Parquet列式存储：实现高效数据存储与优化查询性能
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介绍
随着大模型AI技术的发展，全球数据量呈指数增长，尤其是非结构化数据的增加挑战了传统关系型数据库的有效性。传统存储方式不仅成本高，还影响数据处理效率。企业面临的主要矛盾在于：尽管采用了结构化存储方案，但复杂的ETL流程割裂了数据工程与分析，增加了协作成本并限制了数据价值的实时释放。
在此背景下，Parquet作为一种革命性的列式存储格式正重塑数据生态。该开源格式通过创新的列式存储架构，实现了三个维度的技术突破：
1）基于列式存储的高效压缩算法，较传统行式存储可节省50%以上的存储空间；
2）支持复杂嵌套数据结构的Schema演化能力，完美适配JSON、Avro等现代数据格式；
3）跨平台兼容性设计，原生支持Java、Python、C++等主流编程语言，并与Spark等大数据计算框架深度集成。
星环科技TDH社区版提供了免费使用的解决方案，不仅全面支持Parquet格式，还兼容其他常用的数据格式如ORC和Avro，满足多样化需求。通过TDH社区版对这些格式的支持，用户能够更高效地处理海量数据，提升查询性能，降低存储成本，为业务创新提供强大支持。
行式存储 vs 列式存储
在深入探讨Parquet的技术优势之前，我们需要先理解数据存储领域两个根本性的范式差异——行式存储与列式存储的内在逻辑。
（1）行式存储
行式存储将数据按行存储在磁盘上，即将同一行的所有字段值存储在一起。
适用于 OLTP（在线事务处理）场景，如数据库系统，其中通常需要快速地执行插入、更新和删除操作。
行式存储的优点：
- 快速定位整行数据：行式存储能够快速定位到某一行的数据。例如，当查询Order ID=100的数据时，只需从存储中直接读取这一行，所有字段都能一次性高效返回。
- 事务操作支持好：行式存储非常适合高频的增删改操作，例如修改Order ID=100这一行的Price值。这种操作只需要定位到该行并进行更新，整体效率非常高。
（2）列式存储
列式存储将数据按列存储在磁盘上，即将同一列的所有数值存储在一起。
适用于 OLAP（在线分析处理）场景，如数据仓库和大数据分析平台，其中通常需要执行复杂的查询和聚合操作。
查询时只需读取所需的列，因此在分析性能上通常比行式存储更高效，特别是当查询只涉及部分列时。
列式存储的优点：
- 按列查询性能高：在数据分析场景中，查询操作往往只涉及少数列，例如筛选Price接近200的数据。在列式存储中，只需读取 Price列即可，这显著减少了 I/O 操作和内存占用，提高了查询效率。
- 压缩效果好：由于同一列的数据类型相同且分布相似，列式存储能够实现高效压缩。例如，Quantity列的值有一定规律性，这样的数据在列式存储中可以被压缩得非常紧凑，从而节省存储空间并加速处理。
Parquet 文件格式特点
1. 列式存储
Parquet 将数据按列存储，而不是按行存储。这意味着每个列的数据被单独存储，而不是整行的数据。这种存储方式有几个优势：
- 数据压缩效率高：相同类型的数据通常会有更高的重复性，这使得压缩算法在列式存储下更为有效，压缩率可较行式存储提升3-5倍。。
- 查询效率高：针对典型分析场景中"只读取部分字段"的查询特性，列式存储天然支持列裁剪，可直接跳过无关列的读取过程，有效降低I/O负载。
2. 分区和 row groups
Parquet 文件被分割为多个 row groups（行组），每个 row group 包含部分行的数据。
每个 row group 可以独立于其他 row groups 进行压缩和存储。这种分割方式提供了以下优势：
- 更高的并行性：分布式处理框架如Spark可以并行读取和处理不同的 row groups，从而加速数据处理任务。
- 谓词下推：Parquet 存储了每个列块的元数据，包括最小值和最大值，查询引擎可以利用这些信息来跳过不满足条件的数据块，减少 I/O 操作，加快查询执行速度。
3. 模式演进和兼容性
Parquet 文件在物理存储中完整保留数据模式（Schema）定义，这种设计赋予其强大的模式演化能力。当业务需求变更导致数据结构扩展时，Parquet 支持向现有数据集添加新列，而无需重构原有数据。更进一步，它允许在不同版本间实现兼容性读写：新增列可设置默认值或标记为可选字段，历史查询仍能正常执行。这种灵活性在数据湖架构中尤为重要，既避免了全量数据迁移的高昂成本，又能确保新旧系统间的平滑过渡，使数据资产具备持续演进的生命力。
4. 跨平台和生态系统支持
