基於Hadoop生態系統的一種高效能資料儲存格式CarbonData（效能篇）

CarbonData在資料查詢的效能表現比Parquet好很多，在寫一次讀多次的場景下非常適合使用；社群比較活躍，響應也很及時。目前官網釋出版本1.3.0與最新的spark穩定版Spark2.2.1整合，增加了支援標準的Hive分割槽，支援流資料準實時入庫等新特性，相信會有越來越多的專案會使用到。

一、評測環境

1）網路拓撲圖

2）配置引數

伺服器配置

二、效能對比
目前主流hadoop的檔案儲存格式有行儲存的CSV格式，列式儲存的ORC和Parquet等。本章給出的是Parquet+Spark和CarbonData+Spark在過濾查詢場景和聚合計算場景的效能測試結果。

1）測試資料

建立瀋陽社保的資料倉儲，匯入、整合1年的測試資料，如下表：

生成CarbonData格式檔案，如下表：

2）過濾查詢場景測試

Parquet和CarbonData在過濾查詢場景下的效能對比

3）聚合計算場景測試

Parquet和CarbonData在聚合計算場景下的效能對比

4）總結分析

在過濾查詢中，CarbonData的查詢效率比parquet效率好，主要體現在列資料的索引查詢，極大地提高了精確查詢的效能。在聚合查詢中，CarbonData透過使用全域性字典編碼來加快計算速度，這使得處理、查詢引擎可以直接在編碼好的資料上進行處理而不需要轉換資料，資料只有在返回結果給使用者的時候才轉換成使用者可讀的形式，透過索引有效過濾檔案資料塊減少磁碟的IO，提高查詢效能。

三、小結
CarbonData在資料查詢的效能表現比Parquet好很多，在寫一次讀多次的場景下非常適合使用；社群比較活躍，響應也很及時。目前官網釋出版本1.3.0與最新的spark穩定版Spark2.2.1整合，增加了支援標準的Hive分割槽，支援流資料準實時入庫等新特性，相信會有越來越多的專案會使用到。

原文釋出時間為：2018-07-06
本文作者：東軟
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