ارضية خشبية

الباركيه هو تنسيق ملف تخزين عمودي مصمم لتخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة. تم تطويره كمشروع مفتوح المصدر بواسطة Cloudera وTwitter في عام 2013. الهدف الأساسي لـ Parquet هو تحسين تخزين البيانات ومعالجتها لتحليلات البيانات الضخمة، مما يجعلها تنسيقًا مثاليًا لحالات الاستخدام في تخزين البيانات وبحيرات البيانات وApache. النظم البيئية هادوب.

تاريخ أصل الباركيه وأول ذكر له

يمكن إرجاع أصول الباركيه إلى الحاجة إلى التخزين والمعالجة الفعالة للبيانات الضخمة. مع ظهور تقنيات البيانات الضخمة، واجهت تنسيقات التخزين التقليدية تحديات في التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. يهدف تطوير الباركيه إلى معالجة هذه المشكلات من خلال تقديم أسلوب تخزين عمودي.

يمكن العثور على أول ذكر لـ Parquet في ورقة بحثية قدمها مهندسو تويتر في ندوة مبادئ أنظمة التشغيل (SOSP) في عام 2013. وفي هذه الورقة، قدموا تنسيق Parquet وأبرزوا فوائده، مثل الضغط الأفضل، والاستعلام المحسّن الأداء ودعم أنواع البيانات المعقدة.

معلومات تفصيلية عن الباركيه: توسيع الموضوع

يتبع الباركيه أسلوب التخزين العمودي، حيث يتم تخزين البيانات وتنظيمها في أعمدة بدلاً من الصفوف. يتيح هذا التصميم تحسينات مختلفة للأداء وهو مفيد بشكل خاص لأحمال العمل التحليلية. بعض الخصائص الرئيسية للباركيه تشمل:

1. التخزين العمودي: يقوم الباركيه بتخزين كل عمود على حدة، مما يسمح بضغط أفضل والقدرة على قراءة الأعمدة المطلوبة فقط أثناء تنفيذ الاستعلام.

2. تقنيات الضغط: يستخدم Parquet خوارزميات ضغط مختلفة، مثل Snappy وGzip وZstandard، لتقليل مساحة التخزين وتحسين أداء قراءة البيانات.

3. دعم نوع البيانات: وهو يقدم دعمًا شاملاً لأنواع البيانات المختلفة، بما في ذلك الأنواع البدائية (على سبيل المثال، عدد صحيح، سلسلة، منطقية) والأنواع المعقدة (على سبيل المثال، المصفوفات، والخرائط، والبنيات).

4. تطور المخطط: يدعم Parquet تطور المخطط، مما يسمح للمستخدمين بإضافة الأعمدة أو إزالتها أو تعديلها بمرور الوقت دون كسر التوافق مع البيانات الموجودة.

5. الضغط المسند للأسفل: تعمل هذه الميزة على دفع مسندات الاستعلام إلى طبقة التخزين، مما يقلل من كمية البيانات التي يجب قراءتها أثناء تنفيذ الاستعلام.

6. المعالجة المتوازية: يمكن تقسيم ملفات الباركيه إلى مجموعات صفوف أصغر، مما يتيح المعالجة المتوازية في البيئات الموزعة، مثل Hadoop.

7. التوافق عبر الأنظمة الأساسية: تم تصميم الباركيه ليكون مستقلاً عن النظام الأساسي، مما يتيح تبادل البيانات بسلاسة بين الأنظمة المختلفة.

الهيكل الداخلي للباركيه: كيف يعمل الباركيه

تتكون ملفات الباركيه من عدة مكونات تساهم في قدرات التخزين والمعالجة الفعالة:

1. بيانات تعريف الملف: يحتوي على معلومات حول مخطط الملف وخوارزميات الضغط المستخدمة وخصائص أخرى.

2. مجموعات الصفوف: يتم تقسيم كل ملف باركيه إلى مجموعات صفوف، والتي يتم تقسيمها أيضًا إلى أعمدة. تساعد مجموعات الصفوف في المعالجة المتوازية وضغط البيانات.

