Java中的数据湖集成：Parquet/ORC文件格式的读取与写入性能优化

大家好！今天我们来深入探讨Java在数据湖集成中，如何利用Parquet和ORC文件格式进行高效的读取和写入，并针对性能进行优化。数据湖作为现代数据架构的核心，需要能够存储各种格式的数据。Parquet和ORC作为列式存储格式，在分析型场景下表现出色，因此掌握它们的使用和优化至关重要。

一、Parquet和ORC文件格式概述

首先，我们简单了解一下Parquet和ORC的特性，以便后续的性能优化有理论基础。

特性	Parquet	ORC
存储格式	列式存储	列式存储
主要优势	高压缩率、查询效率高	高压缩率、查询效率高、支持 ACID 事务
压缩算法	Snappy、Gzip、LZO、Brotli、Zstd	Zlib、Snappy、LZO、Zstd
支持的数据类型	丰富，支持复杂数据类型（嵌套结构）	丰富，支持复杂数据类型（嵌套结构）
元数据存储	文件末尾存储，方便读取	文件头部存储，方便读取
使用场景	大数据分析、数据仓库	Hive、Spark、Presto等大数据平台
适用性	适用于读取多列但只需要少量列的场景	适用于读取多列但只需要少量列的场景，并且需要事务支持

二、Java操作Parquet文件

依赖引入

首先，需要在Maven或Gradle项目中引入Parquet的相关依赖。这里以Maven为例：

<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>
    <scope>provided</scope> <!-- 如果已经在集群环境中，则使用provided -->
</dependency>

写入Parquet文件

使用ParquetWriter写入数据。以下代码展示了如何将Java对象写入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.MessageTypeParser;

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

public class ParquetWriterExample {

    public static class MyData {
        private int id;
        private String name;
        private double value;

        public MyData(int id, String name, double value) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.value = value;
        }

        public int getId() {
            return id;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public double getValue() {
            return value;
        }
    }

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

        @Override
        public String getName() {
            return "MyData";
        }

        @Override
        public WriteSupport.WriteContext init(Configuration configuration) {
            String schemaString = "message MyData {n" +
                    "  required int32 id;n" +
                    "  required binary name (UTF8);n" +
                    "  required double value;n" +
                    "}";
            schema = MessageTypeParser.parseMessageType(schemaString);
            return new WriteSupport.WriteContext(schema, null);
        }

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

        @Override
        public void write(MyData 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("value", 2);
            recordConsumer.addDouble(record.getValue());
            recordConsumer.endField("value", 2);

            recordConsumer.endMessage();
        }
    }

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

        MessageType schema = MessageTypeParser.parseMessageType(
                "message MyData {n" +
                        "  required int32 id;n" +
                        "  required binary name (UTF8);n" +
                        "  required double value;n" +
                        "}");

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

        List<MyData> dataList = new ArrayList<>();
        dataList.add(new MyData(1, "Alice", 10.5));
        dataList.add(new MyData(2, "Bob", 20.7));
        dataList.add(new MyData(3, "Charlie", 30.9));

        for (MyData data : dataList) {
            writer.write(data);
        }

        writer.close();

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

关键点：
- 定义数据模式（Schema）：使用MessageType定义数据的模式，指定字段名和类型。
- 创建ParquetWriter：使用ParquetWriter.builder构建器创建写入器，指定文件路径、Schema、压缩算法等。
- 写入数据：循环遍历数据，使用writer.write()方法写入数据。
- 关闭写入器：使用writer.close()方法关闭写入器，确保数据写入完成。
- 自定义WriteSupport: 为了能将Java对象写入Parquet，需要自定义WriteSupport类，实现init, prepareForWrite和write方法。

读取Parquet文件

使用ParquetReader读取数据。以下代码展示了如何读取Parquet文件。

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.MessageTypeParser;

import java.io.IOException;

public class ParquetReaderExample {

    public static class MyData {
        private int id;
        private String name;
        private double value;

        public MyData(int id, String name, double value) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.value = value;
        }

        public int getId() {
            return id;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public double getValue() {
            return value;
        }

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

    public static class MyDataReadSupport extends ReadSupport<MyData> {

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

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

        public static class MyDataRecordMaterializer extends RecordMaterializer<MyData> {
            private MessageType schema;
            private int id;
            private String name;
            private double value;

