mmap读取parquet

在处理Parquet格式的大数据文件时，`mmap`（内存映射）可以用于高效地读取Parquet文件，特别是当文件非常大并且需要频繁迭代行时。Parquet是一种列式存储格式，`mmap`能让你以按需方式加载数据，避免一次性加载整个文件占用大量内存。

首先，你需要使用像pandas这样的库来读取Parquet文件，并结合`mmap`。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd
import numpy as np
from io import BytesIO
import pyarrow.parquet as pq

# 通过file-like对象（如BytesIO）而不是文件路径来读取Parquet数据
with BytesIO() as buffer:
    with open('your_large_parquet_file.parquet', 'rb') as file:
        buffer.write(file.read())  # 将整个文件读入缓冲区
    table = pq.read_table(buffer)

# 然后使用mmap遍历数据
mmapped_buffer = memoryview(table.buffers()[0])  # 获取内存映射视图
row_group_size = table.metadata.num_rows * table.schema.total_width
for i in range(0, row_group_size, table.column(0).length):
    row_data = mmapped_buffer[i:i + table.column(0).length]
    # 解析并处理每一行数据...

在这个过程中，`mmap`允许你在无需完全加载数据的情况下进行迭代。注意，这适用于行式数据，对于列式结构，比如复杂的嵌套结构，可能需要更复杂的方式来解析。