Flink-Flink的列式格式Parquet压缩保存

简介

Flink是一个功能强大的流处理和批处理框架，它具有高效的数据处理能力和良好的扩展性。在Flink中，数据可以以多种格式进行存储，其中列式格式的Parquet被广泛应用于大规模数据存储和处理场景。本博客将介绍在Flink中如何使用列式格式Parquet进行数据压缩和保存。

列式格式Parquet的优势

列式格式Parquet是一种基于列的存储格式，它将数据按照列进行组织，相比于行式存储格式，Parquet在存储和查询效率上具有显著的优势。首先，列式存储可以避免存储重复的值，从而减少存储空间的占用。其次，列式存储可以仅读取所需的列，而不需要读取整个行，从而提高查询速度。另外，Parquet还支持多种压缩算法，可以进一步减少存储空间的占用。

Flink中使用列式格式Parquet进行数据压缩和保存

在Flink中，可以通过编写自定义的Sink函数来实现将数据保存为Parquet格式并进行压缩。下面是一个简单的示例：

import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.metadata.CompressionCodecName;
import org.apache.parquet.schema.MessageType;
import org.apache.parquet.schema.MessageTypeParser;
import org.apache.parquet.example.data.Group;
import org.apache.parquet.example.data.simple.SimpleGroupFactory;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetFileWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.ParquetWriter;
import org.apache.parquet.hadoop.example.GroupWriteSupport;

import java.io.IOException;

public class ParquetSink extends RichSinkFunction<Row> {
    private ParquetWriter<Group> writer;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);

        String schemaString = "message MySchema {\n" +
                "  required binary name;\n" +
                "  required int32 age;\n" +
                "}";

        MessageType schema = MessageTypeParser.parseMessageType(schemaString);

        Path outputPath = new Path("path/to/parquet/file");
        Configuration configuration = new Configuration();
        GroupWriteSupport writeSupport = new GroupWriteSupport();
        writeSupport.setSchema(schema, configuration);

        writer = new ParquetWriter<>(outputPath,
                ParquetFileWriter.Mode.CREATE,
                new GroupWriteSupport());

        CompressionCodecName codecName = CompressionCodecName.SNAPPY; // 可选的压缩算法

        writer = new ParquetWriter<>(outputPath,
                writeSupport,
                codecName,
                ParquetWriter.DEFAULT_BLOCK_SIZE,
                ParquetWriter.DEFAULT_PAGE_SIZE,
                ParquetWriter.DEFAULT_PAGE_SIZE,
                ParquetWriter.DEFAULT_IS_DICTIONARY_ENABLED,
                ParquetWriter.DEFAULT_IS_VALIDATING_ENABLED,
                ParquetWriter.DEFAULT_WRITER_VERSION,
                configuration);
    }

    @Override
    public void invoke(Row value, Context context) throws Exception {
        SimpleGroupFactory groupFactory = new SimpleGroupFactory(writer.getSchema());
        Group group = groupFactory.newGroup();
        group.add("name", value.getField(0));
        group.add("age", value.getField(1));
        writer.write(group);
    }

    @Override
    public void close() throws Exception {
        super.close();
        if (writer != null) {
            writer.close();
        }
    }
}

在上述代码中，我们定义了一个自定义的Sink函数ParquetSink，用于将数据保存为Parquet格式。在open方法中，我们首先定义了Parquet的Schema，并指定了输出路径和压缩算法。在invoke方法中，我们将数据转换为Parquet中的Group对象，并将其写入到ParquetWriter中。在close方法中，我们关闭了ParquetWriter。

通过将自定义的Sink函数加入到Flink的数据流中，即可将数据以列式格式Parquet的形式进行压缩和保存。

总结

本博客介绍了在Flink中使用列式格式Parquet进行数据压缩和保存的方法。通过使用Parquet的列式存储和压缩算法，我们可以在Flink中高效地保存和查询大规模数据。希望本博客对您在使用Flink进行数据处理时有所帮助。

参考链接：

• Flink官方文档
• Parquet官方文档