原来用 Java 和 Python 实现过 Avro 转换成 Parquet 格式，所以 Schema 都是在 Avro 中定义的。这里要尝试的是如何定义 Parquet 的 Schema, 然后据此填充数据并生成 Parquet 文件。

本文将演示两个例子，一个是没有层级的两个字段，另一个是含于嵌套级别的字段，将要使用到的 Python 模块有 pandas 和 pyarrow

简单字段定义

定义 Schema 并生成 Parquet 文件

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前面尝试过用 Java 转换 Apache Avro 数据为 Parquet 格式，本文用 Python 来做同样的事情，并且加入 logicalType: date 类型的支持。本测试中的 Avro 数据也是由 Python 代码生成的。

重复一句 Avro 与 Parquet 的最粗略的区别：Avro 广泛的应用于数据的序列化，如 Kafka，它是基于行的格式，可被流式处理，而 Parquet 是列式存储格式的，适合于基于列的查询。

第一步，生成 Avro 数据文件 user.avro, 须先安装 fastavro

pip install fastavro

生成 user.avro 的代码

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在上篇 使用 Java 转换 Apache Avro 为 Parquet 数据格式 实现把 Avro 数据转换为 Parquet 文件或内存字节数组，并支持 LogicalType。其中使用到了 hadoop-core 依赖，注意到它传递的依赖都非常老旧， 到官方 Maven 仓库一看才发现还不是一般的老

长时间无人问津的项目，那一定有它的替代品。对啦，据说 hadoop-core 在 2009 年 7 月份更名为 hadoop-common 了，没找到官方说明，只看到 StackOverflow 的 Differences between Hadoop-coomon, Hadoop-core and Hadoop-client? 是这么说的。 应该是这么个说法，不然为何 hadoop-core 一直停留在  1.2.1 的版本， 而且原来 hadoop-core 中的类在 hadoop-common 中可以找到，如类 org.apache.hadoop.fs.Path。不过在 hadoop-core-1.2.1 中的 fs/s3 包不见， 这么重要的 s3 文件系统没了。 Read More

Avro 和 Parquet  是处理数据时常用的两种编码格式，它们同为 Hadoop 大家庭中的成员。这两种格式都是自我描述的，即在数据文件中带有 Schema。 Avro 广泛的应用于数据的序列化，如 Kafka，它是基于行的格式，可被流式处理，而 Parquet 是列式存储格式的，适合于基于列的查询，不能用于流式处理。

既然是一个系统中可能同时用到了这两种数据存储格式，那么就可能有它们之间相互转换的需求。本文探索如何从 Avro 转换为 Parquet 格式数据，以 Java 语言为例，所涉及到的话题有

1. 转换 Avro 数据为 Parquet 文件
2. 如何支持 Avro 的 LogicalType 类型到 Parquet 的转换, 以 date 类型为例
3. 实现转换 Avro 数据为 Parquet 字节数组(内存中完成 Avro 到 Parquet 的转换)

本文例子中所选择 Avro 版本是当前最新的 1.10.1 Read More