1）HDFS块(Block)：它是HDFS上的最小的副本单位，HDFS会把一个Block存储在本地的一个文件并且维护分散在不同的机器上的多个副本，通常情况下一个Block的大小为256M、512M等。
2）HDFS文件(File)：一个HDFS的文件，包括数据和元数据，数据分散存储在多个Block中。
3）行组(Row Group)：按照行将数据物理上划分为多个单元，每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，Parquet读写的时候会将整个行组缓存在内存中，所以如果每一个行组的大小是由内存大的小决定的。
4）列块(Column Chunk)：在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。
5）页(Page)：每一个列块划分为多个页，一个页是最小的编码的单位，在同一个列块的不同页可能使用不同的编码方式。
Parquet文件的格式如下图所示：
可以看出，存储格式中元数据索引信息是被存储在最后的，所以当读取某一行的数据的时候，就需要去定位最后的索引信息，最后才能去读取对应的行数据。元数据包括 Parquet 原始类型定义、Page类型、编码类型、压缩类型等等。
Parquet 支持嵌套结构的数据模型，而非扁平式的数据模型，这是 Parquet 相对其他列存比如 ORC 的一大特点或优势裂春。支持嵌套式结构，意味着 Parquet 能够很好的将诸如 Protobuf，thrift，json 等对象模型进行列式存储。
Parquet 的数据模型也是 schema 表达方式，用关键字 message 表示。每个字段包含三个属性，repetition属性（required/repeated/optional）、数据类型（primitive基肆含耐本类型/group复杂类型）及字段名。如：
和Parquet类似，ORC文件也是以二进制方式存储的，所以是不可以直接读取，ORC文件也是自解析的，它包含许多的元数据，这些元数据都是同构ProtoBuffer进行序列化的。ORC的文件结构如下图，其中涉及到如下的概念：
ORC文件：保存在文件系统上的普通二进制文件，一个ORC文件中可以包含多个stripe，每一个stripe包含多条记录，这些记录按照列进行独立存储，对应到Parquet中的row
group的概念。
文件级元数据：包括文件的描述信息PostScript、文件meta信息（包括整个文件的统计信息）、所有stripe的信息和文件schema信息。
stripe：一老空组行形成一个stripe，每次读取文件是以行组为单位的，一般为HDFS的块大小，保存了每一列的索引和数据。
stripe元数据：保存stripe的位置、每一个列的在该stripe的统计信息以及所有的stream类型和位置。
row group：索引的最小单位，一个stripe中包含多个row group，默认为10000个值组成。
stream：一个stream表示文件中一段有效的数据，包括索引和数据两类。索引stream保存每一个row group的位置和统计信息，数据stream包括多种类型的数据，具体需要哪几种是由该列类型和编码方式决定。
在ORC文件中保存了三个层级的统计信息，分别为文件级别、stripe级别和row group级别的，他们都可以用来根据Search ARGuments（谓词下推条件）判断是否可以跳过某些数据，在统计信息中都包含成员数和是否有null值，并且对于不同类型的数据设置一些特定的统计信息。
读取ORC文件是从尾部开始的，第一次读取16KB的大小，尽可能的将Postscript和Footer数据都读入内存。文件的最后一个字节保存着PostScript的长度，它的长度不会超过256字节，PostScript中保存着整个文件的元数据信息，它包括文件的压缩格式、文件内部每一个压缩块的最大长度(每次分配内存的大小)、Footer长度，以及一些版本信息。在Postscript和Footer之间存储着整个文件的统计信息(上图中未画出)，这部分的统计信息包括每一个stripe中每一列的信息，主要统计成员数、最大值、最小值、是否有空值等。
接下来读取文件的Footer信息，它包含了每一个stripe的长度和偏移量，该文件的schema信息(将schema树按照schema中的编号保存在数组中)、整个文件的统计信息以及每一个row group的行数。
处理stripe时首先从Footer中获取每一个stripe的其实位置和长度、每一个stripe的Footer数据(元数据，记录了index和data的的长度)，整个striper被分为index和data两部分，stripe内部是按照row group进行分块的(每一个row group中多少条记录在文件的Footer中存储)，row group内部按列存储。每一个row group由多个stream保存数据和索引信息。每一个stream的数据会根据该列的类型使用特定的压缩算法保存。在ORC中存在如下几种stream类型：
PRESENT：每一个成员值在这个stream中保持一位(bit)用于标示该值是否为NULL，通过它可以只记录部位NULL的值
DATA：该列的中属于当前stripe的成员值。
