我把文件转成 parquet？csv 不香吗？我当时愣了一下，发现平时写代码全靠“肌肉记忆”：df.to_parquet() 一敲完事，反而没跟大家好好讲过，为什么现在大数据这摊东西里，Parquet 会变成默认选项。索性那天回去我就整理了下，把这些年踩坑的感受用大白话说一说，顺手用 Python 写点例子，你以后再遇到 parquet 这个格式，脑子里就不会只剩下四个字：能跑就行。

行存还是列存，先搞清楚这事

你可以先脑补一张很长很长的 Excel 表。

• 行存（CSV、JSON）：一行是一个完整“对象”，一整行挨在一起往磁盘上写。
• 列存（Parquet）：是把“每一列”的值凑一起存。

举个特别直白的例子，有个订单表：

id, user_id, amount, city 1, 1001, 88.5,   "上海" 2, 1002, 12.0,   "北京" 3, 1003, 199.9,  "上海" ... 

如果是行存，磁盘上大概是这样：

1,1001,88.5,"上海" 2,1002,12.0,"北京" 3,1003,199.9,"上海" ... 

如果是列存（简化理解一下），磁盘上更像：

id:     [1, 2, 3, ...] user_id:[1001, 1002, 1003, ...] amount: [88.5, 12.0, 199.9, ...] city:   ["上海", "北京", "上海", ...] 

为啥要这么折腾？

因为大数据场景下，最常见的查询其实是“只看几列 + 扫很多行”，比如：

• 看近 30 天订单金额的分布，只要 amount
• 做城市维度的统计，只用到 city + amount

如果是行存，每读一行都会把不需要的列也从磁盘拉出来；列存的话，只扫你要的那几列，IO 直接省一大截，这就是 Parquet 能吃香的第一原因。

Parquet 在磁盘上，大概长什么样

真正的 Parquet 文件结构其实挺复杂的，但你可以用一个比较接地气的版本去记：

• 整个文件被切成一个个 Row Group，有点像“分批打包”，每包几万行、几十万行。
• 每个 Row Group 里面，又按列切成 Column Chunk。
• Column Chunk 再往里，是一页一页的 Page，里面有数据、有字典、有统计信息。

这些设计，主要解决三个现实问题：

1. 压缩率要高比如城市这一列，一堆“上海”“上海”“北京”，直接存太浪费。 Parquet 会优先做字典编码，把重复值变成数字 ID，再压缩，空间能省非常多。

2. 只读需要的列，不读多余的查询只要 amount，那读取引擎看到元数据就知道：这个 Row Group 里 amount 在文件的哪个位置、多长，直接跳过去读这段就行了。

3. 能快速跳过“没用的数据块”每一列的 Page 上会带个统计值，比如 min/max/count。 比如你查“金额 > 100”的订单，某个 Page 的 amount.max = 50，引擎可以一眼判断“这页肯定不符合条件”，就不读了，这就是大家常说的 谓词下推 + 跳过扫描。

所以，Parquet 的本质可以粗暴理解成：带着脑子的压缩列存文件格式——知道自己哪里有什么数据，还会“看一眼条件再决定要不要读”。

用 Python 随手玩一下 Parquet

先来点轻松的，直接用 pandas + pyarrow 写一个数据集到 Parquet，再读回来。

import pandas as pd import numpy as np # 构造一份“假”订单数据 n = 10_000 df = pd.DataFrame({     "order_id": np.arange(1, n + 1),     "user_id": np.random.randint(1, 2000, size=n),     "amount": np.round(np.random.exponential(scale=80, size=n), 2),     "city": np.random.choice(["上海", "北京", "广州", "深圳", "杭州"], size=n), }) # 写成 Parquet 文件（默认用 pyarrow engine） df.to_parquet("orders.parquet", engine="pyarrow") print("写完啦，大小：") import os print(os.path.getsize("orders.parquet") / 1024, "KB") # 再读回来 df2 = pd.read_parquet("orders.parquet", engine="pyarrow") print(df2.head()) 

你可以对比一下，改成 to_csv("orders.csv") 再对比文件大小，一般数据量一上去，Parquet 通常小一大截。

只读几列 + 加条件，Parquet 的优势就出来了

假设有个典型分析需求：只想看上海订单的金额分布，不关心其他列。代码上其实就两行差别：

import pandas as pd # 只读部分列 df_sh_amount = pd.read_parquet(     "orders.parquet",     columns=["amount", "city"] ) print(df_sh_amount.head()) 

