AWS Glue Iceberg tables schema can't be updated with Pulumi

Apache Parquet是一种面向列的存储格式，广泛应用于大数据处理框架中，如Apache Hadoop、Apache Spark等。它最初由Twitter和Cloudera公司合作开发，并于2013年贡献给Apache软件基金会，成为Apache顶级项目之一。Parquet的设计初衷是为了提高大数据处理的效率和性能，特别是在需要处理大量结构化数据的场景中。

Apache Parquet Format

存储原理

Parquet的存储原理基于列式存储（Columnar Storage）技术。与传统的行式存储不同，列式存储将同一列的数据连续存储在磁盘上，这样可以带来以下几个优势：

压缩效率高：由于同一列的数据类型相同，可以采用更高效的压缩算法，减少存储空间占用。
查询性能优：在执行只涉及部分列的查询时，列式存储可以减少I/O操作，提高查询速度。
支持复杂数据类型：Parquet支持嵌套数据结构，可以方便地存储和查询复杂的数据类型。

Parquet文件由多个行组（Row Group）组成，每个行组包含一定数量的行。每个行组内的数据按列存储，每列数据又被分成多个数据块（Data Chunk）。此外，Parquet还使用元数据（Metadata）来描述文件的结构和数据类型，便于快速解析和查询。

Apache Parquet Storage Example

使用场景

Parquet格式特别适用于以下场景：

大数据处理：在Hadoop、Spark等大数据处理框架中，Parquet可以显著提高数据读取和处理的效率。
数据仓库：在数据仓库中，经常需要对大量数据进行复杂的查询和分析，Parquet的列式存储特性可以有效提升查询性能。
数据湖：在数据湖架构中，Parquet可以作为数据存储格式，支持高效的数据存储和查询。

示例

假设我们有一个包含用户行为日志的数据集，每天产生数十亿条记录。这些日志数据包括用户ID、时间戳、操作类型、操作详情等字段。如果我们使用传统的行式存储格式（如CSV），在执行只涉及部分列的查询时，会导致大量的I/O操作，查询性能低下。

而使用Parquet格式存储这些数据，可以将同一列的数据连续存储，减少I/O操作，提高查询性能。例如，如果我们只需要查询某一天所有用户的操作类型，Parquet格式可以只读取“时间戳”和“操作类型”两列的数据，而不需要读取其他列的数据，从而显著提升查询速度。

# 示例代码：使用PySpark读取Parquet文件并执行查询
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ParquetExample").getOrCreate()

# 读取Parquet文件
df = spark.read.parquet("user_logs.parquet")

# 执行查询
result = df.filter(df.timestamp >= "2023-01-01")\
           .select("user_id", "action_type")\
           .distinct()

# 显示结果
result.show()

通过上述示例代码，我们可以看到使用Parquet格式存储数据后，可以高效地执行复杂查询，提升数据处理的效率和性能。

总结

Apache Parquet作为一种高效的列式存储格式，在大数据处理领域具有广泛的应用前景。其列式存储特性可以显著提高数据压缩效率和查询性能，特别适用于大数据处理、数据仓库和数据湖等场景。通过合理使用Parquet格式，可以有效提升数据处理的效率和性能，满足日益增长的数据处理需求。