3. بيانات تعريف العمود: لكل عمود، يقوم Parquet بتخزين البيانات الوصفية مثل نوع البيانات، وترميز الضغط، ومعلومات التشفير.

4. صفحات البيانات: تقوم صفحات البيانات بتخزين البيانات العمودية الفعلية ويتم ضغطها بشكل فردي لزيادة كفاءة التخزين إلى أقصى حد.

5. صفحات القاموس (اختياري): بالنسبة للأعمدة ذات القيم المتكررة، يستخدم Parquet تشفير القاموس لتخزين القيم الفريدة والإشارة إليها داخل صفحات البيانات.

6. إحصائيات: يمكن لـ Parquet أيضًا تخزين الإحصائيات لكل عمود، مثل الحد الأدنى والحد الأقصى للقيم، والتي يمكن الاستفادة منها لتحسين الاستعلام.

تحليل السمات الرئيسية للباركيه

تساهم الميزات الرئيسية للباركيه في اعتمادها على نطاق واسع وشعبيتها في معالجة البيانات الضخمة. دعونا نحلل بعض هذه الميزات:

1. ضغط فعال: تؤدي تقنيات التخزين والضغط العمودية الخاصة بشركة Parquet إلى تقليل أحجام الملفات، مما يقلل من تكاليف التخزين ويحسن سرعات نقل البيانات.

2. تحسين الأداء: من خلال قراءة الأعمدة الضرورية فقط أثناء الاستعلامات، يقلل Parquet من عمليات الإدخال/الإخراج، مما يؤدي إلى معالجة أسرع للاستعلام.

3. مرونة المخطط: يسمح دعم تطور المخطط بإجراء تغييرات سريعة في مخطط البيانات دون المساس بالبيانات الموجودة.

4. دعم عبر اللغات: يمكن استخدام ملفات Parquet بواسطة لغات برمجة مختلفة، بما في ذلك Java وPython وC++ والمزيد، مما يجعلها تنسيقًا متعدد الاستخدامات لسير عمل معالجة البيانات المتنوعة.

5. ثراء نوع البيانات: يلبي الدعم الشامل لأنواع البيانات المختلفة نطاقًا واسعًا من حالات الاستخدام، ويستوعب هياكل البيانات المعقدة الشائعة في تحليلات البيانات الضخمة.

6. التوافقية: باعتباره مشروعًا مفتوح المصدر بمواصفات محددة جيدًا، يعزز Parquet إمكانية التشغيل البيني عبر أدوات وأنظمة مختلفة.

أنواع الباركيه وخصائصها

يأتي الباركيه في نسختين رئيسيتين: باركيه-1.0 و باركيه-2.0. ويعرف هذا الأخير أيضًا باسم أباتشي السهم الباركيه ويستند إلى تنسيق بيانات السهم. يشترك كلا الإصدارين في نفس المفاهيم والمزايا الأساسية ولكنهما يختلفان من حيث التوافق ومجموعات الميزات. فيما يلي مقارنة بين الإصدارين:

طرق استخدام الباركيه، المشاكل والحلول

طرق استخدام الباركيه

يجد Parquet التطبيقات في سيناريوهات مختلفة كثيفة البيانات، مثل:

1. تخزين البيانات: يُستخدم الباركيه بشكل شائع لتخزين البيانات نظرًا لأدائه السريع في الاستعلام وتخزينه الفعال.

2. معالجة البيانات الكبيرة: في Hadoop وأطر معالجة البيانات الضخمة الأخرى، تعد ملفات Parquet خيارًا مفضلاً لقدرات المعالجة المتوازية الخاصة بها.

3. بحيرات البيانات: يعد Parquet تنسيقًا شائعًا لتخزين أنواع البيانات المتنوعة في بحيرات البيانات، مما يسهل تحليل الرؤى واستخراجها.

4. تدفق البيانات: بفضل دعمه لتطور المخطط، يعد Parquet مناسبًا للتعامل مع تدفقات البيانات المتطورة.

