Apache Spark列式存储Parquet与ORC深度解析

本资源是一份关于Apache Spark系列技术直播的第七讲，专注于大数据列式存储中的Parquet和ORC。讲解由阿里云-E-MapReduce团队的孙大鹏（花名：诚历）主讲，于2018年12月进行。孙大鹏在云计算领域拥有丰富的经验，他不仅是Apache Sentry PMC成员，也是Apache Commons Committer，并且是Hadoop、Hive和Alluxio的贡献者。 讲座首先介绍了列式存储（Columnar Storage）的概念，它将数据按列而不是行的方式进行存储，如Parquet和ORC。这种存储方式的优势包括： 1. 存储效率：由于数据按列组织，重复的数据可以被有效地压缩，节省存储空间。 2. 过滤和跳过数据：列式存储使得在处理数据时可以针对特定列应用过滤器，从而减少不必要的读取，提高性能。 3. 向量化处理：由于数据紧凑，列式存储有助于实现向量化操作，即一次性处理大量数据，提升计算速度。 Parquet和ORC是两种流行的列式存储格式，它们的设计分别受到Google Dremel论文的启发。Parquet是由Facebook开发，后来成为Apache项目的一部分，其特点是具有高度压缩性，且支持动态列添加。ORC（Optimized Row Columnar）则是由Cloudera开发，它在数据读写性能上优于Parquet，特别是在大量小文件场景下。 讲座详细地探讨了这两种格式的比较，包括它们在存储空间和性能上的优缺点。例如，Parquet以其列式存储和压缩技术在读取速度上有优势，但ORC在写入速度和小文件处理方面可能更高效。具体的数据示例展示了数据如何在列式格式中存储，以及列元数据和统计信息的使用，这对于理解数据的结构和优化查询至关重要。 孙大鹏还分享了他在阿里云上如何使用这些技术，特别是如何在企业大数据平台上整合Hadoop、Spark、Kafka、Flink和Storm等组件，提供一站式的服务。对于那些想要深入了解大数据列式存储技术以及如何在实际项目中应用Parquet和ORC的开发者和数据工程师来说，这份资源是一份宝贵的指南。