列式存储
在调试flink读取parquet文件时，读出来的数据是ColumnarRowData，由于parquet是列式存储的文件格式，所以需要用一种列式存储的表示方式，ColumnarRowData就是用来表示列式存储的一行数据，它包含多个数组的数据结构，每个数组都代表一个列，并且数组中的元素是该列中的值，系统可以有效地加载和处理需要的列，从而提高查询性能，并减少不必要的数据访问和计算。
- 行存储
GenericRowData与ColumnarRowData都是RowData的实现类，前者是标准的行存储，所有列的值保存在一维数组Object[] fields中，访问某一列只需要指定列的索引即可。
成员变量
- vectorizedColumnBatch：
VectorizedColumnBatch类型，一组行数据的集合，可以看成一个二维表，同一列的值保存在同一个数组中(ColumnVector)。因此，要访问某行某列的值，需要确定行索引rowId与列索引*pos - rowId：行索引，唯一表示某一行。不同的行数据
ColumnarRowData中，rowId不同，vectorizedColumnBatch相同
根据不同列的类型，会使用对应的Vector进行存储
HeapBooleanVector
HeapBytesVector
HeapByteVector
HeapDoubleVector
HeapFloatVector
HeapIntVector
HeapLongVector
HeapShortVector
HeapTimestampVector
逻辑结构
ParquetColumnarRowSplitReader.nextRecord按行获取数据时，只是移动了rowId的偏移量，因为数据已经提前在nextBatch批量从parquet文件中加载到了VectorizedColumnBatch中。
示例
对于一个parquet文件，有如下数据
| id(string) | col1(int) | name(string) | create_date(string) | col2(int) |
|---|---|---|---|---|
| 20 | 12345 | 2020 | 2023-07-19 | 54321 |
生成的ColumnarRowData对象如下
默认以2048批量，所以底层数组初始长度都为2048
- int类型对应
HeapIntVector,底层用buffer:int[]存储，一个元素是一个列的值 - string类型对应
HeapBytesVector，底层用buffer:byte[]存储，第n行的列值由start[n-1]及length[n-1]可定位到对应的字节，第一行的name字节为[50,48,50,48]，即“2020”
)