Parquet 是一个开放的文件格式，其跨语言SDK支持Java、Python、C++等主流开发语言，并深度集成到Inceptor。在星环TDH平台中，Parquet作为开放的列式存储格式，通过深度集成支持外部数据的高效接入与分析，并与平台的多模型存储引擎协同，辅助实现从采集到分析的数据流转。这种开放生态不仅降低了异构系统间的集成成本，更构建起统一的数据交换层，使结构化与半结构化数据能够在不同处理引擎间自由流动。
Parquet架构解析
技术架构
Parquet的架构如上图所示，主要包含以下 5 个主要模块：
- parquet-format：定义了所有格式规范，以及由 Thrift 序列化的元数据信息等。
- parquet-mr：包括多个实现了读写 Parquet 文件的功能模块，并且提供一些和其它组件适配的工具，例如Hadoop Input/Output Formats、Pig loaders、Hive Serde等。
- parquet-cpp：用于读写 Parquet 文件的 C++ 库。
- parquet-rs：用于读写 Parquet 文件的 Rust 库。
- parquet-compatibility：包含验证不同语言之间读写 Parquet 文件的兼容性测试等。
数据模型
Parquet 是一种支持嵌套的数据模型，和 Protocol Buffers 的数据模型类似，它的 schema 就是一个嵌套 message。
每个 schema 包含多个字段，每一个字段又可以包含多个字段，每一个字段有三个属性：repetition、type 和 name，其中 repetiton 可以是以下三种：required（出现1次），repeated（出现0次或多次），optional（出现0次或1次）。每一个字段的数据类型可以分成两种：group（复杂类型）和 primitive（基本类型）。 Parquet Schema 示意图如下。
以下面这个schema为例（同上图）介绍Parquet的数据模型
message AddressBook {
required string owner;
repeated string ownerPhoneNumbers;
repeated group contacts {
required string name;
optional string phoneNumber;
}
}在这个schema中，每条记录代表一条轨迹。每条记录中有且仅有一个owner，每个owner可以对应0个或多个ownerPhoneNumbers和contacts 。每个contacts 必须包含一个name，phoneNumber字段则为可选字段。在 schema的顶层是message，它可以包含多个字段。每个字段具有三个属性：重复性（repetition）、类型（type）和名字（name）。
字段的重复性包含三种：
- required：有且只有一次
- optional：0次或1次
- repeated：0次或多次
字段的类型包括：
a、基础数据类型（物理上只存储基础数据类型）：BOOLEAN、INT32、INT64、INT96、FLOAT、DOUBLE、BYTE_ARRAY、FIXED_LEN_BYTE_ARRAY
b、逻辑数据类型（指导如何转换成基础数据类型进行存储）：
- 字符串类型：STRING、ENUM、UUID
- 数字类型：有符号整数，无符号整数 INT(8/16/32/64, true/false)
- 十进制：DECIMAL
- 时间类型：DATE、TIME、TIMESTAMP
- 嵌入类型：JSON、BSON、VARIANT
- 嵌套类型：LIST（需要三级嵌套），MAP(需要三级嵌套)
- 空值
Parquet编码与压缩策略
编码
编码是将数据转换为更紧凑的格式，以减少存储空间或提高计算效率。Parquet 使用了几种常见的编码方式来对数据进行编码，这些编码方式有助于在存储时减少数据的冗余，提高读取性能。
- PLAIN编码：PLAIN编码是Parquet中最基础的编码方式，它将原始数据直接存储，没有进行任何压缩或变换。该编码方式简单且高效，适用于数据分布均匀的场景，但可能会占用较多存储空间。PLAIN 编码通常用于存储不需要特别优化的字段数据，如简单的整数或字符串。
- DICTIONARY编码：DICTIONARY编码是一种通过使用字典（映射表）将数据中的重复值替换为字典索引的编码方式。该编码方法适用于有大量重复值的数据类型，比如类别型数据。在Parquet中，数据被分成多个区块，每个区块都会为该区块内的数据生成一个字典。存储时，数据中的重复项会被替换为字典的索引，进而节省存储空间。这种方法能够显著降低存储空间，但需要为每个数据块生成字典，可能会增加读取时的解码开销。