如果数据在本地磁盘，你可以自己粗暴测试一下时间差，或者：

• 先读全量所有列，再 df[df["city"] == "上海"]
• 对比“只读几列 + 加条件”的耗时

真正的“大头”开销其实都在 IO 上，Parquet 这种列存格式，配合只读必要列、配合下推过滤条件，性能差异就会很肉眼可见。

Partition（分区目录）这一招，跟 Parquet 是绝配

在数据湖、Hive、Spark 那一套里，你经常会看到这样的路径：

/warehouse/orders/   dt=2024-12-01/city=上海/part-0001.parquet   dt=2024-12-01/city=北京/part-0002.parquet   dt=2024-12-02/city=上海/part-0003.parquet   ... 

这个目录结构其实就是“分区字段”。 配合 Parquet 的列存，你会得到两个好处：

1. 目录就已经过滤了一遍——你查 dt='2024-12-01' and city='上海'，文件系统层面就帮你排除掉一大堆目录。
2. 文件内部再过滤一遍——进了文件之后，Parquet 做“按列存 + 统计信息过滤”。

用 Python 写个简单版的分区输出，可以这么搞：

import pandas as pd import numpy as np n = 20_000 df = pd.DataFrame({     "order_id": np.arange(1, n + 1),     "user_id": np.random.randint(1, 2000, size=n),     "amount": np.round(np.random.exponential(scale=80, size=n), 2),     "dt": np.random.choice(["2024-12-24", "2024-12-25"], size=n),     "city": np.random.choice(["上海", "北京", "广州"], size=n), }) # 写成按 dt, city 分区的集合 df.to_parquet(     "lake/orders",     engine="pyarrow",     partition_cols=["dt", "city"] ) 

写完你去 lake/orders 下面看目录，会发现已经帮你按字段拆好了文件夹，这玩意跟 Spark / Hive / Trino 那一堆统统兼容。

Schema & 类型这件事，Parquet 会比 CSV 老实很多

搞数据久了你会发现，CSV/JSON 最烦的一点就是：类型全靠猜。

• "00123" 到底是字符串还是数字？
• null 是值，还是字面量？
• 布尔是 true/false 还是 1/0 还是 "Y"/"N"？

Parquet 里，Schema 是写死在文件里的，类似：

• order_id: INT64
• amount: DOUBLE
• city: BYTE_ARRAY (UTF8)
• dt: BYTE_ARRAY (UTF8)

引擎在读的时候不需要“猜”，也不会因为某一行写了 "abc" 导致整个列类型变得奇奇怪怪。对下游（比如 Spark、Flink、Pandas）来说：读出来的列是什么类型，基本是确定的。

你甚至可以用 pyarrow 直接定义一个 Schema 再写入：

import pyarrow as pa import pyarrow.parquet as pq table = pa.table({     "order_id": pa.array([1, 2, 3], type=pa.int64()),     "amount": pa.array([10.5, 20.0, 30.2], type=pa.float64()),     "city": pa.array(["上海", "北京", "深圳"], type=pa.string()) }) schema = pa.schema([     ("order_id", pa.int64()),     ("amount", pa.float64()),     ("city", pa.string()), ]) pq.write_table(table, "orders_arrow.parquet", schema=schema) 

这个在跨语言、跨引擎的时候，体验会明显比 CSV 这种“全字符串”的格式靠谱得多。

Schema 变更：加列、删列，Parquet 一般怎么处理

线上的业务字段不可能一成不变，经常会出现：

• 今天加个 channel 渠道字段
• 明天增加一个 is_new_user 标记

Parquet 自己是支持 Schema Evolution（模式演进） 的，主要是几个常见情况比较友好：

1. 新增列老文件没有这个列，新文件有。 读取的时候，老文件里的这个字段会被当成 null，新文件正常有值。

2. 删除列对读取方来说，只要你不去要那一列，老文件还在也无所谓。

简单用 pandas 模拟一个“新增列”的情况：

import pandas as pd # 老 schema df_old = pd.DataFrame({     "order_id": [1, 2, 3],     "amount": [10.5, 20.0, 30.2], }) df_old.to_parquet("orders_v1.parquet") # 新 schema，多了一个 channel df_new = pd.DataFrame({     "order_id": [4, 5],     "amount": [40.0, 50.0],     "channel": ["app", "h5"], }) df_new.to_parquet("orders_v2.parquet") # 读多个文件，pandas 会自动 schema 对齐 df_all = pd.read_parquet(["orders_v1.parquet", "orders_v2.parquet"]) print(df_all) 

