内容简介：CarbonData在数据查询的性能表现比Parquet好很多，在写一次读多次的场景下非常适合使用;社区比较活跃，响应也很及时。目前官网发布版本1.3.0与最新的spark稳定版Spark2.2.1集成，增加了支持标准的Hive分区，支持流数据准实时入库等新特性，相信会有越来越多的项目会使用到。Ø 服务器配置
CarbonData在数据查询的性能表现比Parquet好很多，在写一次读多次的场景下非常适合使用;社区比较活跃，响应也很及时。目前官网发布版本1.3.0与最新的spark稳定版Spark2.2.1集成，增加了支持标准的Hive分区，支持流数据准实时入库等新特性，相信会有越来越多的项目会使用到。
一、评测环境
1)网络拓扑图
2)配置参数
Ø 服务器配置
二、性能对比
目前主流hadoop的文件存储格式有行存储的CSV格式，列式存储的ORC和Parquet等。本章给出的是Parquet+Spark和CarbonData+Spark在过滤查询场景和聚合计算场景的性能测试结果。
1)测试数据
创建沈阳社保的数据仓库，导入、集成1年的测试数据，如下表：
生成CarbonData格式文件，如下表：
2)过滤查询场景测试
Parquet和CarbonData在过滤查询场景下的性能对比
3)聚合计算场景测试
Parquet和CarbonData在聚合计算场景下的性能对比
4)总结分析
在过滤查询中，CarbonData的查询效率比parquet效率好，主要体现在列数据的索引查询，极大地提高了精确查询的性能。在聚合查询中，CarbonData通过使用全局字典编码来加快计算速度，这使得处理、查询引擎可以直接在编码好的数据上进行处理而不需要转换数据，数据只有在返回结果给用户的时候才转换成用户可读的形式，通过索引有效过滤文件数据块减少磁盘的IO，提高查询性能。
三、小结
CarbonData在数据查询的性能表现比Parquet好很多，在写一次读多次的场景下非常适合使用;社区比较活跃，响应也很及时。目前官网发布版本1.3.0与最新的spark稳定版Spark2.2.1集成，增加了支持标准的Hive分区，支持流数据准实时入库等新特性，相信会有越来越多的项目会使用到。
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深入理解并行编程
[美] Paul E.Mckenney（保罗·E·麦肯尼) / 谢宝友 鲁阳 / 电子工业出版社 / 2017-7-1 / 129
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