LENGTH：每一个成员的长度，这个是针对string类型的列才有的。
DICTIONARY_DATA：对string类型数据编码之后字典的内容。
SECONDARY：存储Decimal、timestamp类型的小数或者纳秒数等。
ROW_INDEX：保存stripe中每一个row group的统计信息和每一个row group起始位置信息。
在初始化阶段获取全部的元数据之后，可以通过includes数组指定需要读取的列编号，它是一个boolean数组，如果不指定则读取全部的列，还可以通过传递SearchArgument参数指定过滤条件，根据元数据首先读取每一个stripe中的index信息，然后根据index中统计信息以及SearchArgument参数确定需要读取的row group编号，再根据includes数据决定需要从这些row group中读取的列，通过这两层的过滤需要读取的数据只是整个stripe多个小段的区间，然后ORC会尽可能合并多个离散的区间尽可能的减少I/O次数。然后再根据index中保存的下一个row group的位置信息调至该stripe中第一个需要读取的row group中。
ORC文件格式只支持读取指定字段，还不支持只读取特殊字段类型中的指定部分。
使用ORC文件格式时，用户可以使用HDFS的每一个block存储ORC文件的一个stripe。对于一个ORC文件来说，stripe的大小一般需要设置得比HDFS的block小，如果不这样的话，一个stripe就会分别在HDFS的多个block上，当读取这种数据时就会发生远程读数据的行为。如果设置stripe的只保存在一个block上的话，如果当前block上的剩余空间不足以存储下一个strpie，ORC的writer接下来会将数据打散保存在block剩余的空间上，直到这个block存满为止。这样，下一个stripe又会从下一个block开始存储。
由于ORC中使用了更加精确的索引信息，使得在读取数据时可以指定从任意一行开始读取，更细粒度的统计信息使得读取ORC文件跳过整个row group，ORC默认会对任何一块数据和索引信息使用ZLIB压缩，因此ORC文件占用的存储空间也更小，这点在后面的测试对比中也有所印证。
列式存储和行式存储是针对数据在存储介质中的排序形式而言的，假设存在一张table，那么：
图1-1所示为行式存储和列式存储的示意图，一张table包含5个字段（列）即rowid、date/time、customer name以及quantity，共7行，图中的红色箭头表示存储顺序。
存储形式的差异决定了适用场景的不同：
综合来看，列式存储比较适合大数据量（压缩比高）、分析型 *** 作（针对少数几列）；不适合频率较高的删除（全列检索）、更新（重新压缩） *** 作 。
图2-1所示为列式存储中将某张table基于字典表进行编码压缩的示例，图中左边为源表，假设该table中的customers和material字段的取值均只有右上表所示的5种，那么当源表的行数很大时，customers和material字段就会存在大量重复的取值，为了节省存储空间对这两个字段进行编码，即使用一兆隐个字典表（右上图）记录该两个字段的distinct取值，又下表则用右上表字段取值对应的index（整数1、2、3、4、5）来代替原来的string，由于string占用的存储空间比这几个index占用的存储空间大多了，因此可羡猜兄以较大程度上压缩占用的存储空间。
基于列式存储的两个典型实现是：hbase和parquet，其中：
parquet的文件结构如图3-1所示：
从图中可以看出，1个parquet文件由header（1个）、block（可以多个）、footer（1个）组成，分别负责：
图3-2所示为parquet文件兄袭中，block、rowgroup、columnchunk以及page的关系：
简而言之：
因此如果将一个parquet文件类比成一张大excel 表，那么：
avro 和 parquet相比有哪些优势呢？
可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量
压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码（例如Run Length Encoding和Delta Encoding）进一步节约存储空间
只读取需岩厅银要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能
Parquet就是基于Google的Dremel系统的数据模型和算法实现的。核心思想是使用“record shredding and assembly algorithm”来伏毕表示复杂的嵌套数据类型，同时辅以按列的高效压缩和编码技术，实现降低存
与Avro之前新统计系统的日志都是用Avro做序列化和存储，鉴于Parquet的优势和对Avro的兼容，将HDFS上的存储格式改为Paruqet，并且只需做很小的改动就用原读取Avro的API读取Parquet，以提粗宴高近一个数量级。
Parquet文件尾部存储了文件的元数据信息和统计信息，自描述的，方便解析
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