Spark使用parquet文件存储格式的优点是什么？

如果说HDFS 是大数据时代分布式文件系统首选标准，那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准

操作速度更快：从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看，绝大多数情况会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右，在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况下，使用parquet很多时候可以成功运行。

parquet的压缩技术非常稳定出色，在spark sql中对压缩技术的处理可能无法正常的完成工作（例如会导致lost task，lost executor）但是此时如果使用parquet就可以正常的完成。

极大的减少磁盘I/O，通常情况下能够减少75%的存储空间，由此可以极大的减少spark sql处理数据的时候的数据输入内容，尤其是在spark1.6x中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的IO和内存的占用，（下推过滤器）

spark 1.6x parquet方式极大的提升了扫描的吞吐量，极大提高了数据的查找速度spark1.6和spark1.5x相比而言，提升了大约1倍的速度，在spark1.6X中，操作parquet时候cpu也进行了极大的优化，有效的降低了cpu

采用parquet可以极大的优化spark的调度和执行。我们测试spark如果用parquet可以有效的减少stage的执行消耗，同时可以优化执行路径。