【Pyspark-驯化】spark中高效保存数据到hive表中：stored as PARQUET
 
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🎯 1. 基本介绍

  在PySpark中，数据可以以不同的文件格式存储，其中最常见的是TEXTFILE和PARQUET。这两种格式在存储效率、查询性能以及使用场景上有着显著的差异。

• STORED AS TEXTFILE：这是一种简单的存储方式，将数据以文本形式存储，通常用于非结构化数据。它不需要特定的序列化机制，易于阅读但不适合高效的数据查询。
• STORED AS PARQUET：Parquet是一种列式存储格式，被优化用于分析型查询。它支持复杂的嵌套数据结构，并且与Hadoop和Spark等大数据平台紧密集成。

💡 2. 代码使用

2.1 使用TEXTFILE存储格式

  TEXTFILE存储格式是一种常见的文本文件存储格式，也是Hadoop中默认的文件存储格式之一。它是一种无压缩的存储格式，适合存储大规模的文本数据。
  TEXTFILE存储格式将文本数据按行进行存储，每行数据都以换行符分隔。每一行可以是任何字符序列，可以是UTF-8编码的文本，也可以是二进制数据。不同的记录之间没有特定的分隔符或结构。这种存储格式的简单性使得它易于使用和处理。

• 使用TEXTFILE存储格式具有以下优点：
• 可读性好：由于存储的是明文文本，易于阅读和理解。
• 通用性强：可以存储各种类型的文本数据，包括纯文本、CSV格式、JSON格式等。
• 灵活性高：由于没有特定的分隔符或结构，可以自由定义记录的格式和解析方式。
• 适用性广泛：作为Hadoop默认的文件存储格式之一，可以方便地与Hadoop生态系统中的其他工具和组件集成使用。
• 但是，TEXTFILE存储格式也存在一些缺点：
• 占用存储空间大：由于文件没有经过压缩处理，所以存储空间较大。
• 读取性能较低：由于没有压缩和索引的支持，在大规模数据集上的读取性能相对较低。
• 不适合处理结构化数据：由于缺乏严格的分隔符和结构，相对不适合存储和处理结构化的数据。
    具体的pyspark通过sparksession指定格式中的代码实践如下所示：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("TEXTFILE vs PARQUET") \
    .getOrCreate()

# 创建一个DataFrame
df_text = spark.createDataFrame([(1, "Alice"), (2, "Bob")], ["id", "name"])

# 写入TEXTFILE格式
df_text.write \
    .option("header", "true") \
    .csv("path_to_output_textfile")

# 输出结果：数据将被写入到指定路径的文本文件中

  在创建表的时候指定格式，具体的代码如下所示：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table_name (
  column1_name column1_datatype,
  column2_name column2_datatype,
  ...
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;  -- 指定存储格式为TEXTFILE

2.2 使用PARQUET存储格式

  PARQUET存储格式是一种列式存储格式，常用于大规模数据存储和分析场景。它在存储和处理大规模结构化数据上具有很高的效率和性能。
  `PARQUET存储格式将数据按列进行存储，而不是按行存储。每列的数据都以独立的文件进行存储，利用列内数据的相似性进行高效的压缩和编码。这种存储方式使得PARQUET能够提供更高的读取和查询性能，减少了数据的I/O开销，并且能够更好地利用系统内存和CPU资源。

• PARQUET存储格式具有以下特点和优势：
• 列式存储：按列存储数据，减少了存储空间和I/O开销，提高了读取和查询性能。
• 压缩效率高：PARQUET支持多种压缩算法，如Snappy、Gzip和LZO等，可以根据数- - 据特点选择最合适的压缩方式。
• 列压缩和编码：PARQUET采用了高效的列压缩和编码算法，对相同的数据进行重复压缩和编码，进一步减少存储空间。
• 谓词下推（Predicate Pushdown）：PARQUET支持谓词下推操作，可以在查询执行之- 前通过元数据信息进行过滤，减少数据的扫描和读取量，提高查询效率。
• 列式统计信息：PARQUET存储格式可以在列级别上存储统计信息，如最大值、最小值、唯一值数量等，方便进行数据分析和查询优化。
    具体的pyspark通过sparksession指定格式中的代码实践如下所示：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Create Table with Storage Format") \
    .getOrCreate()

# 创建DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, "Alice"), (2, "Bob")], ["id", "name"])

# 使用Parquet格式创建表
df.write \
    .saveAsTable("my_table_name", format="parquet")

  在创建表的时候指定格式，具体的代码如下所示：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table_name (
  column1_name column1_datatype,
  column2_name column2_datatype,
  ...
)
STORED AS PARQUET;  -- 指定存储格式为Parquet

🔍 3. 注意事项

• TEXTFILE格式适合于小规模数据或日志数据，而PARQUET格式适合于需要高效查询和分析的大规模数据集。
• Parquet文件是列式存储，可以显著提高查询性能，尤其是在数据倾斜或过滤操作中。
• Parquet格式支持数据压缩，可以有效减少存储空间。
• 在读取Parquet文件时，Spark可以利用列剪枝（Column Pruning）和谓词下推（Predicate Pushdown）来提高查询效率。

🔍 4. 总结

  在PySpark中，选择正确的存储格式对于优化数据处理和查询性能至关重要。TEXTFILE格式简单易用，但只适合非结构化数据或小规模数据集。相比之下，PARQUET格式提供了高效的存储和查询能力，尤其适合于分析型工作负载。通过本博客的代码示例，我们学习了如何在PySpark中使用这两种存储格式，并理解了它们在不同场景下的应用。希望这篇博客能够帮助你更好地选择适合你数据需求的存储格式。