parquet格式的表适合在哪？

Parquet 是一种列式存储格式，它在大数据处理场景中非常受欢迎，主要因为它提供了高效的数据压缩、快速的查询性能以及良好的数据结构兼容性。确实，Parquet 文件本身不直接支持增量更新，这是由于它的设计初衷是为了优化批处理和分析查询性能，而不是作为事务性数据库中的实时更新机制。

对于需要频繁更新或增量加载数据的场景，有几种策略可以考虑：

1. 定期重写分区：如您所提到的，对于时间序列数据（如历史分区表），一个常见的做法是按时间或其他逻辑分区，并定期（如每天、每小时）生成新的Parquet文件来覆盖或追加到相应的分区中。这种方法简单直接，但可能会导致数据处理有一定的延迟。

2. 使用外部表与分区：在Hive或Spark等数据处理引擎中，可以定义外部表并利用分区功能。当有新数据时，可以直接生成新的Parquet文件并放置到对应的时间或ID分区目录下，数据仓库会自动识别这些新文件而无需重新扫描整个表。

3. Delta Lake或Hudi：为了实现更高效的增量更新和事务处理能力，可以采用像Delta Lake或Apache Hudi这样的层。它们在Parquet格式基础上增加了一层元数据管理，支持事务、版本控制、增量读取等特性，从而允许对Parquet数据进行更细粒度的增删改查操作。这意味着你可以以接近实时的方式更新数据，同时保持Parquet带来的查询效率优势。

4. 流处理结合批量处理：对于实时性要求较高的场景，可以结合使用流处理框架（如Apache Flink、Kafka Streams）与批量处理（如Spark作业）。流处理系统负责接收实时数据并暂存（如写入Kafka），然后定时或达到一定量后触发批量作业将这些数据合并到Parquet文件中，或者先写入如Delta Lake这样的层再定期转换为Parquet用于分析。

综上所述，虽然Parquet自身不直接支持增量更新，但通过上述策略，可以在不同的业务场景下灵活地实现数据的高效更新和管理。