- RLE（Run-Length Encoding）编码：RLE（Run-Length Encoding）编码是通过记录连续相同值的数量来压缩数据的一种方式。在数据中，若出现连续相同的值，RLE 会记录这些值出现的次数，从而将重复的数据压缩成更小的表示形式。RLE 编码特别适用于数据中存在大量连续相同值的情况。例如，如果一个字段连续出现 100 个相同的数字，那么 RLE 会将其压缩为“值+出现次数”的形式。
- 位打包（Bit-Packing）编码：位打包（Bit-Packing）是一种将多个小数据类型压缩为更小比特数表示的编码方式。该方法通过打包多个值来提高存储效率，通常用于存储较小的数据类型，如整数、布尔值等。Bit-Packing 可以将每个字段中的数据值压缩为最小的比特位数，从而减少存储空间。
- DELTA 编码：DELTA编码是一种记录数据与其前一个值差异的编码方式。这种方法非常适合存储数值范围比较小且增减变化不大的数据。例如，对于一个增长规律较为平稳的数字序列，DELTA 编码将存储每个数值与前一个数值的差异，而不是存储完整的数值。这样可以显著降低存储空间，特别是对于时间序列数据或连续数据。
压缩
压缩是将数据进一步减少存储空间的技术。Parquet支持多种压缩算法，可以在不牺牲数据质量的情况下，进一步压缩数据以节省存储空间。常见的压缩算法包括Snappy、GZIP、LZO、Brotli等。
- Snappy压缩：Snappy 是 Google 开发的一种压缩算法，具有非常快的压缩和解压缩速度。它的压缩比虽然不如 GZIP，但由于其高效的速度，特别适合大数据处理场景中实时数据处理的需求。Snappy 通常是 Parquet 默认的压缩算法，尤其适用于对速度要求较高的场景。
- GZIP压缩：GZIP是一种较为常见的压缩算法，相较于Snappy，它的压缩比更高，但速度较慢。GZIP压缩适用于对存储空间有较高要求的场景，尤其是当存储成本较高或数据量特别大的时候。GZIP的高压缩比使得它能有效减少存储需求，但解压缩的速度可能成为瓶颈。
- LZO压缩：LZO是一种快速的压缩算法，类似于Snappy，适用于需要快速压缩和解压缩的场景。LZO的压缩比一般不如GZIP，但它的速度非常快，适合于大数据分析中对压缩速度要求较高的应用场景。
- Brotli压缩：Brotli 是由Google开发的一种压缩算法，常用于Web数据传输中的压缩。Brotli的压缩比比GZIP更高，并且其解压速度也较为高效。近年来，Brotli也开始在Parquet中被使用，尤其适用于对存储需求有较高要求的场景。
- Zstandard（ZSTD）压缩：Zstandard（ZSTD）是一种新兴的压缩算法，旨在提供比 GZIP 更高的压缩比和更快的解压速度。ZSTD 兼具了较高的压缩效率和较低的延迟，非常适合需要平衡存储与速度的应用场景。
Parquet表基础操作
#创建 Parquet 表
CREATE TABLE users_parquet (
id INT,
name STRING,
age INT
) USING parquet
LOCATION '/path/to/parquet/table';
#插入数据到Parquet表
INSERT INTO users_parquet VALUES
(1, 'Alice', 29),
(2, 'Bob', 31),
(3, 'Charlie', 25);
#查询Parquet表
SELECT * FROM users_parquet;
SELECT * FROM users_parquet WHERE age > 30;
#创建分区表
CREATE TABLE users_partitioned (
id INT,
name STRING,
age INT
) PARTITIONED BY (age)
USING parquet
LOCATION '/path/to/partitioned/table';总结
Parquet格式凭借其高效的压缩算法、强大的模式演化能力以及广泛的跨平台支持，已经成为现代数据存储与处理的重要工具。星环科技TDH社区版全面免费支持包括Parquet在内的多种先进数据格式，助力用户实现更高效的海量数据分析与处理。
想要了解更多信息，欢迎访问我们的官方网站和加入社区讨论。立即探索，开启您的数据驱动创新之旅！
