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Parquet

输入输出别名

描述

Apache Parquet 是一种在 Hadoop 生态系统中广泛使用的列式存储格式。ClickHouse 支持对这种格式的读写操作。

数据类型匹配

下表显示了支持的数据类型,以及它们在 INSERTSELECT 查询中与 ClickHouse 数据类型 的匹配关系。

Parquet 数据类型 (INSERT)ClickHouse 数据类型Parquet 数据类型 (SELECT)
BOOLBoolBOOL
UINT8, BOOLUInt8UINT8
INT8Int8/Enum8INT8
UINT16UInt16UINT16
INT16Int16/Enum16INT16
UINT32UInt32UINT32
INT32Int32INT32
UINT64UInt64UINT64
INT64Int64INT64
FLOATFloat32FLOAT
DOUBLEFloat64DOUBLE
DATEDate32DATE
TIME (ms)DateTimeUINT32
TIMESTAMP, TIME (us, ns)DateTime64TIMESTAMP
STRING, BINARYStringBINARY
STRING, BINARY, FIXED_LENGTH_BYTE_ARRAYFixedStringFIXED_LENGTH_BYTE_ARRAY
DECIMALDecimalDECIMAL
LISTArrayLIST
STRUCTTupleSTRUCT
MAPMapMAP
UINT32IPv4UINT32
FIXED_LENGTH_BYTE_ARRAY, BINARYIPv6FIXED_LENGTH_BYTE_ARRAY
FIXED_LENGTH_BYTE_ARRAY, BINARYInt128/UInt128/Int256/UInt256FIXED_LENGTH_BYTE_ARRAY

数组可以嵌套,并且可以将 Nullable 类型作为参数。TupleMap 类型也可以嵌套。

不支持的 Parquet 数据类型有:

  • FIXED_SIZE_BINARY
  • JSON
  • UUID
  • ENUM.

ClickHouse 表列的数据类型可能与插入的 Parquet 数据的相应字段有所不同。当插入数据时,ClickHouse 会根据上表解释数据类型,然后将数据 转换 为与 ClickHouse 表列设置的类型相对应的数据类型。

示例用法

插入和选择数据

您可以使用以下命令将 Parquet 数据从文件插入到 ClickHouse 表中:

您可以使用以下命令从 ClickHouse 表中选择数据并将其保存到某个文件中,格式为 Parquet:

要与 Hadoop 交换数据,您可以使用 HDFS 表引擎

格式设置

设置描述默认值
input_format_parquet_case_insensitive_column_matching匹配 Parquet 列与 ClickHouse 列时忽略大小写。0
input_format_parquet_preserve_order在读取 Parquet 文件时避免重新排序行。通常会使读取速度变得更慢。0
input_format_parquet_filter_push_down在读取 Parquet 文件时,根据 WHERE/PREWHERE 表达式和 Parquet 元数据中的最小/最大统计信息跳过整个行组。1
input_format_parquet_bloom_filter_push_down在读取 Parquet 文件时,根据 WHERE 表达式和 Parquet 元数据中的布隆过滤器跳过整个行组。0
input_format_parquet_use_native_reader在读取 Parquet 文件时,使用本机读取器而不是箭头读取器。0
input_format_parquet_allow_missing_columns允许在读取 Parquet 输入格式时缺少列。1
input_format_parquet_local_file_min_bytes_for_seek本地读取(文件)执行查找所需的最小字节数,而不是在 Parquet 输入格式中读取并忽略。8192
input_format_parquet_enable_row_group_prefetch在 parquet 解析期间启用行组预取。目前,仅支持单线程解析时进行预取。1
input_format_parquet_skip_columns_with_unsupported_types_in_schema_inference在 Parquet 格式的模式推断中跳过具有不支持类型的列。0
input_format_parquet_max_block_sizeParquet 读取器的最大块大小。65409
input_format_parquet_prefer_block_bytesParquet 读取器输出的平均块字节数。16744704
output_format_parquet_row_group_size目标行组大小(行数)。1000000
output_format_parquet_row_group_size_bytes在压缩之前的目标行组大小(字节)。536870912
output_format_parquet_string_as_string对于字符串列,使用 Parquet String 类型而不是 Binary。1
output_format_parquet_fixed_string_as_fixed_byte_array对于 FixedString 列,使用 Parquet FIXED_LENGTH_BYTE_ARRAY 类型而不是 Binary。1
output_format_parquet_version输出格式的 Parquet 格式版本。支持的版本:1.0、2.4、2.6 和 2.latest(默认)。2.latest
output_format_parquet_compression_methodParquet 输出格式的压缩方法。支持的编解码器:snappy、lz4、brotli、zstd、gzip、none(未压缩)。zstd
output_format_parquet_compliant_nested_types在 Parquet 文件模式中,使用名称 'element' 而不是 'item' 来表示列表元素。这是 Arrow 库实现的历史遗留问题。通常会提高兼容性,除非与某些旧版本的 Arrow 兼容性差。1
output_format_parquet_use_custom_encoder使用更快的 Parquet 编码器实现。1
output_format_parquet_parallel_encoding在多个线程中进行 Parquet 编码。需要 output_format_parquet_use_custom_encoder1
output_format_parquet_data_page_size在压缩之前的目标页大小(字节)。1048576
output_format_parquet_batch_size每多少行检查一次页面大小。如果某些列的平均值大小超过几 KB,请考虑减少此值。1024
output_format_parquet_write_page_index增加将页面索引写入 Parquet 文件的可能性。1
input_format_parquet_import_nested过时的设置,不执行任何操作。0