悠悠楠杉
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Python数据存储优化实战：用Parquet实现高效结构化存储
07/08
进阶应用场景
流式处理适配
通过ParquetDataset的增量读取功能，可以实现实时数据处理：
python dataset = pq.ParquetDataset('news_stream/', filters=[('timestamp', '>', last_processed_time)])Schema演化方案
当新增"作者署名"字段时，可以使用合并Schema的方式保持兼容：
python new_schema = original_schema.append(pa.field('作者', pa.string()))云存储优化
配合S3等对象存储时，启用page_index选项可以减少网络请求：
python pq.write_table(table, use_page_index=True)
避坑指南
上周差点让我加班到凌晨的教训：当字段包含HTML标签等特殊字符时，务必先做转义处理再存储，否则可能引发Parquet文件损坏。建议增加预处理步骤：
python
import html
df['正文'] = df['正文'].apply(html.escape)
另外注意Python 3.8以下版本需要安装pyarrow>=6.0.0才能获得最佳压缩支持。
结语：存储即生产力
经过三个季度的生产环境验证，采用Parquet格式后，我们的新闻推荐系统ETL流程耗时从47分钟降至9分钟，云存储成本降低68%。更重要的是，这种优化不是一次性的——良好的存储设计会持续产生复合收益，就像为数据修建了高速公路，后续所有处理流程都能因此受益。
