Java应用中的数据湖（Data Lake）集成：Parquet/ORC文件格式处理与优化 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

Java应用中的数据湖集成：Parquet/ORC文件格式处理与优化

大家好，今天我们来聊聊Java应用如何与数据湖集成，特别是如何高效地处理Parquet和ORC这两种常见的文件格式。数据湖的核心优势在于能够以原始格式存储各种类型的数据，为后续的分析和处理提供灵活性。而Parquet和ORC则是列式存储格式，它们在数据压缩和查询性能方面表现出色，非常适合与数据湖结合使用。

1. 数据湖与文件格式概述

数据湖是一个集中存储各种结构化、半结构化和非结构化数据的存储库。与传统的数据仓库不同，数据湖以原始格式存储数据，允许用户在需要时进行转换和分析。数据湖通常构建在廉价的存储基础设施之上，如HDFS、Amazon S3或Azure Blob Storage。

Parquet和ORC是两种流行的列式存储文件格式，专为大数据分析而设计。它们的主要优势包括：

列式存储： 将同一列的数据存储在一起，提高了读取特定列的效率，尤其是在只需要访问部分列的情况下。
数据压缩： 采用高效的压缩算法，减少存储空间和I/O开销。
谓词下推： 允许将过滤条件推送到存储层，减少需要读取的数据量。
Schema Evolution： 支持在不影响现有数据的情况下修改schema。

2. Java集成Parquet：读写操作详解

Apache Parquet提供了Java API，方便我们在Java应用中读写Parquet文件。我们需要引入Parquet的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.parquet</groupId>
    <artifactId>parquet-hadoop</artifactId>
    <version>1.12.3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>3.3.6</version>
</dependency>

2.1 写入Parquet文件

以下是一个简单的示例，演示如何使用Parquet API写入数据到Parquet文件：

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.hadoop.metadata.CompressionCodecName;
import org.apache.parquet.schema.MessageType;
import org.apache.parquet.schema.Types;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class ParquetWriterExample {

    public static class User {
        private int id;
        private String name;
        private String city;

        public User(int id, String name, String city) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.city = city;
        }

        public int getId() {
            return id;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public String getCity() {
            return city;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "User{" +
                    "id=" + id +
                    ", name='" + name + ''' +
                    ", city='" + city + ''' +
                    '}';
        }
    }

    public static class UserWriteSupport extends WriteSupport<User> {
        private MessageType schema;
        private org.apache.parquet.io.api.RecordConsumer recordConsumer;

        @Override
        public WriteSupport.WriteContext init(Configuration configuration) {
            schema = Types.buildMessage()
                    .required(org.apache.parquet.schema.Type.Repetition.REQUIRED).named("id").primitive(org.apache.parquet.schema.PrimitiveType.PrimitiveTypeName.INT32).named("id")
                    .required(org.apache.parquet.schema.Type.Repetition.REQUIRED).named("name").primitive(org.apache.parquet.schema.PrimitiveType.PrimitiveTypeName.BINARY).named("name")
                    .required(org.apache.parquet.schema.Type.Repetition.REQUIRED).named("city").primitive(org.apache.parquet.schema.PrimitiveType.PrimitiveTypeName.BINARY).named("city")
                    .named("User");
            return new WriteSupport.WriteContext(schema, null);
        }

        @Override
        public void prepareForWrite(org.apache.parquet.io.api.RecordConsumer recordConsumer) {
            this.recordConsumer = recordConsumer;
        }

