Parkett

Parquet ist ein spaltenorientiertes Speicherdateiformat, das für die effiziente Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. Es wurde 2013 von Cloudera und Twitter als Open-Source-Projekt entwickelt. Das Hauptziel von Parquet besteht darin, die Datenspeicherung und -verarbeitung für Big-Data-Analysen zu optimieren, was es zu einem idealen Format für Anwendungsfälle in Data Warehousing, Data Lakes und Apache macht Hadoop-Ökosysteme.

Die Entstehungsgeschichte des Parketts und seine erste Erwähnung

Die Ursprünge von Parquet lassen sich auf die Notwendigkeit einer effizienten Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen zurückführen. Mit dem Aufkommen der Big-Data-Technologien standen herkömmliche Speicherformate vor Herausforderungen bei der Handhabung großer Datenmengen. Die Entwicklung von Parquet zielte darauf ab, diese Probleme durch die Einführung eines säulenförmigen Speicheransatzes anzugehen.

Die erste Erwähnung von Parquet findet sich in einem Forschungspapier, das Twitter-Ingenieure auf dem Symposium on Operating Systems Principles (SOSP) im Jahr 2013 vorgestellt haben. In diesem Papier stellten sie das Parquet-Format vor und hoben seine Vorteile hervor, wie z. B. bessere Komprimierung und verbesserte Abfragen Leistung und Unterstützung für komplexe Datentypen.

Ausführliche Informationen zum Thema Parkett: Erweiterung des Themas

Parquet verfolgt einen spaltenorientierten Speicheransatz, bei dem Daten in Spalten statt in Zeilen gespeichert und organisiert werden. Dieses Design ermöglicht verschiedene Leistungsoptimierungen und ist besonders vorteilhaft für analytische Workloads. Zu den wichtigsten Merkmalen von Parkett gehören:

1. Säulenspeicher: Parquet speichert jede Spalte separat, was eine bessere Komprimierung und die Möglichkeit ermöglicht, während der Abfrageausführung nur die erforderlichen Spalten zu lesen.

2. Kompressionstechniken: Parquet verwendet verschiedene Komprimierungsalgorithmen wie Snappy, Gzip und Zstandard, um den Speicherplatz zu reduzieren und die Datenleseleistung zu verbessern.

3. Datentypunterstützung: Es bietet umfassende Unterstützung für verschiedene Datentypen, einschließlich primitiver Typen (z. B. Ganzzahl, Zeichenfolge, boolescher Wert) und komplexer Typen (z. B. Arrays, Karten, Strukturen).

4. Schemaentwicklung: Parquet unterstützt die Schemaentwicklung und ermöglicht es Benutzern, im Laufe der Zeit Spalten hinzuzufügen, zu entfernen oder zu ändern, ohne die Kompatibilität mit vorhandenen Daten zu beeinträchtigen.

5. Prädikat-Pushdown: Diese Funktion verschiebt Abfrageprädikate auf die Speicherebene und reduziert so die Datenmenge, die während der Abfrageausführung gelesen werden muss.

6. Parallelverarbeitung: Parquet-Dateien können in kleinere Zeilengruppen aufgeteilt werden, was eine parallele Verarbeitung in verteilten Umgebungen wie Hadoop ermöglicht.

7. Plattformübergreifende Kompatibilität: Parquet ist plattformunabhängig konzipiert und ermöglicht so einen nahtlosen Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen.

Die innere Struktur von Parkett: Wie Parkett funktioniert

Parkettfeilen bestehen aus mehreren Komponenten, die zu einer effizienten Lagerung und Verarbeitung beitragen:

1. Dateimetadaten: Enthält Informationen zum Schema der Datei, zu den verwendeten Komprimierungsalgorithmen und zu anderen Eigenschaften.

2. Zeilengruppen: Jede Parquet-Datei ist in Zeilengruppen unterteilt, die wiederum in Spalten unterteilt sind. Zeilengruppen helfen bei der Parallelverarbeitung und Datenkomprimierung.

