大数据文件格式

在当今的数据驱动世界中，组织大规模地收集和分析数据。借助 Hadoop、Spark 和云原生平台等大数据技术，选择正确的文件格式在适应性能、存储效率和数据互操作性方面起着重要作用。

本文研究了最广泛使用的大数据文件格式，将它们分为基于文本、二进制和列式格式。我们还将研究它们的使用案例、优缺点，以及如何为您的特定需求选择最佳格式。

什么是大数据文件格式？

大数据 文件格式是专门的存储结构，旨在高效地存储、处理和分析海量数据。 与传统文件格式（如 CSV 或 JSON）不同，大数据格式针对以下方面进行了优化：

• 可扩展性 – 在分布式系统（例如，Hadoop，Spark）中处理PB级数据。
• 性能 – 更快的数据读/写操作，用于分析和机器学习。
• 压缩 – 在保持查询效率的同时降低存储成本。
• 模式灵活性 – 支持不断发展的数据结构，而不会破坏管道。
• 可分割性 – 允许在分布式框架中进行并行处理。

为什么它们很重要？

在大规模数据集和实时分析的时代，CSV、JSON 和 XML 等传统文件格式的性能在可伸缩性和效率方面有所下降。大数据文件格式（如 Parquet、Avro、ORC 和 Delta Lake）解决了这些限制并提供了显著的好处。

1. 存储效率和成本节约

压缩：大数据格式使用高级压缩（Snappy、Zstd、Gzip）将文件大小与原始文本格式相比减少 60–90%。

• 示例：一个 1TB 的 CSV 文件可以缩小到 Parquet 中的约 200GB。
• 列式存储（Parquet、ORC）：仅读取所需的列，最大限度地减少 I/O。
• 压缩数据处理：高效地存储零值或重复值。

2. 快速查询性能

• 谓词下推：在加载数据之前过滤数据（例如，读取“2024 年销售额”而不是完整数据集）。
• 列式扫描：分析查询仅获取所需的列（与 CSV 等基于行的格式相比）。
• 索引和统计信息：ORC 和 Delta Lake 等格式存储最小值/最大值，以便快速过滤。

3. 模式发展和兼容性

• 处理变化的数据：允许添加/删除列，而不会破坏 Avro 和 Parquet 管道。
• 元数据管理：Iceberg 跟踪模式历史记录（时间旅行）格式。
• 跨平台支持：Spark、Hive、Presto、Flink 和云原生平台可以与仓库一起使用。

4. 分布式处理和可扩展性

• 可分割文件：Hadoop/Spark 支持并行处理（与不可分割的 Gzipped CSV 不同）。
• ACID 合规性（Delta Lake、Iceberg、Hudi）：数据支持事务、更新和删除操作。

5. 大数据适应生态系统

• 与工具集成：Spark、Flink、Kafka 和云服务（BigQuery、Redshift、Snowflake）中的原生支持。
• 批处理 + 流式传输：Kafka 的 Avro，分析的 Parquet，增量 ETL 的 Delta Lake。

流行的大数据文件格式

Apache Parquet

Apache Parquet 已经成为大数据生态系统中分析负载的实际标准。 这种列式存储格式在高效压缩和存储数据方面表现出色，从而实现了快速的查询性能。 与基于行的格式不同，屋顶通过列而不是行来组织数据，这提高了通常仅到达大多数列的戏剧性分析问题的扫描效率。 该格式支持复杂的压缩算法，例如 Snappy 和 Gzip，通常与未放置的格式相比，存储需求减少 75-90%。 Pachchi 的 Bill Pushdown 容量允许查询引擎发布不相关的数据块，而其丰富的元数据包含有关每个列块的数字，以进行进一步的改编。 主要的数据处理框架（例如 Apache Spark、Presto 和 Hive）原生支持 parquet，使其在各种平台上有所不同。 该格式还可以优雅地处理模式演变，从而可以在不破坏现有管道的情况下随时间推移更改数据结构。

优化的行式列

ORC 代表另一种列式存储格式，专门针对 Hive 工作负载进行了优化。 ORC 作为 Hive 项目的一部分开发，在许多情况下提供了比 parquet 更好的压缩率，这主要是由于其默认使用 Zlib 压缩。 ORC 的一个独特功能是它的轻量级排序系统，该系统存储每列的最小值和最大值，从而可以在提问期间进行熟练的数据跳过。 该格式在每个条带中将数据分为大约 250MB 的条带，这些条带由索引、行数据和条带页脚组成。 ORC 在 Hive 3.0 的 ACID 事务开始时获得了显着的吸引力，这使其适用于在 HDF 上需要原子操作的情况。 在许多情况下，与 parquet 类似，orc 通常在纯 Hive 环境中表现更好，而 wood 在各种处理引擎中保持广泛的兼容性。 该格式基本上支持地图和列表等复杂数据类型，使其适用于各种数据建模要求。

