Parquet列式存储+ZSTD压缩，百度是如何做到存储节省30%的？

在当前大数据时代，数据存储效率与成本控制成为企业面临的核心挑战之一。百度作为全球领先的互联网科技公司，在海量数据处理方面积累了丰富的经验。其中，百度通过引入Parquet列式存储格式与ZSTD压缩算法，成功实现了存储空间节省30%的优化效果。本文将深入解析Parquet列式存储与ZSTD压缩的技术原理，探讨百度在实际应用中如何通过这两项技术实现高效的数据存储与管理。

一、Parquet列式存储：大数据存储的革命性方案

Parquet是一种面向分析场景的列式存储文件格式，广泛应用于Hadoop生态系统中，如Apache Hive、Apache Impala、Apache Spark等。与传统的行式存储不同，列式存储将数据按列进行组织和存储，这种方式在大数据分析场景中具有显著优势。

首先，列式存储能够显著提升查询性能。在大多数分析型查询中，用户往往只关心部分列的数据。例如，一个包含用户ID、姓名、年龄、性别、注册时间等字段的用户表，如果查询只需要统计用户的年龄分布，则只需要读取“年龄”这一列数据。列式存储允许跳过无关列的数据读取，从而大幅减少I/O开销，提升查询效率。

其次，列式存储在数据压缩方面具有天然优势。由于同一列的数据类型相同，且往往具有较高的数据重复性，因此更容易进行高效的编码与压缩。例如，使用字典编码、RLE（Run-Length Encoding）等编码方式，可以显著降低存储空间占用。

Parquet格式不仅支持列式存储，还具备良好的模式演化能力，支持嵌套数据结构，兼容多种数据处理引擎，因此成为大数据领域中广泛采用的存储格式。

二、ZSTD压缩：兼顾压缩率与性能的高效压缩算法

ZSTD（Zstandard）是由Facebook开源的一种高性能压缩算法，旨在提供高压缩率的同时保持极高的压缩与解压速度。与传统的GZIP、Snappy、LZ4等压缩算法相比，ZSTD在多个方面表现出色：

1. 压缩率高：ZSTD在默认压缩级别下即可提供接近GZIP的压缩率，而在更高压缩级别下甚至可以超越GZIP，同时保持较高的压缩速度。

2. 压缩与解压速度快：ZSTD在压缩和解压速度上远超GZIP，尤其是在解压阶段，ZSTD的解压速度可以达到每秒数百MB甚至GB级别，这对于大规模数据分析场景尤为重要。

3. 可调节压缩级别：ZSTD支持从压缩速度优先到压缩率优先的多级调节，用户可以根据实际需求在压缩效率与存储成本之间取得平衡。

4. 支持并行压缩：ZSTD支持多线程压缩，能够充分利用现代多核CPU的性能，显著提升压缩效率。

三、百度的实践：Parquet + ZSTD 实现存储节省30%

百度作为拥有海量数据的企业，在数据存储方面面临巨大压力。为了优化存储成本，百度在多个大数据平台中引入了Parquet列式存储格式，并结合ZSTD压缩算法，取得了显著的成效。

1. 存储结构优化

百度在其数据仓库系统中，将原本以文本格式（如CSV、JSON）或行式存储（如Avro）存储的数据迁移到Parquet格式。这种迁移不仅提升了查询性能，也大幅减少了存储空间的占用。例如，某业务线的数据从Avro格式迁移到Parquet后，存储空间减少了约45%。

2. 压缩算法升级

在压缩算法方面，百度逐步将原本使用的Snappy或GZIP替换为ZSTD。通过对比测试发现，在相同压缩级别下，ZSTD相比Snappy压缩率提升了10%-15%，而相比GZIP则在压缩率相近的情况下，压缩与解压速度提升了数倍。这使得百度在不牺牲性能的前提下，进一步降低了存储成本。

3. 多维度性能优化

除了存储空间的节省，百度还结合Parquet与ZSTD的优势，进行了多维度的性能优化：

- 查询加速：列式存储使得查询时仅需读取相关列，减少了I/O开销，提升了查询响应速度。

- 内存占用降低：高效的压缩算法减少了数据在内存中的解压占用，提升了整体计算效率。

- 网络传输优化：压缩后的数据体积更小，减少了在分布式系统中节点之间的数据传输量，降低了网络负载。

4. 实际效果与案例

在百度的某核心业务系统中，数据量达到PB级别。通过引入Parquet + ZSTD组合，百度成功将存储成本降低了约30%。同时，查询性能提升了20%以上，数据处理的整体效率得到了显著提升。

此外，百度还通过自动化工具对数据存储策略进行动态调整。例如，根据数据访问频率自动选择不同的压缩级别，对冷数据使用高压缩级别，对热数据使用中低压缩级别，从而在存储成本与性能之间取得最佳平衡。

四、Parquet与ZSTD的未来发展趋势

随着大数据技术的不断发展，Parquet与ZSTD的应用前景也愈发广阔。

1. Parquet的持续演进

Parquet社区持续优化其存储格式，包括支持更高效的数据编码方式、增强对嵌套结构的支持、提升与各类计算引擎的兼容性等。同时，Parquet也在向云原生方向发展，支持对象存储、流式处理等新型应用场景。

2. ZSTD的广泛应用

ZSTD已经被广泛应用于数据库、文件系统、日志系统、容器镜像等多个领域。其高效压缩与解压能力，使其成为未来大数据压缩领域的主流选择之一。此外，ZSTD也在向硬件加速方向发展，如支持GPU压缩、利用SIMD指令集提升性能等。

3. 企业级应用的普及

随着Parquet与ZSTD技术的成熟，越来越多的企业开始将其应用于生产环境。百度的成功实践为其他企业提供了宝贵的参考，预计未来将有更多企业通过这两项技术实现存储与计算效率的双重提升。

结语

Parquet列式存储与ZSTD压缩算法的结合，为大数据存储提供了高效、低成本的解决方案。百度通过深入的技术实践，成功将存储成本降低30%，并在查询性能、计算效率等方面取得显著提升。随着技术的不断演进，Parquet与ZSTD将在更多场景中发挥重要作用，成为企业构建高效大数据平台的重要基石。