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

            @Override
            public MyData getCurrentRecord() {
                return new MyData(id, name, value);
            }

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

                    }

                    @Override
                    public void end() {

                    }

                    @Override
                    public org.apache.parquet.io.api.Converter getConverter(int fieldIndex) {
                        String fieldName = schema.getFields().get(fieldIndex).getName();
                        switch (fieldName) {
                            case "id":
                                return new IntConverter() {
                                    @Override
                                    public void addInt(int value) {
                                        id = value;
                                    }
                                };
                            case "name":
                                return new BinaryConverter() {
                                    @Override
                                    public void addBinary(org.apache.parquet.io.api.Binary value) {
                                        name = value.toStringUsingUTF8();
                                    }
                                };
                            case "value":
                                return new DoubleConverter() {
                                    @Override
                                    public void addDouble(double value) {
                                        value = value;
                                    }
                                };
                            default:
                                throw new IllegalArgumentException("Unknown field: " + fieldName);
                        }
                    }
                };
            }
        }
    }

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

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

        MyData data;
        while ((data = reader.read()) != null) {
            System.out.println(data);
        }

        reader.close();
    }
}

关键点：
- 创建ParquetReader：使用ParquetReader.builder构建器创建读取器，指定文件路径和Schema。
- 读取数据：使用reader.read()方法逐行读取数据，返回Java对象。
- 关闭读取器：使用reader.close()方法关闭读取器。
- 自定义ReadSupport: 为了能将Parquet数据读取为Java对象，需要自定义ReadSupport类及其内部的RecordMaterializer类，实现数据转换逻辑。

三、Java操作ORC文件

依赖引入

<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>
    <scope>provided</scope> <!-- 如果已经在集群环境中，则使用provided -->
</dependency>

写入ORC文件

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.orc.OrcFile;
import org.apache.orc.TypeDescription;
import org.apache.orc.Writer;

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

public class OrcWriterExample {

    public static class MyData {
        private int id;
        private String name;
        private double value;

        public MyData(int id, String name, double value) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.value = value;
        }

        public int getId() {
            return id;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public double getValue() {
            return value;
        }
    }

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

        TypeDescription schema = TypeDescription.createStruct()
                .addField("id", TypeDescription.createInt())
                .addField("name", TypeDescription.createString())
                .addField("value", TypeDescription.createDouble());

        OrcFile.WriterOptions options = OrcFile.writerOptions(conf)
                .setSchema(schema);

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

        List<MyData> dataList = new ArrayList<>();
        dataList.add(new MyData(1, "Alice", 10.5));
        dataList.add(new MyData(2, "Bob", 20.7));
        dataList.add(new MyData(3, "Charlie", 30.9));

        for (MyData data : dataList) {
            org.apache.orc.OrcFile.ValueBuilder row = writer.addRow();
            row.set(0, data.getId());
            row.set(1, data.getName());
            row.set(2, data.getValue());
            row.buildRow();
        }

        writer.close();

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

关键点：
- 定义数据模式（Schema）：使用TypeDescription定义数据的模式，指定字段名和类型。
- 创建Writer：使用OrcFile.createWriter创建写入器，指定文件路径、Schema和配置。
- 写入数据：循环遍历数据，使用writer.addRow()方法创建新的行，并设置每一列的值。
- 关闭写入器：使用writer.close()方法关闭写入器，确保数据写入完成。

读取ORC文件

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.orc.OrcFile;
import org.apache.orc.Reader;
import org.apache.orc.RecordReader;
import org.apache.orc.TypeDescription;
import org.apache.orc.ValueReader;

import java.io.IOException;

public class OrcReaderExample {

    public static class MyData {
        private int id;
        private String name;
        private double value;

        public MyData(int id, String name, double value) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.value = value;
        }

        public int getId() {
            return id;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public double getValue() {
            return value;
        }

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

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

        Reader reader = OrcFile.createReader(path, OrcFile.readerOptions(conf));
        TypeDescription schema = reader.getSchema();

        RecordReader rows = reader.rows();
        ValueReader row = rows.next();

        while (row != null) {
            int id = (int) row.get(0);
            String name = (String) row.get(1);
            double value = (double) row.get(2);