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介绍
随着大模型AI技术的发展，全球数据量呈指数增长，尤其是非结构化数据的增加挑战了传统关系型数据库的有效性。传统存储方式不仅成本高，还影响数据处理效率。企业面临的主要矛盾在于：尽管采用了结构化存储方案，但复杂的ETL流程割裂了数据工程与分析，增加了协作成本并限制了数据价值的实时释放。
在此背景下，Parquet作为一种革命性的列式存储格式正重塑数据生态。该开源格式通过创新的列式存储架构，实现了三个维度的技术突破：
1）基于列式存储的高效压缩算法，较传统行式存储可节省50%以上的存储空间；
2）支持复杂嵌套数据结构的Schema演化能力，完美适配JSON、Avro等现代数据格式；
3）跨平台兼容性设计，原生支持Java、Python、C++等主流编程语言，并与Spark等大数据计算框架深度集成。
星环科技TDH社区版提供了免费使用的解决方案，不仅全面支持Parquet格式，还兼容其他常用的数据格式如ORC和Avro，满足多样化需求。通过TDH社区版对这些格式的支持，用户能够更高效地处理海量数据，提升查询性能，降低存储成本，为业务创新提供强大支持。
行式存储 vs 列式存储
在深入探讨Parquet的技术优势之前，我们需要先理解数据存储领域两个根本性的范式差异——行式存储与列式存储的内在逻辑。
（1）行式存储
行式存储将数据按行存储在磁盘上，即将同一行的所有字段值存储在一起。
适用于 OLTP（在线事务处理）场景，如数据库系统，其中通常需要快速地执行插入、更新和删除操作。
行式存储的优点：
- 快速定位整行数据：行式存储能够快速定位到某一行的数据。例如，当查询Order ID=100的数据时，只需从存储中直接读取这一行，所有字段都能一次性高效返回。
- 事务操作支持好：行式存储非常适合高频的增删改操作，例如修改Order ID=100这一行的Price值。这种操作只需要定位到该行并进行更新，整体效率非常高。
（2）列式存储
列式存储将数据按列存储在磁盘上，即将同一列的所有数值存储在一起。
适用于 OLAP（在线分析处理）场景，如数据仓库和大数据分析平台，其中通常需要执行复杂的查询和聚合操作。
查询时只需读取所需的列，因此在分析性能上通常比行式存储更高效，特别是当查询只涉及部分列时。
列式存储的优点：
- 按列查询性能高：在数据分析场景中，查询操作往往只涉及少数列，例如筛选Price接近200的数据。在列式存储中，只需读取 Price列即可，这显著减少了 I/O 操作和内存占用，提高了查询效率。
- 压缩效果好：由于同一列的数据类型相同且分布相似，列式存储能够实现高效压缩。例如，Quantity列的值有一定规律性，这样的数据在列式存储中可以被压缩得非常紧凑，从而节省存储空间并加速处理。
Parquet 文件格式特点
1. 列式存储
Parquet 将数据按列存储，而不是按行存储。这意味着每个列的数据被单独存储，而不是整行的数据。这种存储方式有几个优势：
- 数据压缩效率高：相同类型的数据通常会有更高的重复性，这使得压缩算法在列式存储下更为有效，压缩率可较行式存储提升3-5倍。。
- 查询效率高：针对典型分析场景中"只读取部分字段"的查询特性，列式存储天然支持列裁剪，可直接跳过无关列的读取过程，有效降低I/O负载。
2. 分区和 row groups
Parquet 文件被分割为多个 row groups（行组），每个 row group 包含部分行的数据。
每个 row group 可以独立于其他 row groups 进行压缩和存储。这种分割方式提供了以下优势：
- 更高的并行性：分布式处理框架如Spark可以并行读取和处理不同的 row groups，从而加速数据处理任务。
- 谓词下推：Parquet 存储了每个列块的元数据，包括最小值和最大值，查询引擎可以利用这些信息来跳过不满足条件的数据块，减少 I/O 操作，加快查询执行速度。
3. 模式演进和兼容性
Parquet 文件在物理存储中完整保留数据模式（Schema）定义，这种设计赋予其强大的模式演化能力。当业务需求变更导致数据结构扩展时，Parquet 支持向现有数据集添加新列，而无需重构原有数据。更进一步，它允许在不同版本间实现兼容性读写：新增列可设置默认值或标记为可选字段，历史查询仍能正常执行。这种灵活性在数据湖架构中尤为重要，既避免了全量数据迁移的高昂成本，又能确保新旧系统间的平滑过渡，使数据资产具备持续演进的生命力。
4. 跨平台和生态系统支持