基于行的存储格式

Apache Avro

Apache Avro 采取不同的视图，它采用不同的视图作为基于行的存储格式，适用于排序和流式传输的情况。 它的设计优先考虑性能和模式灵活性，这使其特别适合基于事件的架构。 Evero 以 JSON 格式存储带有二进制数据的 skima，从而实现强大的 skima 演化功能，制造商和消费者可以使用各种方案。 这种特性在数据结构可能随时间变化的情况下，在流式传输场景中被证明是非常宝贵的。 与列格式不同，Evero 的面向行的结构非常适合写入和操作，这需要访问完整记录。 该格式最初与 Apache Kafka 集成，并创建了许多实时数据管道的骨干。 尽管 Evero 文件具有基于行的性质，但可以进行分割，从而允许在分布式系统中进行并行处理。 压缩选项包括 flap -tap 和 deflation，尽管通常无法获得与分析负载列形式相同的比率。 Evaro 在需要 skyma 灵活性和解释、在各种服务和编程语言中持续写入的场景中大放异彩。

内存中数据格式

Apache Arrow

Apache arrows 通过在各种系统和编程语言中设置标准化的专栏内存格式，为内存数据处理带来了革命性的变化。 与为存储设计的文件表单不同，箭头程序之间的零拷贝数据适合访问访问，从而消除了序列化开销。 事实证明，这种设计在分析工作流程中特别有价值，在分析工作流程中，数据在不同系统或组件之间运行。 Arrow 的内存格式是几个高演示数据工具的基础，包括 pandas、sparks 和 GPU 保护的分析框架。 该格式支持复杂的嵌套数据结构，保持现金地形和 SIMD 优化机会。 Arrow flight 增强了这种网络通信能力，从而实现了分布式系统之间的快速数据传输。 虽然箭头的内存效率主要不是存储格式，但对于实时分析和重复处理工作负载来说，它是必不可少的。 许多存储系统现在都包含箭头作为中间表示，从而减少了磁盘格式和执行引擎之间的差异。

高级表格式

Delta Lake

Delta Lake 代表了 lake 技术的重大发展，其中 ACID 事务被带到 parquet 中。 它由 Databricks 开发，可以在对象存储（如开放格式 S3 或 HDFS）上进行直接数据管理。 Delta Lake 维护记录所有更改的事务日志，支持诸如时间旅行等功能，这些功能允许查询数据的历史版本。 该格式处理了通用数据湖的挑战，包括 scimmical 执行、可扩展的元数据处理和有效的 aparts。 合并操作、条件更新和审计历史记录成为可能，而不会放弃 parquet 的可扩展性。 Delta Lake 尤其有利于数据仓库中逐渐变化的维度，以及需要批处理和流式更新的用例。 事务日志采用乐观一致性控制来处理多个作者，这适用于协作分析环境。 与 sparks 的集成数据提供了熟悉的 API，可在 lake 中提供企业级可靠性。

Apache Iceburg

Apache iceberg 提供了一种专为 PB 级分析数据集设计的高级表格式。 与传统的高表不同，iceberg 提供原子操作、隐藏分区和模式开发，同时保持存储不可分割。 它的体系结构将物理存储布局与逻辑表示区分开来，从而实现了有效的查询方案和执行。 Iceberg Snapshot 通过隔离跟踪表中的每次更改，支持时间旅行问题和回滚功能。 该格式自动处理部门的开发，允许更改分区计划，而无需数据迁移。 模式通过列级别的演变跟踪、联合、名称和类型更改来安全地发生。 Iceberg 作为卖方板项目的位置，激发了在查询引擎（如 sparks、trino 和 flinks）中的广泛采用。 该格式在许多引擎中都需要频繁想法的环境中，在 scale on scale 上保持卓越。 诸如增量处理和元数据修剪等高级功能使 iceberg 特别适合现代数据湖架构。

如何选择正确的文件格式？

在 Big Data 系统中选择正确的文件格式是必要的，以确保高效的存储、快速的处理以及与 Sparks、Hives 和云平台等工具的兼容性。 理想的格式取决于您的数据结构、访问和处理方式。

了解数据的结构

对于简单的平面数据，CSV 或 Parquet 等格式效果良好。 如果您的数据包含嵌套结构（例如带有数组的 jSON 对象），则 jSON、AVRO 或 Parquet 非常适合，因为它们可以有效地表示复杂类型。

考虑数据访问模式

如果您逐行处理数据，例如在流式传输或实时系统中，请使用基于行的格式（如 AVRO 或 Protobuff）。 对于扫描大量数据版本但只需要少量列的分析，诸如 foot 或 ork 之类的列式提供更好的性能，因为它们可以选择性读取和压缩。

Schima 开发的帐户

如果您的方案可以随时间变化，Avro 和 Protobuf Skimics 支持演化，非常适合灵活的管道。 Waquet 支持 skima 更改，尽管有更多限制。 选择一种与数据模型动态对齐的格式。

与您的工具保持一致

各种设备在使用特定格式时效果最佳。 Spark 支持 Parquet 和 Evero。 Hive 使用 Orc 时性能更好。 Kafka 与 Evero 和 Protobuf 紧密集成。 诸如 BigQuery 和 Athena 之类的云工具与 mud 和 jSON 等格式兼容。 选择一种可以补充您的数据堆栈的格式。

适应性能和存储

对于读取繁重的 Analytics，pillar 和 ORC 提供更好的压缩和快速提问。 对于实时或编写智能工作流程，基于行的二进制格式（如 Avro）效率更高。 当性能很重要时，避免使用 CSV 和 JSON 等文本格式。

在需要时使用高级格式

如果您需要 ACID 事务、时间旅行或版本控制等功能，请考虑使用 Delta Lake、Apache Hoodie 或 Iceberg。这些格式扩展了传统的木结构数据湖，并为数据管理提供了强大的能力。