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笔者从事Spark组件的开发，工作涉及到Parquet文件相关的知识，本文简要介绍一下Parquet编码相关的知识。
Parquet数据类型
在介绍Parquet编码之前我们需要先了解一下Parquet类型与Spark类型之间的关系，因为在Parquet的实现当中，选择何种编码是根据列对应的类型来决定的。具体的对应关系如下：
关于Spark读写的时候如何转换到对应的Parquet类型，可以参考Spark代码中的ParquetToSparkSchemaConverter和SparkToParquetSchemaConverter。
Parquet ValuesWriter
Parquet的写入有两种实现，通过parquet.writer.version指定，可选的值有v1, v2，默认是v1。writer version会选择对应的ValuesWriterFactory，ValuesWriterFactory会负责为不同的类型选择不同的ValuesWriter。
ValuesWriterFactory都会实现newValuesWriter方法：
ValuesWriter是负责在写入过程中的实现类，针对每一种类型，Parquet都有对应的ValuesWriter实现，所有的编码实现都在ValuesWriter的子类当中，如下：
其中FallbackValuesWriter的实现比较特殊，它没有实现具体的编码，而是定义了2个ValuesWriter对象，达到fallback的效果，这里主要是被用于字典编码写入不符合预期的时候进行fallback。
一般initialWriter是DictionaryValuesWriter，fallbackWriter是PlainValuesWriter，currentWriter是一个指针的角色，根据是否fallback指向initialWriter或者fallbackWriter。这顺便提一下什么时候会发生fallback，主要有两种情况，一是使用DictionaryValuesWriter写第一个Page的时候，如果(encodedSize + dictionaryByteSize) < rawSize，则执行fallback。二是当写入具体的value到Page后会进行sizeCheck，检查到Dictionary的Size大于1MB或者Dictionary元素个数大于Integer.MAX_VALUE - 1也会进行fallback。
笔者整理了V1和V2具体的ValuesWriter，V2主要是增加了Delta 编码相关的ValuesWriter，具体区别在下面图片黄色的部分：
Parquet编码（Encoding）
Parquet的编码是为了重新调整数据的分布，从而让数据存储更加高效，实现了的编码如下：
这一部分为了方便理解需要结合图片和文字讲解，比较难一两句话讲清楚，需要结合原理和看具体的代码理解，所以这里先偷个懒，直接贴一下整理过的PPT，后面有时间了再针对每种编码进行详细的介绍：
PLAIN
PLAIN编码就是明文存储，具体的实现是Little-endian：
BIT_PACKED
bit_packed只支持Integer和boolean类型，因为其实现的原因，排序对这种编码的影响不大：
Run Length Encoding / Bit-Packing Hybrid
这个是RLE和bit-packing的混合编码，结合了两种的优点，在V2当中是Boolean类型的默认编码，同时还被用于Dictionary indices和definition / repetition level的写入。下面简单介绍了什么时候用RLE，什么时候用bit- packing，这里就不重复描述了：
下面的代码是何时使用RLE或者bit-packing的条件判断：
PLAIN_DICTIONARY / RLE_DICTIONARY
这块是字典编码，字典的文本是PLAIN编码明文存储的，字典index是RLE混合编码的实现：
Delta Encoding
下面是增量编码（delta encoding的部分），Parquet实现了三种delta编码，分别是DELTA_BINARY_PACKED，DELTA_LENGTH_BYTE_ARRAY， DELTA_BYTE_ARRAY，实现的ValuesWriter之间存在继承和调用的关系，关系图见下图：
DELTA_BINARY_PACKED
DELTA_LENGTH_BYTE_ARRAY
DELTA_BYTE_ARRAY
BYTE_STREAM_SPLIT
BYTE_STREAM_SPLIT准确的来说其实不是一种编码，它不能对调整数据的分布，只是在写入的过程做了加速的效果。