Parquet 是一个开放的文件格式，其跨语言SDK支持Java、Python、C++等主流开发语言，并深度集成到Inceptor。在星环TDH平台中，Parquet作为开放的列式存储格式，通过深度集成支持外部数据的高效接入与分析，并与平台的多模型存储引擎协同，辅助实现从采集到分析的数据流转。这种开放生态不仅降低了异构系统间的集成成本，更构建起统一的数据交换层，使结构化与半结构化数据能够在不同处理引擎间自由流动。
Parquet架构解析
技术架构
Parquet的架构如上图所示，主要包含以下 5 个主要模块：
- parquet-format：定义了所有格式规范，以及由 Thrift 序列化的元数据信息等。
- parquet-mr：包括多个实现了读写 Parquet 文件的功能模块，并且提供一些和其它组件适配的工具，例如Hadoop Input/Output Formats、Pig loaders、Hive Serde等。
- parquet-cpp：用于读写 Parquet 文件的 C++ 库。
- parquet-rs：用于读写 Parquet 文件的 Rust 库。
- parquet-compatibility：包含验证不同语言之间读写 Parquet 文件的兼容性测试等。
数据模型
Parquet 是一种支持嵌套的数据模型，和 Protocol Buffers 的数据模型类似，它的 schema 就是一个嵌套 message。
每个 schema 包含多个字段，每一个字段又可以包含多个字段，每一个字段有三个属性：repetition、type 和 name，其中 repetiton 可以是以下三种：required（出现1次），repeated（出现0次或多次），optional（出现0次或1次）。每一个字段的数据类型可以分成两种：group（复杂类型）和 primitive（基本类型）。 Parquet Schema 示意图如下。
以下面这个schema为例（同上图）介绍Parquet的数据模型
message AddressBook {
required string owner;
repeated string ownerPhoneNumbers;
repeated group contacts {
required string name;
optional string phoneNumber;
}
}在这个schema中，每条记录代表一条轨迹。每条记录中有且仅有一个owner，每个owner可以对应0个或多个ownerPhoneNumbers和contacts 。每个contacts 必须包含一个name，phoneNumber字段则为可选字段。在 schema的顶层是message，它可以包含多个字段。每个字段具有三个属性：重复性（repetition）、类型（type）和名字（name）。
字段的重复性包含三种：
- required：有且只有一次
- optional：0次或1次
- repeated：0次或多次
字段的类型包括：
a、基础数据类型（物理上只存储基础数据类型）：BOOLEAN、INT32、INT64、INT96、FLOAT、DOUBLE、BYTE_ARRAY、FIXED_LEN_BYTE_ARRAY
b、逻辑数据类型（指导如何转换成基础数据类型进行存储）：
- 字符串类型：STRING、ENUM、UUID
- 数字类型：有符号整数，无符号整数 INT(8/16/32/64, true/false)
- 十进制：DECIMAL
- 时间类型：DATE、TIME、TIMESTAMP
- 嵌入类型：JSON、BSON、VARIANT
- 嵌套类型：LIST（需要三级嵌套），MAP(需要三级嵌套)
- 空值
Parquet编码与压缩策略
编码
编码是将数据转换为更紧凑的格式，以减少存储空间或提高计算效率。Parquet 使用了几种常见的编码方式来对数据进行编码，这些编码方式有助于在存储时减少数据的冗余，提高读取性能。
- PLAIN编码：PLAIN编码是Parquet中最基础的编码方式，它将原始数据直接存储，没有进行任何压缩或变换。该编码方式简单且高效，适用于数据分布均匀的场景，但可能会占用较多存储空间。PLAIN 编码通常用于存储不需要特别优化的字段数据，如简单的整数或字符串。
- DICTIONARY编码：DICTIONARY编码是一种通过使用字典（映射表）将数据中的重复值替换为字典索引的编码方式。该编码方法适用于有大量重复值的数据类型，比如类别型数据。在Parquet中，数据被分成多个区块，每个区块都会为该区块内的数据生成一个字典。存储时，数据中的重复项会被替换为字典的索引，进而节省存储空间。这种方法能够显著降低存储空间，但需要为每个数据块生成字典，可能会增加读取时的解码开销。
