从NSM到Parquet：存储结构的衍化

为了优化MapReduce及MR之前的各种工具的性能，在Hadoop内建的数据存储格式外，又涌现了一批各种各样的存储方式。如优化Hive性能的RCFile，以及配合Impala实现出Google Dremel功能(类似甚至是功能的超集)的Parquet等。今天就来一起学习一下HDFS中数据存储的进化历程。

数据摆放结构

数据摆放结构(data placement structure)，顾名思义，就是数据如何在HDFS中放置和存储的。这种摆放结构对于像Hive这种，HDFS之上的查询工具来说是非常重要的，摆放的结构和策略会直接影响Hive查询引擎的实现和性能。从Hive的角度来看，数据摆放结构就是：怎样从Hive中关系表的逻辑视图映射到HDFS块数据的物理存储。

从更高的层次来看，不仅仅是HDFS这种分布式系统上的应用，data placement对于传统数据库、NoSQL等系统也都是很重要的：

通常来说，有以下三种数据摆放结构：

Ø  水平的行存储结构

Ø  垂直的列存储结构

Ø  混合型的存储结构

下面就依次看一下这三种存储方式的优缺点。

水平的行存储结构

行存储是最传统的存储方式，经典模型是NSM(The N-ary Storage Model)，其优缺点也很明显。优点就是数据加载非常快，因为一行数据都是放在一起的。同时对各种动态workload有很强的适应能力(具体指？)。而缺点就是：

Ø  因为无法避免读取不必要的列，而无法提供海量数据的高性能查询。

Ø  此外，由于混合存储了不同类型的数据列，实现高压缩也很不容易。

下图是NSM的典型实现，主要由page header，body(数据)，以及trailer(每行数据在当前page中位置的偏移量)。下图中还指出了一个缺点，就是由于每次都加载了不必要的列，导致缓存中塞满了无用数据。

下面来看两个NSM的例子。首先是MySQL的Innodb引擎，InnoDB的tablespace模仿了Oracle中的概念，而page结构(page layout, page structure或row format)类似NSM模型。我们主要关注其中的page结构，其他row-based的数据库也都是类似的存储结构。

再来看一下Hadoop的例子。我们最常使用的两种格式就是TextFile和SequenceFile，它们都是按行存储。TextFile读起来很方便，但比较占空间，Gzip压缩后不支持块分离。Hadoop默认内部使用SequenceFile二进制存储，支持可分离的压缩算法。同时，由于当我们把文件写入HDFS时会分成block块，读取时是整块读取后按分隔符解析，逐行传送给map任务(HDFS就是为流式读取大文件而设计)，不存在RDBMS中的随机读一行，所以block尾部不需要trailer部分来保存偏移量。

垂直的列存储结构

列存储弥补了行存储的两个劣势，可以只读取目标列的数据，并提供高压缩比。但是缺点是：

Ø  由于数据存储的分散，查询时会产生高昂的数据重建(tuple reconstruction)开销。

Ø  并且更新、删除等对数据的修改操作也会比较麻烦。

典型的实现是DSM模型，在1985年就已经提出来了。

下图就是HDFS中列式存储的样子。

现今有很多列式存储的NoSQL数据库，在Hadoop中最典型的例子就是HBase了。(待补充：HFile结构，以及HBase如何解决列式存储的性能开销等问题)

混合型的存储结构

PAX(The Partition Attributes Across Model)是一种典型的混合型实现，与前面两种传统存储方式的具体模型比较：

引用一篇文章：

Record Columnar File(RCFile)借鉴了PAX存储模型，混合了行式和列式存储。通过先进行水平分区，再垂直分区，并且保证同一行的数据一定在同一个结点。

RCFile基于HDFS，一个表可以包含多个块，每块内按行组(row group)进行组织。每个行组包含：用来分隔行组的sync标记，元数据头，以及按列式存储的表数据。其中元数据头和表数据是分别独立压缩的。元数据头使用RLE(runtime length encoding)算法，而表数据使用gzip算法，并配合延迟解压技术(lazy decompression)。RCFile只支持追加(append)写数据。

Parquet

Parquet是Cloudera和Twitter合作的项目，实现了Dremel论文中定义的数据模型，能够以列式存储的二维表来表示嵌套记录，同时也支持像Pig和Hive等行式查询引擎。Parquet的存储结构与RCFile有雷同之处，例如RowGroup包含多个column，而每个column则由page组成，page中的每一项是由repetition level、definition level和value组成的三元组。

Parquet中使用多种编码压缩技术。首先，对于不重复值较少的列可以进行字典编码(dictionary encoding)，例如不重复值<5w个，这要比gzip, lzo, snappy等重型算法要更好、更快。此外，对于字典编码后的列值，repetition和definition level这种小整数，还可以进行位压缩(bit packing)，用能够装下这些小整数的最少的位来保存它们。最后，结合着前两种方法，还可以进一步进行RLE(run length encoding)压缩，这对definition level这种比较稀疏的列来说效果比较好。

参考资料

1 RCFile: A Fast and Space-efficient Data Placement Structure

2 A Multi-resolution Block Storage Model for Database Design

3 Data Page Layouts for Relational Databases on Deep Memory Hierarchies

4 InnoDB Internals: InnoDB File Formats and Source Code Structure

5 Parquet: An Open Columnar Storage for Hadoop