3. Spaltenmetadaten: Für jede Spalte speichert Parquet Metadaten wie Datentyp, Komprimierungscodec und Codierungsinformationen.

4. Datenseiten: Datenseiten speichern tatsächliche Spaltendaten und werden einzeln komprimiert, um die Speichereffizienz zu maximieren.

5. Wörterbuchseiten (optional): Für Spalten mit sich wiederholenden Werten verwendet Parquet die Wörterbuchkodierung, um eindeutige Werte zu speichern und innerhalb der Datenseiten auf sie zu verweisen.

6. Statistiken: Parquet kann außerdem Statistiken für jede Spalte speichern, z. B. Minimal- und Maximalwerte, die zur Abfrageoptimierung genutzt werden können.

Analyse der Hauptmerkmale von Parkett

Die Hauptmerkmale von Parquet tragen zu seiner breiten Akzeptanz und Beliebtheit bei der Verarbeitung großer Datenmengen bei. Lassen Sie uns einige dieser Funktionen analysieren:

1. Effiziente Komprimierung: Die spaltenbasierten Speicher- und Komprimierungstechniken von Parquet führen zu kleineren Dateigrößen, wodurch die Speicherkosten gesenkt und die Datenübertragungsgeschwindigkeit verbessert werden.

2. Leistungsoptimierung: Indem bei Abfragen nur die erforderlichen Spalten gelesen werden, minimiert Parquet E/A-Vorgänge und führt so zu einer schnelleren Abfrageverarbeitung.

3. Schemaflexibilität: Die Unterstützung der Schemaentwicklung ermöglicht agile Datenschemaänderungen, ohne bestehende Daten zu gefährden.

4. Sprachübergreifende Unterstützung: Parquet-Dateien können von verschiedenen Programmiersprachen verwendet werden, darunter Java, Python, C++ und mehr, was sie zu einem vielseitigen Format für verschiedene Datenverarbeitungs-Workflows macht.

5. Datentypreichtum: Die umfassende Unterstützung verschiedener Datentypen deckt ein breites Spektrum an Anwendungsfällen ab und berücksichtigt komplexe Datenstrukturen, die in der Big-Data-Analyse üblich sind.

6. Interoperabilität: Als Open-Source-Projekt mit einer klar definierten Spezifikation fördert Parquet die Interoperabilität zwischen verschiedenen Tools und Systemen.

Parkettarten und ihre Eigenschaften

Parkett gibt es in zwei Hauptversionen: Parkett-1.0 Und Parkett-2.0. Letzteres ist auch bekannt als Apache Arrow Parkett und basiert auf dem Arrow-Datenformat. Beide Versionen teilen die gleichen grundlegenden Konzepte und Vorteile, unterscheiden sich jedoch in Bezug auf Kompatibilität und Funktionsumfang. Nachfolgend finden Sie einen Vergleich der beiden Versionen:

Einsatzmöglichkeiten von Parkett, Probleme und Lösungen

Möglichkeiten, Parkett zu verwenden

Parkett findet Anwendungen in verschiedenen datenintensiven Szenarien, wie zum Beispiel:

1. Data Warehousing: Parquet wird aufgrund seiner schnellen Abfrageleistung und effizienten Speicherung häufig für Data Warehousing verwendet.

2. Big-Data-Verarbeitung: In Hadoop und anderen Big-Data-Verarbeitungsframeworks sind Parquet-Dateien aufgrund ihrer Parallelverarbeitungsfähigkeiten die bevorzugte Wahl.

3. Datenseen: Parquet ist ein beliebtes Format zum Speichern verschiedener Datentypen in Data Lakes, das die Analyse und Gewinnung von Erkenntnissen erleichtert.

4. Streaming-Daten: Durch die Unterstützung der Schemaentwicklung eignet sich Parquet für die Handhabung sich entwickelnder Datenströme.