        @Override
        public void write(User record) {
            recordConsumer.startMessage();

            recordConsumer.startField("id", 0);
            recordConsumer.addInteger(record.getId());
            recordConsumer.endField("id", 0);

            recordConsumer.startField("name", 1);
            recordConsumer.addBinary(org.apache.parquet.io.api.Binary.fromString(record.getName()));
            recordConsumer.endField("name", 1);

            recordConsumer.startField("city", 2);
            recordConsumer.addBinary(org.apache.parquet.io.api.Binary.fromString(record.getCity()));
            recordConsumer.endField("city", 2);

            recordConsumer.endMessage();
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String filePath = "users.parquet";
        List<User> users = new ArrayList<>();
        users.add(new User(1, "Alice", "New York"));
        users.add(new User(2, "Bob", "Los Angeles"));
        users.add(new User(3, "Charlie", "Chicago"));

        Configuration conf = new Configuration();
        Path path = new Path(filePath);

        MessageType schema = Types.buildMessage()
                .required(org.apache.parquet.schema.Type.Repetition.REQUIRED).named("id").primitive(org.apache.parquet.schema.PrimitiveType.PrimitiveTypeName.INT32).named("id")
                .required(org.apache.parquet.schema.Type.Repetition.REQUIRED).named("name").primitive(org.apache.parquet.schema.PrimitiveType.PrimitiveTypeName.BINARY).named("name")
                .required(org.apache.parquet.schema.Type.Repetition.REQUIRED).named("city").primitive(org.apache.parquet.schema.PrimitiveType.PrimitiveTypeName.BINARY).named("city")
                .named("User");

        ParquetWriter<User> writer = ParquetWriter.builder(path, new UserWriteSupport())
                .withConf(conf)
                .withCompressionCodec(CompressionCodecName.SNAPPY)
                .build();

        for (User user : users) {
            writer.write(user);
        }

        writer.close();

        System.out.println("Parquet file created successfully!");
    }
}

代码解释：

依赖引入： 首先，我们添加了parquet-hadoop和hadoop-client依赖。
定义数据模型： 创建了一个User类，表示要写入的数据结构。
定义WriteSupport: 需要自定义一个UserWriteSupport类继承WriteSupport，并实现init,prepareForWrite,write方法。
构建ParquetWriter： 使用ParquetWriter.builder()创建ParquetWriter实例。
- withPath()：指定输出文件的路径。
- withSchema()：指定数据的schema。
- withCompressionCodec()：指定压缩编解码器（例如，SNAPPY）。
- withConf(): 指定Hadoop Configuration。
- build()：构建ParquetWriter实例。
写入数据： 循环遍历users列表，使用writer.write()方法将每个User对象写入Parquet文件。
关闭writer： 使用writer.close()方法关闭writer，确保数据写入完成。

2.2 读取Parquet文件

以下是一个读取Parquet文件的示例：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetReader;
import org.apache.parquet.hadoop.api.ReadSupport;
import org.apache.parquet.io.api.RecordMaterializer;
import org.apache.parquet.schema.MessageType;
import org.apache.parquet.schema.Types;

import java.io.IOException;

public class ParquetReaderExample {

    public static class User {
        private int id;
        private String name;
        private String city;

        public User(int id, String name, String city) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.city = city;
        }

        public int getId() {
            return id;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public String getCity() {
            return city;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "User{" +
                    "id=" + id +
                    ", name='" + name + ''' +
                    ", city='" + city + ''' +
                    '}';
        }
    }

    public static class UserReadSupport extends ReadSupport<User> {

        @Override
        public ReadContext init(Configuration configuration, java.util.Map<String, String> keyValueMetaData, MessageType fileSchema) {
            return new ReadContext(fileSchema);
        }

        @Override
        public RecordMaterializer<User> prepareForRead(Configuration configuration, java.util.Map<String, String> keyValueMetaData, MessageType fileSchema, ReadContext readContext) {
            return new UserRecordMaterializer(fileSchema);
        }
    }

    public static class UserRecordMaterializer extends RecordMaterializer<User> {
        private MessageType schema;
        private int id;
        private String name;
        private String city;

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

        @Override
        public User getCurrentRecord() {
            return new User(id, name, city);
        }

        @Override
        public org.apache.parquet.io.api.GroupConverter getRootConverter() {
            return new GroupConverter() {
                @Override
                public void start() {
                }