- RLE（Run-Length Encoding）编码：RLE（Run-Length Encoding）编码是通过记录连续相同值的数量来压缩数据的一种方式。在数据中，若出现连续相同的值，RLE 会记录这些值出现的次数，从而将重复的数据压缩成更小的表示形式。RLE 编码特别适用于数据中存在大量连续相同值的情况。例如，如果一个字段连续出现 100 个相同的数字，那么 RLE 会将其压缩为“值+出现次数”的形式。
- 位打包（Bit-Packing）编码：位打包（Bit-Packing）是一种将多个小数据类型压缩为更小比特数表示的编码方式。该方法通过打包多个值来提高存储效率，通常用于存储较小的数据类型，如整数、布尔值等。Bit-Packing 可以将每个字段中的数据值压缩为最小的比特位数，从而减少存储空间。
- DELTA 编码：DELTA编码是一种记录数据与其前一个值差异的编码方式。这种方法非常适合存储数值范围比较小且增减变化不大的数据。例如，对于一个增长规律较为平稳的数字序列，DELTA 编码将存储每个数值与前一个数值的差异，而不是存储完整的数值。这样可以显著降低存储空间，特别是对于时间序列数据或连续数据。
压缩
压缩是将数据进一步减少存储空间的技术。Parquet支持多种压缩算法，可以在不牺牲数据质量的情况下，进一步压缩数据以节省存储空间。常见的压缩算法包括Snappy、GZIP、LZO、Brotli等。
- Snappy压缩：Snappy 是 Google 开发的一种压缩算法，具有非常快的压缩和解压缩速度。它的压缩比虽然不如 GZIP，但由于其高效的速度，特别适合大数据处理场景中实时数据处理的需求。Snappy 通常是 Parquet 默认的压缩算法，尤其适用于对速度要求较高的场景。
- GZIP压缩：GZIP是一种较为常见的压缩算法，相较于Snappy，它的压缩比更高，但速度较慢。GZIP压缩适用于对存储空间有较高要求的场景，尤其是当存储成本较高或数据量特别大的时候。GZIP的高压缩比使得它能有效减少存储需求，但解压缩的速度可能成为瓶颈。
- LZO压缩：LZO是一种快速的压缩算法，类似于Snappy，适用于需要快速压缩和解压缩的场景。LZO的压缩比一般不如GZIP，但它的速度非常快，适合于大数据分析中对压缩速度要求较高的应用场景。
- Brotli压缩：Brotli 是由Google开发的一种压缩算法，常用于Web数据传输中的压缩。Brotli的压缩比比GZIP更高，并且其解压速度也较为高效。近年来，Brotli也开始在Parquet中被使用，尤其适用于对存储需求有较高要求的场景。
- Zstandard（ZSTD）压缩：Zstandard（ZSTD）是一种新兴的压缩算法，旨在提供比 GZIP 更高的压缩比和更快的解压速度。ZSTD 兼具了较高的压缩效率和较低的延迟，非常适合需要平衡存储与速度的应用场景。
Parquet表基础操作
#创建 Parquet 表
CREATE TABLE users_parquet (
id INT,
name STRING,
age INT
) USING parquet
LOCATION '/path/to/parquet/table';
#插入数据到Parquet表
INSERT INTO users_parquet VALUES
(1, 'Alice', 29),
(2, 'Bob', 31),
(3, 'Charlie', 25);
#查询Parquet表
SELECT * FROM users_parquet;
SELECT * FROM users_parquet WHERE age > 30;
#创建分区表
CREATE TABLE users_partitioned (
id INT,
name STRING,
age INT
) PARTITIONED BY (age)
USING parquet
LOCATION '/path/to/partitioned/table';总结
Parquet格式凭借其高效的压缩算法、强大的模式演化能力以及广泛的跨平台支持，已经成为现代数据存储与处理的重要工具。星环科技TDH社区版全面免费支持包括Parquet在内的多种先进数据格式，助力用户实现更高效的海量数据分析与处理。
想要了解更多信息，欢迎访问我们的官方网站和加入社区讨论。立即探索，开启您的数据驱动创新之旅！
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