            MyData data = new MyData(id, name, value);
            System.out.println(data);

            row = rows.next();
        }

        rows.close();
    }
}

关键点：
- 创建Reader：使用OrcFile.createReader创建读取器，指定文件路径和配置。
- 获取Schema：使用reader.getSchema()方法获取文件的Schema。
- 读取数据：使用reader.rows()方法获取行的迭代器，然后逐行读取数据。
- 关闭读取器：使用rows.close()方法关闭读取器。

四、性能优化策略

选择合适的压缩算法

压缩算法对读写性能有显著影响。常见的压缩算法包括Snappy、Gzip、LZO和Zstd。

Snappy： 速度快，压缩率较低，适合对速度要求高的场景。
Gzip： 压缩率高，但速度较慢，适合对存储空间要求高的场景。
LZO： 速度和压缩率介于Snappy和Gzip之间，但需要授权。
Zstd： 现代压缩算法，提供非常高的压缩率和不错的速度，在许多情况下是最佳选择。

选择原则：根据实际需求进行权衡，通常建议优先考虑Snappy或Zstd。

调整块大小和页面大小

Parquet： 可以调整parquet.block.size和parquet.page.size属性。
- parquet.block.size：决定了数据块的大小，影响读取性能。较大的块大小可以提高读取速度，但会增加内存占用。
- parquet.page.size：决定了页面大小，影响压缩效率。较大的页面大小可以提高压缩率，但会增加写入时间。
ORC： 可以调整orc.stripe.size和orc.row.index.stride属性。
- orc.stripe.size：决定了条带的大小，影响读取性能。较大的条带可以提高读取速度，但会增加内存占用。
- orc.row.index.stride：决定了行索引的步长，影响查询性能。较小的步长可以提高查询速度，但会增加索引大小。

调整原则：根据数据量和查询模式进行调整，通常建议进行基准测试，找到最佳配置。

谓词下推（Predicate Pushdown）

谓词下推是一种优化技术，可以将过滤条件提前应用到数据读取阶段，减少需要读取的数据量。Parquet和ORC都支持谓词下推。

Parquet： 可以在ParquetReader.builder中设置过滤器。
ORC： 可以在创建Reader时设置过滤器。

列裁剪（Column Pruning）

列裁剪是一种优化技术，可以只读取需要的列，避免读取不必要的列，从而提高读取性能。Parquet和ORC都是列式存储格式，天然支持列裁剪。

Parquet： 在创建ParquetReader时，可以通过SchemaProjection来指定需要读取的列。
ORC： 在创建Reader时，可以通过orc.include参数指定需要读取的列。

数据本地化

将计算任务移动到数据所在的节点，可以减少数据传输的开销，提高性能。Hadoop提供了数据本地化机制。

Parquet和ORC： 可以利用Hadoop的数据本地化特性，将读取任务分配到数据所在的节点。

使用向量化读取
向量化读取允许一次性处理多行数据，显著提高读取效率。一些Parquet和ORC的读取器支持向量化读取。
- 确保使用的库支持向量化读取，例如 Apache Arrow 集成。
- 配置读取器以启用向量化，具体配置取决于所使用的库。
合理利用分区
通过对数据进行分区，可以将数据分割成更小的、更易于管理的部分。根据查询条件，可以只读取相关的分区，从而减少需要扫描的数据量。
- 根据常见的查询维度选择合适的分区键。
- 确保分区数量合理，避免过多或过少的分区。

五、代码示例：性能优化

Parquet谓词下推

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.parquet.filter2.compat.FilterCompat;
import org.apache.parquet.filter2.predicate.FilterPredicate;
import org.apache.parquet.filter2.predicate.Operators;
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.MessageTypeParser;

import java.io.IOException;

import static org.apache.parquet.filter2.predicate.FilterApi.binaryColumn;
import static org.apache.parquet.filter2.predicate.FilterApi.eq;

public class ParquetPredicatePushdownExample {

    // MyData and MyDataReadSupport classes from previous example

    public static class MyData {
        private int id;
        private String name;
        private double value;

        public MyData(int id, String name, double value) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.value = value;
        }

        public int getId() {
            return id;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public double getValue() {
            return value;
        }

