说明：此方案已经我们已经运行1年。
1、场景描述：
我们对客户登录日志做了数据仓库，但实际业务使用中有一些个共同点，
A 需要关联维度表
B 最终仅取某个产品一段时间内的数据
C 只关注其中极少的字段
基于以上业务，我们决定每天定时统一关联维度表，对关联后的数据进行另外存储。各个业务直接使用关联后的数据进行离线计算。
2、择parquet的外部因素
在各种列存储中，我们最终选择parquet的原因有许多。除了parquet自身的优点，还有以下因素
A、公司当时已经上线spark 集群，而spark天然支持parquet，并为其推荐的存储格式(默认存储为parquet)。
B、hive 支持parquet格式存储，如果以后使用hiveql 进行查询，也完全兼容。
3、选择parquet的内在原因
下面通过对比parquet和csv，说说parquet自身都有哪些优势
csv在hdfs上存储的大小与实际文件大小一样。若考虑副本，则为实际文件大小*副本数目。（若没有压缩）
3.1 parquet采用不同压缩方式的压缩比
说明：原始日志大小为214G左右，120+字段
采用csv（非压缩模式）几乎没有压缩。
采用parquet 非压缩模式、gzip、snappy格式压缩后分别为17.4G、8.0G、11G，达到的压缩比分别是：12、27、19。
若我们在hdfs上存储3份，压缩比仍达到4、9、6倍
3.2 分区过滤与列修剪
3.2.1分区过滤
parquet结合spark，可以完美的实现支持分区过滤。如，需要某个产品某段时间的数据，则hdfs只取这个文件夹。
spark sql、rdd 等的filter、where关键字均能达到分区过滤的效果。
使用spark的partitionBy 可以实现分区，若传入多个参数，则创建多级分区。第一个字段作为一级分区，第二个字段作为2级分区。。。。。
3.2.2 列修剪
列修剪：其实说简单点就是我们要取回的那些列的数据。
当取得列越少，速度越快。当取所有列的数据时，比如我们的120列数据，这时效率将极低。同时，也就失去了使用parquet的意义。
3.2.3 分区过滤与列修剪测试如下：
说明：
A、task数、input值、耗时均为spark web ui上的真实数据。
B、之所以没有验证csv进行对比，是因为当200多G，每条记录为120字段时，csv读取一个字段算个count就直接lost excuter了。
C、注意：为避免自动优化，我们直接打印了每条记录每个字段的值。（以上耗时估计有多部分是耗在这里了）
D、通过上图对比可以发现：
- 当我们取出所有记录时，三种压缩方式耗时差别不大。耗时大概7分钟。
- 当我们仅取出某一天时，parquet的分区过滤优势便显示出来。仅为6分之一左右。貌似当时全量为七八天左右吧。
- 当我们仅取某一天的一个字段时，时间将再次缩短。这时，硬盘将只扫描该列所在rowgroup的柱面。大大节省IO。如有兴趣，可以参考 深入分析Parquet列式存储格式
E、测试时请开启filterpushdown功能
4、结论
- parquet的gzip的压缩比率最高，若不考虑备份可以达到27倍。可能这也是spar parquet默认采用gzip压缩的原因吧。
- 分区过滤和列修剪可以帮助我们大幅节省磁盘IO。以减轻对服务器的压力。
- 如果你的数据字段非常多，但实际应用中，每个业务仅读取其中少量字段，parquet将是一个非常好的选择。