传统的行式存储格式（如CSV或JSON）不同，Parquet将数据按列存储，而不是按行存储。这种存储方式使得Parquet能够高效地压缩和编码数据，从而大大减少了存储和传输数据的成本。此外，它还提供了一些高级功能，如数据模式的嵌入式定义、快速分割和过滤、列式存储的统计和压缩等。

Parquet被广泛用于处理大规模数据的场景，特别是在Hadoop和Spark等大数据处理框架中。它支持多种编程语言，如Java、Python和C++等，并且可以与多个数据存储和处理系统集成，如Hive、Pig、Impala、Spark SQL等。

parquet 优势

1. 列式存储：Parquet将数据按列存储，而不是按行存储，这有助于提高查询性能和压缩比率。因为同一列中的数据通常具有相似的数据类型和值，所以列式存储可以更好地利用压缩算法来减少存储空间。此外，查询通常只涉及一部分列，因此列式存储可以只读取必要的列，从而提高查询性能。

2. 压缩：Parquet支持多种压缩算法，包括Snappy、Gzip和LZO等。这些算法可以显著减少存储和传输数据的成本，同时不会降低查询性能。

3. 数据模式：Parquet支持嵌入式数据模式定义。这意味着数据模式可以存储在文件中，而不需要单独的架构文件。这使得Parquet适用于处理半结构化和非结构化数据。

4. 快速分割和过滤：由于数据按列存储，Parquet可以在不读取整个文件的情况下快速分割和过滤数据。这可以提高查询性能和降低I/O成本。

5. 跨平台：Parquet是一个开放的格式，可以在多个系统和编程语言之间进行交换。它支持多种数据类型和编码方式，并且可以与多个数据存储和处理系统集成。

‬parquet 使用 demo

以下是一个使用Python读写Parquet文件的示例代码：

import pandas as pd# 写入Parquet文件df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})df.to_parquet('example.parquet')# 读取Parquet文件df = pd.read_parquet('example.parquet')print(df)

在这个示例中，我们使用pandas库创建一个DataFrame对象，包含两列数据。然后，我们使用DataFrame的to_parquet方法将数据写入Parquet文件。最后，我们使用read_parquet方法读取Parquet文件，并将结果存储在一个新的DataFrame对象中。最后，我们输出这个DataFrame对象以查看读取的数据。

需要注意的是，为了运行这个示例，您需要安装pandas库。可以使用pip命令安装：