                @Override
                public void end() {
                }

                @Override
                public Converter getConverter(int fieldIndex) {
                    switch (fieldIndex) {
                        case 0:
                            return new IntConverter() {
                                @Override
                                public void addInt(int value) {
                                    id = value;
                                }
                            };
                        case 1:
                            return new BinaryConverter() {
                                @Override
                                public void addBinary(org.apache.parquet.io.api.Binary value) {
                                    name = value.toStringUsingUTF8();
                                }
                            };
                        case 2:
                            return new BinaryConverter() {
                                @Override
                                public void addBinary(org.apache.parquet.io.api.Binary value) {
                                    city = value.toStringUsingUTF8();
                                }
                            };
                        default:
                            throw new IllegalArgumentException("Unknown field index: " + fieldIndex);
                    }
                }
            };
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String filePath = "users.parquet";
        Configuration conf = new Configuration();
        Path path = new Path(filePath);

        MessageType schema = Types.buildMessage()
                .required(org.apache.parquet.schema.Type.Repetition.REQUIRED).named("id").primitive(org.apache.parquet.schema.PrimitiveType.PrimitiveTypeName.INT32).named("id")
                .required(org.apache.parquet.schema.Type.Repetition.REQUIRED).named("name").primitive(org.apache.parquet.schema.PrimitiveType.PrimitiveTypeName.BINARY).named("name")
                .required(org.apache.parquet.schema.Type.Repetition.REQUIRED).named("city").primitive(org.apache.parquet.schema.PrimitiveType.PrimitiveTypeName.BINARY).named("city")
                .named("User");

        ParquetReader<User> reader = ParquetReader.builder(new UserReadSupport(), path)
                .withConf(conf)
                .build();

        User user;
        while ((user = reader.read()) != null) {
            System.out.println(user);
        }

        reader.close();
    }
}

代码解释：

构建ParquetReader： 使用ParquetReader.builder()创建ParquetReader实例。
- withPath()：指定输入文件的路径。
- withReadSupport()：指定读取数据的ReadSupport实现。
- withConf()：指定Hadoop Configuration。
- build()：构建ParquetReader实例。
读取数据： 使用reader.read()方法逐行读取数据。循环直到reader.read()返回null，表示文件已读取完毕。
关闭reader： 使用reader.close()方法关闭reader。

2.3 使用Avro Schema读写Parquet文件

Parquet可以与Avro Schema集成，简化数据的序列化和反序列化。首先，我们需要添加Avro依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.avro</groupId>
    <artifactId>avro</artifactId>
    <version>1.11.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.parquet</groupId>
    <artifactId>parquet-avro</artifactId>
    <version>1.12.3</version>
</dependency>

写入：

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.avro.AvroParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecName;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class AvroParquetWriterExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String filePath = "users_avro.parquet";

        String avroSchemaStr = "{"type":"record","name":"User","fields":[{"name":"id","type":"int"},{"name":"name","type":"string"},{"name":"city","type":"string"}]}";
        Schema schema = new Schema.Parser().parse(avroSchemaStr);

        List<GenericRecord> users = new ArrayList<>();
        GenericRecord user1 = new GenericData.Record(schema);
        user1.put("id", 1);
        user1.put("name", "Alice");
        user1.put("city", "New York");
        users.add(user1);

        GenericRecord user2 = new GenericData.Record(schema);
        user2.put("id", 2);
        user2.put("name", "Bob");
        user2.put("city", "Los Angeles");
        users.add(user2);

        Configuration conf = new Configuration();
        Path path = new Path(filePath);

        ParquetWriter<GenericRecord> writer = AvroParquetWriter.<GenericRecord>builder(path)
                .withSchema(schema)
                .withConf(conf)
                .withCompressionCodec(CompressionCodecName.SNAPPY)
                .build();

        for (GenericRecord user : users) {
            writer.write(user);
        }

        writer.close();

