hadoop parquet分片

Hadoop Parquet分片

介绍

Hadoop是一个用于处理大规模数据的开源框架，而Parquet是一种高效的列式存储格式。在Hadoop中使用Parquet进行数据存储和处理可以提高查询性能和减少存储空间。本文将介绍如何在Hadoop中使用Parquet进行数据分片。

Parquet简介

Parquet是一种用于存储大规模结构化数据的列式存储格式。与传统的行式存储格式相比，列式存储可以提供更好的压缩比率和查询性能。Parquet将数据按列存储，并使用一种称为“predicate pushdown”的技术来减少不必要的I/O操作。它还支持高效的列裁剪和谓词下推等优化技术。

Hadoop中的Parquet

Hadoop可以使用Parquet作为一种存储格式来处理数据。在Hadoop中，我们可以使用Parquet来存储和查询数据，以提高性能和减少存储空间。下面是一个使用Hadoop Parquet的示例代码。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.api.WriteSupport;
import org.apache.parquet.schema.MessageType;
import org.apache.parquet.schema.MessageTypeParser;
import org.apache.parquet.schema.PrimitiveType;
import org.apache.parquet.schema.Types;
import org.apache.parquet.schema.Type;

import java.io.IOException;

public class ParquetExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String schemaString = "message example {\n" +
                "  required int32 id;\n" +
                "  required binary name;\n" +
                "  required int32 age;\n" +
                "}";
        MessageType schema = MessageTypeParser.parseMessageType(schemaString);
        Path outputPath = new Path("data.parquet");

        Configuration configuration = new Configuration();
        WriteSupport<Void> writeSupport = new SimpleWriteSupport(schema);
        ParquetWriter<Void> writer = new ParquetWriter<>(outputPath, writeSupport);

        writer.write(new Person(1, "Alice", 25));
        writer.write(new Person(2, "Bob", 30));
        writer.write(new Person(3, "Charlie", 35));

        writer.close();
    }

    public static class Person {
        private int id;
        private String name;
        private int age;

        public Person(int id, String name, int age) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.age = age;
        }

        // getters and setters
    }

    public static class SimpleWriteSupport extends WriteSupport<Void> {
        private MessageType schema;
        private RecordConsumer recordConsumer;

        public SimpleWriteSupport(MessageType schema) {
            this.schema = schema;
        }

        @Override
        public WriteContext init(Configuration configuration) {
            return new WriteContext(schema, new java.util.HashMap<>());
        }

        @Override
        public void prepareForWrite(RecordConsumer recordConsumer) {
            this.recordConsumer = recordConsumer;
        }

        @Override
        public void write(Void aVoid) {
            // do nothing
        }

        @Override
        public void write(Object record) {
            Person person = (Person) record;
            recordConsumer.startMessage();
            recordConsumer.startField("id", 0);
            recordConsumer.addInteger(person.getId());
            recordConsumer.endField("id", 0);
            recordConsumer.startField("name", 1);
            recordConsumer.addBinary(Binary.fromString(person.getName()));
            recordConsumer.endField("name", 1);
            recordConsumer.startField("age", 2);
            recordConsumer.addInteger(person.getAge());
            recordConsumer.endField("age", 2);
            recordConsumer.endMessage();
        }
    }

}

上述代码演示了如何使用ParquetWriter将数据写入Parquet文件。在这个例子中，我们定义了一个Person类，它有id、name和age属性。通过SimpleWriteSupport类，我们将Person对象转换为Parquet的数据格式，并写入Parquet文件。

Parquet文件的分片

在Hadoop中，数据通常会被分成多个分片（chunks）进行存储和处理。分片可以提高并行度和数据处理的效率。对于Parquet文件，我们可以使用Hadoop的输入分片机制（Input Splits）来实现数据分片。

下面是一个使用ParquetInputFormat读取Parquet文件的示例代码。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetInputFormat;
import org.apache.parquet.hadoop.api.ReadSupport;
import org.apache.parquet.schema.MessageType;
import org.apache.parquet.schema.MessageTypeParser;
import