你会看到前几行 channel 是 NaN，后面的有值，这就是最常见的“加列演进”场景。

真正复杂的是改类型（int 改成 string 之类），不同引擎的处理方式不太一样，一般都会建议你：慎改类型，宁愿加一个新列。

为啥说 Parquet 已经是“大数据存储的默认选择”

站在一个写业务代码的角度，你可以这么理解这句话：

1. 几乎所有主流大数据计算引擎，都把 Parquet 当一等公民Spark、Flink、Hive、Trino、Presto、Impala、ClickHouse（外表）、各种云数仓…… 你用这些工具的时候，配置里不写格式，默认就是 parquet 的情况越来越多。

2. 跟对象存储搭起来刚好HDFS 现在很多公司就不再大规模部署了，直接上对象存储（S3 / OSS / COS）。 对象存储 + Parquet + 目录分区，基本就能凑出一整套“数据湖”的底座。

3. 工程团队之间，约定 Parquet 当“交换格式”，会省掉很多扯皮比如：

   中间少掉了大量“CSV 字段类型不对”“编码不一致”的扯皮时间。

• 实时计算团队把统计好的指标写到 /warehouse/xxx/ 下的 Parquet
• 数仓团队拿来直接跑离线
• 算法团队直接用 Python 读 Parquet 做特征工程

压缩 + 列存带来的成本优势是非常实打实的同样一份数据，假设：

硬成本是：存储钱 + 读写 IO 的钱，云环境里都是直接体现在账单上的。

• CSV 100 GB
• 压缩 CSV 30 GB
• Parquet 10 GB（甚至更小，看字段特点）

Python 项目里，什么场景适合用 Parquet

你平时写 Python 业务，也不一定都是大数据平台，但只要碰到下面几种情况，我一般都会优先选 Parquet：

1. 中台/服务之间需要落一个“临时数据集”比如某批量任务把结果先写到文件，给另一个任务用，如果字段比较多、数据量偏大，直接 to_parquet() 一把梭。

2. 做离线报表、分析脚本数据源是数据库，导出来以后反复分析—— 与其每次重新从 DB 拉一遍，不如导到 Parquet，本地脚本多跑几次也快得多。

3. 给算法同学准备训练数据特别是特征维度大的那种表，用 CSV 往往会变成“加载很慢 + 占空间”，不如 Parquet 一步到位。

说它好用归好用，但真落地也有一些现实中的坑，简单提几条你有个概念就行：

• 文件太碎一堆特别小的 parquet 文件（比如几十 KB），会让计算引擎很难受。 尽量控制每个文件几十 MB 上百 MB 这个量级比较舒服。

• 分区字段乱选如果你按高基数字段（比如 user_id）分区，会得到海量小目录+小文件，效果适得其反。 一般选日期、地区、业务线之类相对稳定的维度做分区。

• Schema 随便改特别是线上不停加字段、改类型，久而久之同一路径下文件的 schema 非常混乱，下游读取就会很痛苦。 最好把“schema”当做一种契约去管理。

差不多就先聊到这。你下次在项目里看到“统一用 Parquet 吧”这种决策，大概就知道背后的考量：不是“时髦”，而是它在性能、压缩、类型、安全感这些方面，刚好满足了大数据绝大多数的需求。你要是有具体场景想用 Parquet，不确定该怎么落，可以把场景丢给我，我们可以一起把代码捋一捋。

​更多相关技术内容咨询欢迎前往并持续关注好学星城论坛了解详情。

想高效系统的学习Python编程语言，推荐大家关注一个微信公众号：Python编程学习圈。每天分享行业资讯、技术干货供大家阅读，关注即可免费领取整套Python入门到进阶的学习资料以及教程，感兴趣的小伙伴赶紧行动起来吧。