        System.out.println("Avro Parquet file created successfully!");
    }
}

读取：

import org.apache.avro.Schema;
import org.apache.avro.generic.GenericData;
import org.apache.avro.generic.GenericRecord;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.avro.AvroParquetReader;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetReader;

import java.io.IOException;

public class AvroParquetReaderExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String filePath = "users_avro.parquet";

        String avroSchemaStr = "{"type":"record","name":"User","fields":[{"name":"id","type":"int"},{"name":"name","type":"string"},{"name":"city","type":"string"}]}";
        Schema schema = new Schema.Parser().parse(avroSchemaStr);

        Configuration conf = new Configuration();
        Path path = new Path(filePath);

        ParquetReader<GenericRecord> reader = AvroParquetReader.<GenericRecord>builder(path)
                .withConf(conf)
                .build();

        GenericRecord user;
        while ((user = reader.read()) != null) {
            System.out.println(user);
        }

        reader.close();
    }
}

3. Java集成ORC：读写操作详解

Apache ORC也提供了Java API，用于读写ORC文件。我们需要引入ORC的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.orc</groupId>
    <artifactId>orc-core</artifactId>
    <version>1.9.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>3.3.6</version>
</dependency>

3.1 写入ORC文件

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcFile;
import org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcStruct;
import org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.Writer;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspectorFactory;

import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class OrcWriterExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String filePath = "users.orc";
        Configuration conf = new Configuration();
        Path path = new Path(filePath);

        List<String> fieldNames = new ArrayList<>();
        fieldNames.add("id");
        fieldNames.add("name");
        fieldNames.add("city");

        List<ObjectInspector> fieldOIs = new ArrayList<>();
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector);
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);
        fieldOIs.add(PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector);

        ObjectInspector structOI = ObjectInspectorFactory.getStandardStructObjectInspector(fieldNames, fieldOIs);

        OrcFile.WriterOptions options = OrcFile.writerOptions(conf)
                .setSchema(structOI.getTypeString());

        Writer writer = OrcFile.createWriter(path, options);

        List<Object> row1 = new ArrayList<>();
        row1.add(1);
        row1.add("Alice");
        row1.add("New York");
        OrcStruct struct1 = new OrcStruct(row1.size());
        struct1.setValues(row1);
        writer.write(struct1);

        List<Object> row2 = new ArrayList<>();
        row2.add(2);
        row2.add("Bob");
        row2.add("Los Angeles");
        OrcStruct struct2 = new OrcStruct(row2.size());
        struct2.setValues(row2);
        writer.write(struct2);

        writer.close();

        System.out.println("ORC file created successfully!");
    }
}

代码解释：

定义Schema： 使用ObjectInspector定义ORC文件的schema。
构建Writer： 使用OrcFile.createWriter()创建Writer实例。
- setSchema()：设置schema。
- orc.compress：设置压缩编解码器（例如，ZLIB）。
写入数据： 创建OrcStruct对象，并将数据写入ORC文件。
关闭Writer： 使用writer.close()方法关闭writer。

3.2 读取ORC文件

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcFile;
import org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcStruct;
import org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.Reader;
import org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.RecordReader;
import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructObjectInspector;

import java.io.IOException;

public class OrcReaderExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        String filePath = "users.orc";
        Configuration conf = new Configuration();
        Path path = new Path(filePath);

        Reader reader = OrcFile.createReader(path, OrcFile.readerOptions(conf));
        RecordReader rows = reader.rows();
        StructObjectInspector inspector = (StructObjectInspector) reader.getObjectInspector();

        Object row = null;
        while (rows.hasNext()) {
            row = rows.next(row);
            System.out.println(inspector.getStructFieldsData(row));
        }

        rows.close();
    }
}

代码解释：

构建Reader： 使用OrcFile.createReader()创建Reader实例。
读取数据： 使用reader.rows()方法获取RecordReader，并逐行读取数据。
关闭Reader： 使用rows.close()方法关闭RecordReader。

