parquet文件数据格式介绍以及python pandas对parquet常见操作

Parquet 文件数据格式简介

Parquet 是一种开源的列式存储格式,最初由 Apache Hadoop 项目中的 Apache Hive 和 Apache Drill 开发,后被广泛应用于大数据处理和分析。Parquet 格式的特点使其特别适合大规模的数据分析工作,尤其是在分布式计算系统中,如 Apache Spark 和 Apache Hive。

Parquet 的特点:
  1. 列式存储

    • 数据按照列而不是行的方式进行存储。这意味着,当你只需要查询某些列的数据时,Parquet 格式比传统的行式存储(如 CSV 或 JSON)更高效。
    • 列式存储使得数据压缩效果更加显著,减少了磁盘空间的占用。
  2. 高效的压缩

    • Parquet 格式使用了高效的数据压缩算法,如 SnappyGZIPLZO,以减少存储空间和 I/O 操作。
  3. 支持复杂数据类型

    • Parquet 格式支持嵌套数据结构,如数组、映射和结构体,这使得它非常适合存储复杂的数据集。
  4. 跨平台和跨语言支持

    • Parquet 是一个开源的格式,支持多种语言的库,如 Python、Java、C++、Scala 等。
    • 它可以与多种大数据工具兼容,如 Hadoop、Spark、Hive 和 Impala。
  5. schema 支持

    • 每个 Parquet 文件都包含一个 schema,描述了数据的结构。这使得在读取时不需要额外的解析工作,可以直接进行高效的数据读取。
使用场景:
  • 适用于大规模数据存储和处理,特别是在分布式计算和分析中。
  • 常见于数据仓库、大数据平台(如 Hadoop、Spark)和云存储系统。

Python 中使用 pandas 处理 Parquet 文件

Python 中的 pandas 库与 Parquet 文件的交互非常简便,通常通过 pyarrowfastparquet 作为引擎来进行读写操作。

1. 安装依赖

首先需要安装 pandas 和用于读取/写入 Parquet 格式的引擎。你可以选择 pyarrowfastparquet 作为引擎。

bash 复制代码
pip install pandas pyarrow fastparquet
2. 读取 Parquet 文件

pandas 提供了 read_parquet() 函数来读取 Parquet 文件。你可以指定使用 pyarrowfastparquet 作为引擎。

python 复制代码
import pandas as pd

# 读取 Parquet 文件(使用 pyarrow 或 fastparquet 引擎)
df = pd.read_parquet('file.parquet', engine='pyarrow')

如果没有指定 engine 参数,pandas 会自动选择可用的引擎。

3. 写入 Parquet 文件

同样地,pandas 提供了 to_parquet() 方法,可以将 DataFrame 数据写入 Parquet 文件:

python 复制代码
df.to_parquet('output_file.parquet', engine='pyarrow')

默认情况下,pandas 使用 pyarrow,但也可以通过 engine 参数选择 fastparquet

4. Parquet 文件的压缩设置

在写入 Parquet 文件时,可以选择不同的压缩算法以优化存储空间。例如,使用 snappy 压缩:

python 复制代码
df.to_parquet('output_file.parquet', engine='pyarrow', compression='snappy')

常见的压缩格式有:

  • snappy(默认的压缩格式)
  • gzip
  • brotli
  • lz4
  • zstd
5. 读取 Parquet 文件的部分列

在读取 Parquet 文件时,可以选择只加载某些列,这样可以提高读取速度并减少内存消耗:

python 复制代码
df = pd.read_parquet('file.parquet', columns=['col1', 'col2'], engine='pyarrow')
6. 处理 Parquet 文件中的复杂数据类型

由于 Parquet 支持嵌套数据结构(如数组、嵌套结构等),因此在读取时,如果数据包含复杂类型,pandas 会自动将其转换为合适的格式,通常会以 object 类型存储嵌套的数据。如果需要,可以使用 json_normalize() 或类似的技术将嵌套的数据展开为平坦的表格形式。

python 复制代码
# 假设 Parquet 文件中包含嵌套数据,读取后可以使用 json_normalize 展开
from pandas import json_normalize
df = pd.read_parquet('nested_file.parquet', engine='pyarrow')
df_flat = json_normalize(df['nested_column'])
7. 读取大文件时的性能优化

如果处理的数据集非常大,可以通过 chunksize 参数分块读取文件,减少内存的使用:

python 复制代码
chunk_size = 100000
for chunk in pd.read_parquet('large_file.parquet', engine='pyarrow', chunksize=chunk_size):
    process(chunk)  # 处理每个数据块
8. 使用 Parquet 文件作为数据库的数据交换格式

Parquet 文件也常用于大数据平台和数据库间的数据交换格式。例如,可以将 Parquet 文件从数据库中导出,供其他系统或用户进行分析。

python 复制代码
# 假设你使用 Spark 或其他大数据工具导出 Parquet 文件,之后可以用 pandas 读取
df = pd.read_parquet('data_from_spark.parquet', engine='pyarrow')

总结

Parquet 文件格式是一种高效、适用于大数据处理的列式存储格式,广泛应用于数据仓库和分布式计算系统中。通过 pandaspyarrowfastparquet 引擎的结合,处理 Parquet 文件变得非常简便。无论是读写操作、压缩设置、复杂数据类型的处理,还是优化大数据的性能,pandas 都提供了强大的功能,帮助用户高效地管理和操作 Parquet 格式的数据。

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