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

    public static class MyDataReadSupport extends ReadSupport<MyData> {

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

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

        public static class MyDataRecordMaterializer extends RecordMaterializer<MyData> {
            private MessageType schema;
            private int id;
            private String name;
            private double value;

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

            @Override
            public MyData getCurrentRecord() {
                return new MyData(id, name, value);
            }

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

                    }

                    @Override
                    public void end() {

                    }

                    @Override
                    public org.apache.parquet.io.api.Converter getConverter(int fieldIndex) {
                        String fieldName = schema.getFields().get(fieldIndex).getName();
                        switch (fieldName) {
                            case "id":
                                return new IntConverter() {
                                    @Override
                                    public void addInt(int value) {
                                        id = value;
                                    }
                                };
                            case "name":
                                return new BinaryConverter() {
                                    @Override
                                    public void addBinary(org.apache.parquet.io.api.Binary value) {
                                        name = value.toStringUsingUTF8();
                                    }
                                };
                            case "value":
                                return new DoubleConverter() {
                                    @Override
                                    public void addDouble(double value) {
                                        value = value;
                                    }
                                };
                            default:
                                throw new IllegalArgumentException("Unknown field: " + fieldName);
                        }
                    }
                };
            }
        }
    }

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

        Operators.BinaryColumn nameColumn = binaryColumn("name");
        FilterPredicate predicate = eq(nameColumn, "Bob");

        ParquetReader<MyData> reader = ParquetReader.builder(new MyDataReadSupport(), path)
                .withConf(conf)
                .withFilter(FilterCompat.get(predicate))
                .build();

        MyData data;
        while ((data = reader.read()) != null) {
            System.out.println(data);
        }

        reader.close();
    }
}

关键点：
- 构建FilterPredicate：使用FilterApi构建过滤条件，例如eq(binaryColumn("name"), "Bob")表示name等于Bob。
- 设置过滤器：使用ParquetReader.builder().withFilter(FilterCompat.get(predicate))方法设置过滤器。

ORC列裁剪

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.orc.OrcFile;
import org.apache.orc.Reader;
import org.apache.orc.RecordReader;
import org.apache.orc.TypeDescription;
import org.apache.orc.ValueReader;

import java.io.IOException;
import java.util.Properties;

public class OrcColumnPruningExample {

    // MyData class from previous example

    public static class MyData {
        private int id;
        private String name;
        private double value;

        public MyData(int id, String name, double value) {
            this.id = id;
            this.name = name;
            this.value = value;
        }

        public int getId() {
            return id;
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public double getValue() {
            return value;
        }

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

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

        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("orc.include", "name,value"); // 只读取 name 和 value 列
        conf.set("orc.include", properties.getProperty("orc.include"));

        Reader reader = OrcFile.createReader(path, OrcFile.readerOptions(conf));
        TypeDescription schema = reader.getSchema();

        RecordReader rows = reader.rows();
        ValueReader row = rows.next();

        while (row != null) {
            String name = (String) row.get(0);
            double value = (double) row.get(1);

            MyData data = new MyData(0, name, value); // id will be 0 since it's not read
            System.out.println(data);

            row = rows.next();
        }

        rows.close();
    }
}

关键点：
- 设置orc.include参数：使用properties.setProperty("orc.include", "name,value")指定需要读取的列。

六、进一步的性能考量

除了以上优化策略，还有一些其他的因素也会影响性能：

硬件配置： 足够的内存、CPU和磁盘I/O可以提高读写性能。
网络带宽： 在分布式环境中，网络带宽是影响性能的关键因素。
JVM调优： 合理的JVM参数设置可以提高应用程序的性能。

七、总结

本次讲座我们深入探讨了Java在数据湖集成中，如何利用Parquet和ORC文件格式进行高效的读取和写入，并针对性能进行了优化。选择合适的压缩算法、调整块大小和页面大小、谓词下推、列裁剪以及数据本地化等策略，可以显著提高读写性能。在实际应用中，需要根据具体场景进行权衡和选择，找到最佳的配置。记住，性能优化是一个持续的过程，需要不断地测试和调整。

Java中的数据湖集成：Parquet/ORC文件格式的读取与写入性能优化

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