4. Parquet/ORC文件格式优化

为了获得最佳的性能，我们需要对Parquet和ORC文件进行优化。

优化项	Parquet	ORC
压缩编解码器	Snappy, Gzip, LZO, Zstd	ZLIB, Snappy, LZO, Zstd
Row Group Size	64MB – 128MB	64MB – 256MB
Page Size	1MB	N/A
Dictionary Encoding	适用于低基数列	适用于低基数列
Bloom Filters	适用于加速点查询	适用于加速点查询
数据排序	根据查询模式排序，提高谓词下推效率	根据查询模式排序，提高谓词下推效率
分区	根据常用过滤条件进行分区，减少扫描数据量	根据常用过滤条件进行分区，减少扫描数据量
向量化	利用向量化引擎（例如，Arrow）加速数据处理	利用向量化引擎（例如，Arrow）加速数据处理
文件大小	避免过多小文件，影响查询性能，建议合并小文件	避免过多小文件，影响查询性能，建议合并小文件
Schema设计	避免schema过于复杂，影响查询性能，合理拆分schema	避免schema过于复杂，影响查询性能，合理拆分schema

4.1 压缩编解码器选择

压缩编解码器的选择直接影响存储空间和I/O性能。以下是一些常见的压缩编解码器：

Snappy： 速度快，压缩率适中，适用于CPU密集型场景。
Gzip： 压缩率高，但速度较慢，适用于存储空间敏感型场景。
LZO： 速度较快，压缩率较低，适用于需要快速解压的场景。
Zstd： 压缩率和速度都比较好，是一种现代的压缩算法。

选择合适的压缩编解码器需要根据实际的业务场景进行权衡。

4.2 Row Group Size和Page Size

Row Group Size和Page Size是Parquet的两个重要参数，它们影响数据的读取和写入性能。

Row Group Size： Parquet将数据分成多个Row Group，每个Row Group包含多个Page。较大的Row Group Size可以提高写入性能，但会降低读取性能。建议设置为64MB – 128MB。
Page Size： 每个Row Group包含多个Page，每个Page包含同一列的数据。较小的Page Size可以提高随机读取的效率，但会增加元数据开销。建议设置为1MB。

4.3 Dictionary Encoding

Dictionary Encoding是一种针对低基数列的优化技术。它将列中的唯一值存储在字典中，然后使用字典中的索引来表示实际的数据。这样可以减少存储空间，并提高查询性能。

4.4 Bloom Filters

Bloom Filters是一种概率数据结构，用于快速判断一个元素是否存在于集合中。Parquet和ORC都支持Bloom Filters，可以用于加速点查询。

4.5 数据排序

对数据进行排序可以提高谓词下推的效率。例如，如果我们需要查询某个时间范围内的数据，可以按照时间戳对数据进行排序。这样可以减少需要扫描的数据量。

4.6 分区

分区是一种将数据按照某个条件进行分割的技术。例如，可以按照日期对数据进行分区。这样可以减少需要扫描的数据量，提高查询性能。

4.7 向量化

向量化是一种利用CPU的SIMD指令加速数据处理的技术。Parquet和ORC都可以与向量化引擎（例如，Arrow）集成，以提高数据处理性能。

5. 总结：Parquet/ORC文件格式的关键点

Parquet和ORC是Java应用集成数据湖的理想选择。通过选择合适的压缩编解码器、调整Row Group Size和Page Size、使用Dictionary Encoding和Bloom Filters、对数据进行排序和分区，以及利用向量化技术，我们可以显著提高数据处理性能。希望今天的分享能够帮助大家更好地利用Parquet和ORC，构建高效的数据湖应用。

Java应用中的数据湖集成：Parquet/ORC文件格式处理与优化

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