Apache Spark系列：Parquet与ORC大数据列式存储深度解析

在本次藏经阁-Apache Spark系列技术直播的第七讲中，主要内容聚焦于大数据列式存储的两种常见格式——Parquet和ORC。这堂课由阿里云的E-MapReduce团队的孙大鹏（花名：诚历）主讲，他在大数据领域拥有丰富的经验，是Apache Sentry PMC成员，同时也是Apache Commons Committer和Hadoop、Hive、Alluxio等多个开源项目的贡献者。 课程首先介绍了列式存储（Columnar Storage）的概念，它将数据按列而不是行进行组织，例如Parquet和ORC就是典型的列式存储格式。这种存储方式的优势包括： 1. **存储效率**：由于数据按列压缩，重复的数据可以在一个位置共享，减少了冗余，提高了存储空间利用率。 2. **过滤和跳过数据**：列式存储使得可以高效地应用过滤条件，仅读取与查询条件相关的列，从而加速查询速度。 3. **向量化处理**：列式结构便于实现向量化操作，提升了计算性能。 接下来，孙大鹏详细讲解了Parquet和ORC这两种格式的特点： - **Parquet**：设计灵感源自Google的Dremel论文，其特点有明确的数据类型定义、列分隔的文件结构以及元数据和统计信息的独立存储，有助于提高读写性能和优化查询计划。 - **ORC**：也是列式存储格式，与Parquet类似，但优化了压缩算法和数据块的布局，提供更快的读取速度，尤其是在处理大量小数据行时。 课堂上还展示了Parquet和ORC的实际数据示例，比如数据表中的列（Col1, Col2, Col3）及其对应的值，以及它们如何通过列式存储进行优化。参与者了解到，尽管Parquet和ORC在很多方面相似，但每个格式都有其特定的设计和优化，用户应根据具体应用场景和需求来选择最适合的格式。 课程最后，孙大鹏分享了他在阿里云E-MapReduce平台上提供的企业级大数据服务，该平台基于开源生态系统，如Hadoop、Spark、Kafka、Flink和Storm等，提供了全面的一站式数据处理解决方案。此外，他还提到了自己在Apache Sentry和Apache Commons项目中的角色，展示了他在大数据技术领域的广泛影响力。 这是一次深入探讨大数据列式存储技术Parquet和ORC的专业讲座，适合任何对大数据处理和优化存储性能感兴趣的听众。通过这次直播，观众不仅能够了解这两种格式的工作原理，还能了解到如何在实际场景中选择和利用它们来提升大数据处理的效率。