المشاكل والحلول

1. قضايا التوافق: قد يكون لدى بعض الأدوات القديمة دعم محدود لـ Parquet-2.0. الحل هو استخدام Parquet-1.0 أو تحديث الأدوات لدعم الإصدار الأحدث.

2. تعقيد تصميم المخطط: يتطلب تصميم مخطط مرن دراسة متأنية. يمكن أن يؤدي استخدام مخطط موحد عبر مصادر البيانات إلى تبسيط تكامل البيانات.

3. مخاوف تتعلق بجودة البيانات: يمكن أن تؤدي أنواع البيانات أو تغييرات المخطط غير الصحيحة إلى مشكلات في جودة البيانات. يمكن لممارسات التحقق من صحة البيانات وتطوير المخطط أن تخفف من هذه المشكلات.

4. البداية الباردة النفقات العامة: يمكن أن تكون قراءة الصفوف القليلة الأولى من ملف Parquet أبطأ بسبب تحليل البيانات الوصفية. يمكن للتخزين المؤقت المسبق أو استخدام بنية ملف محسنة أن يخفف من هذا الحمل.

الخصائص الرئيسية ومقارنات أخرى

وجهات نظر وتقنيات المستقبل المتعلقة بالباركيه

يبدو مستقبل الباركيه واعدًا، مع الجهود المستمرة لتحسين قدراته وتكاملاته. تشمل بعض المجالات الرئيسية للتطوير والاعتماد ما يلي:

1. محركات الاستعلام المحسنة: سيؤدي التقدم المستمر في محركات الاستعلام مثل Apache Arrow وApache Drill وPresto إلى تحسين أداء استعلام Parquet بشكل أكبر.

2. دعم البث: ومن المتوقع أن تلعب باركيه دورًا مهمًا في تدفق البيانات والتحليلات في الوقت الفعلي، مع التقنيات الناشئة مثل Apache Kafka وApache Flink.

3. بحيرات البيانات السحابية: سيؤدي ظهور بحيرات البيانات السحابية، التي تيسرها منصات مثل Amazon S3 وAzure Data Lake Storage، إلى دفع اعتماد Parquet نظرًا لفعاليته من حيث التكلفة وأدائه القابل للتطوير.

4. تكامل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: نظرًا لأن Parquet تقوم بتخزين مجموعات كبيرة من البيانات بكفاءة، فإنها ستظل جزءًا لا يتجزأ من إعداد البيانات وخطوط التدريب في مشاريع التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

كيف يمكن استخدام الخوادم الوكيلة أو ربطها بالباركيه

يمكن للخوادم الوكيلة الاستفادة من الباركيه بعدة طرق:

1. التخزين المؤقت وضغط البيانات: يمكن للخوادم الوكيلة استخدام Parquet للتخزين المؤقت للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر بكفاءة، مما يقلل من وقت الاستجابة للطلبات اللاحقة.

2. معالجة السجل والتحليلات: يمكن تحليل سجلات الخادم الوكيل، المجمعة بتنسيق Parquet، باستخدام أدوات معالجة البيانات الضخمة، مما يؤدي إلى رؤى قيمة لتحسين الشبكة وأمنها.

3. تبادل البيانات والتكامل: يمكن للخوادم الوكيلة التي تتعامل مع البيانات من مصادر مختلفة تحويل البيانات وتخزينها بتنسيق Parquet، مما يتيح التكامل السلس مع منصات البيانات الضخمة وأنظمة التحليلات.

4. تحسين الموارد: من خلال الاستفادة من التخزين العمودي الخاص بـ Parquet وإمكانيات الضغط المسندة، يمكن للخوادم الوكيلة تحسين استخدام الموارد وتحسين الأداء العام.

روابط ذات علاقة

لمزيد من المعلومات حول الباركيه، يمكنك الرجوع إلى المصادر التالية:

1. الموقع الرسمي لشركة أباتشي باركيه
2. مواصفات تنسيق الباركيه
3. مدونة Cloudera الهندسية على الباركيه
4. الموقع الرسمي لأباتشي آرو (للحصول على معلومات حول الباركيه-2.0)