Probleme und Lösungen

1. Kompatibilitätsprobleme: Einige ältere Tools unterstützen Parquet-2.0 möglicherweise nur eingeschränkt. Die Lösung besteht darin, Parquet-1.0 zu verwenden oder die Tools zu aktualisieren, um die neueste Version zu unterstützen.

2. Komplexität des Schemadesigns: Der Entwurf eines flexiblen Schemas erfordert sorgfältige Überlegungen. Die Verwendung eines einheitlichen Schemas für alle Datenquellen kann die Datenintegration vereinfachen.

3. Bedenken hinsichtlich der Datenqualität: Falsche Datentypen oder Schemaänderungen können zu Problemen mit der Datenqualität führen. Datenvalidierungs- und Schemaentwicklungspraktiken können diese Probleme mildern.

4. Kaltstart-Overhead: Das Lesen der ersten Zeilen einer Parquet-Datei kann aufgrund der Metadatenanalyse langsamer sein. Durch Vorab-Caching oder die Verwendung einer optimierten Dateistruktur kann dieser Overhead verringert werden.

Hauptmerkmale und andere Vergleiche

Perspektiven und Technologien der Zukunft rund ums Parkett

Die Zukunft von Parquet sieht vielversprechend aus, da weiterhin Anstrengungen unternommen werden, seine Fähigkeiten und Integrationen zu verbessern. Zu den Schlüsselbereichen der Entwicklung und Einführung gehören:

1. Optimierte Abfrage-Engines: Kontinuierliche Weiterentwicklungen bei Abfrage-Engines wie Apache Arrow, Apache Drill und Presto werden die Abfrageleistung von Parquet noch weiter verbessern.

2. Streaming-Unterstützung: Es wird erwartet, dass Parquet mit neuen Technologien wie Apache Kafka und Apache Flink eine wichtige Rolle beim Echtzeit-Datenstreaming und bei der Analyse spielen wird.

3. Cloud Data Lakes: Der Aufstieg von Cloud Data Lakes, ermöglicht durch Plattformen wie Amazon S3 und Azure Data Lake Storage, wird aufgrund seiner Kosteneffizienz und skalierbaren Leistung die Einführung von Parquet vorantreiben.

4. KI- und ML-Integration: Da Parquet große Datensätze effizient speichert, bleibt es ein integraler Bestandteil der Datenaufbereitungs- und Trainingspipelines in Projekten für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.

Wie Proxyserver mit Parquet verwendet oder verknüpft werden können

Proxyserver können auf verschiedene Weise von Parquet profitieren:

1. Caching und Datenkomprimierung: Proxyserver können Parquet nutzen, um häufig aufgerufene Daten effizient zwischenzuspeichern und so die Antwortzeit für nachfolgende Anfragen zu verkürzen.

2. Protokollverarbeitung und Analyse: Proxy-Server-Protokolle, die im Parquet-Format gesammelt werden, können mithilfe von Big-Data-Verarbeitungstools analysiert werden, was zu wertvollen Erkenntnissen für die Netzwerkoptimierung und -sicherheit führt.

3. Datenaustausch und Integration: Proxyserver, die Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten, können Daten im Parquet-Format konvertieren und speichern und ermöglichen so eine nahtlose Integration mit Big-Data-Plattformen und Analysesystemen.

4. Ressourcenoptimierung: Durch die Nutzung der Spaltenspeicher- und Prädikat-Pushdown-Funktionen von Parquet können Proxyserver die Ressourcennutzung optimieren und die Gesamtleistung verbessern.

verwandte Links

Weitere Informationen zu Parkett finden Sie in den folgenden Ressourcen:

1. Offizielle Website von Apache Parquet
2. Spezifikation des Parkettformats
3. Cloudera Engineering Blog über Parkett
4. Offizielle Website von Apache Arrow (Informationen zu Parkett-2.0)