Spark使用parquet文件存储格式能带来哪些好处？

1、列式存储：Parquet 是一种列式存储格式，能够将相同列的数据存储在一起，大大提高了压缩效率。
2、高压缩率：Parquet 支持多种压缩算法（如 Snappy、GZIP），可以有效减少存储占用，同时保持良好的读写性能。

1、按需读取：由于列式存储的特性，Spark 在查询时可以只读取相关列的数据，而无需扫描整个数据集，从而显著降低 I/O 开销。
2、谓词下推和统计信息：Parquet文件存储了每个列的统计信息，包括最小值、最大值、空值数量等。Spark可以利用这些统计信息进行谓词下推，即在读取数据时根据查询条件过滤掉不符合条件的数据，减少数据的读取量和处理量。

1、Spark 原生支持 Parquet 格式，用户可以方便地使用 DataFrame 和 Dataset API 进行读取和写入操作。
2、支持 Schema 自动推断和演化（Schema Evolution），允许对数据结构进行灵活变更。

1、Parquet 是一种开源格式，支持多种大数据处理框架（如 Hadoop、Hive、Presto、Impala），使得数据存储具有更强的通用性和可移植性。