Parquet ist ein spaltenorientiertes Speicherdateiformat, das f\u00fcr die effiziente Speicherung und Verarbeitung gro\u00dfer 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 f\u00fcr Big-Data-Analysen zu optimieren, was es zu einem idealen Format f\u00fcr Anwendungsf\u00e4lle in Data Warehousing, Data Lakes und Apache macht Hadoop-\u00d6kosysteme.<\/p>\n
Die Urspr\u00fcnge von Parquet lassen sich auf die Notwendigkeit einer effizienten Speicherung und Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen zur\u00fcckf\u00fchren. Mit dem Aufkommen der Big-Data-Technologien standen herk\u00f6mmliche Speicherformate vor Herausforderungen bei der Handhabung gro\u00dfer Datenmengen. Die Entwicklung von Parquet zielte darauf ab, diese Probleme durch die Einf\u00fchrung eines s\u00e4ulenf\u00f6rmigen Speicheransatzes anzugehen.<\/p>\n
Die erste Erw\u00e4hnung 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 Unterst\u00fctzung f\u00fcr komplexe Datentypen.<\/p>\n
Parquet verfolgt einen spaltenorientierten Speicheransatz, bei dem Daten in Spalten statt in Zeilen gespeichert und organisiert werden. Dieses Design erm\u00f6glicht verschiedene Leistungsoptimierungen und ist besonders vorteilhaft f\u00fcr analytische Workloads. Zu den wichtigsten Merkmalen von Parkett geh\u00f6ren:<\/p>\n
S\u00e4ulenspeicher:<\/strong> Parquet speichert jede Spalte separat, was eine bessere Komprimierung und die M\u00f6glichkeit erm\u00f6glicht, w\u00e4hrend der Abfrageausf\u00fchrung nur die erforderlichen Spalten zu lesen.<\/p>\n<\/li>\n Kompressionstechniken:<\/strong> Parquet verwendet verschiedene Komprimierungsalgorithmen wie Snappy, Gzip und Zstandard, um den Speicherplatz zu reduzieren und die Datenleseleistung zu verbessern.<\/p>\n<\/li>\n Datentypunterst\u00fctzung:<\/strong> Es bietet umfassende Unterst\u00fctzung f\u00fcr verschiedene Datentypen, einschlie\u00dflich primitiver Typen (z. B. Ganzzahl, Zeichenfolge, boolescher Wert) und komplexer Typen (z. B. Arrays, Karten, Strukturen).<\/p>\n<\/li>\n Schemaentwicklung:<\/strong> Parquet unterst\u00fctzt die Schemaentwicklung und erm\u00f6glicht es Benutzern, im Laufe der Zeit Spalten hinzuzuf\u00fcgen, zu entfernen oder zu \u00e4ndern, ohne die Kompatibilit\u00e4t mit vorhandenen Daten zu beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n<\/li>\n Pr\u00e4dikat-Pushdown:<\/strong> Diese Funktion verschiebt Abfragepr\u00e4dikate auf die Speicherebene und reduziert so die Datenmenge, die w\u00e4hrend der Abfrageausf\u00fchrung gelesen werden muss.<\/p>\n<\/li>\n Parallelverarbeitung:<\/strong> Parquet-Dateien k\u00f6nnen in kleinere Zeilengruppen aufgeteilt werden, was eine parallele Verarbeitung in verteilten Umgebungen wie Hadoop erm\u00f6glicht.<\/p>\n<\/li>\n Plattform\u00fcbergreifende Kompatibilit\u00e4t:<\/strong> Parquet ist plattformunabh\u00e4ngig konzipiert und erm\u00f6glicht so einen nahtlosen Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n Parkettfeilen bestehen aus mehreren Komponenten, die zu einer effizienten Lagerung und Verarbeitung beitragen:<\/p>\n Dateimetadaten:<\/strong> Enth\u00e4lt Informationen zum Schema der Datei, zu den verwendeten Komprimierungsalgorithmen und zu anderen Eigenschaften.<\/p>\n<\/li>\n Zeilengruppen:<\/strong> Jede Parquet-Datei ist in Zeilengruppen unterteilt, die wiederum in Spalten unterteilt sind. Zeilengruppen helfen bei der Parallelverarbeitung und Datenkomprimierung.<\/p>\n<\/li>\n Spaltenmetadaten:<\/strong> F\u00fcr jede Spalte speichert Parquet Metadaten wie Datentyp, Komprimierungscodec und Codierungsinformationen.<\/p>\n<\/li>\n Datenseiten:<\/strong> Datenseiten speichern tats\u00e4chliche Spaltendaten und werden einzeln komprimiert, um die Speichereffizienz zu maximieren.<\/p>\n<\/li>\n W\u00f6rterbuchseiten (optional):<\/strong> F\u00fcr Spalten mit sich wiederholenden Werten verwendet Parquet die W\u00f6rterbuchkodierung, um eindeutige Werte zu speichern und innerhalb der Datenseiten auf sie zu verweisen.<\/p>\n<\/li>\n Statistiken:<\/strong> Parquet kann au\u00dferdem Statistiken f\u00fcr jede Spalte speichern, z. B. Minimal- und Maximalwerte, die zur Abfrageoptimierung genutzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n Die Hauptmerkmale von Parquet tragen zu seiner breiten Akzeptanz und Beliebtheit bei der Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen bei. Lassen Sie uns einige dieser Funktionen analysieren:<\/p>\n Effiziente Komprimierung:<\/strong> Die spaltenbasierten Speicher- und Komprimierungstechniken von Parquet f\u00fchren zu kleineren Dateigr\u00f6\u00dfen, wodurch die Speicherkosten gesenkt und die Daten\u00fcbertragungsgeschwindigkeit verbessert werden.<\/p>\n<\/li>\n Leistungsoptimierung:<\/strong> Indem bei Abfragen nur die erforderlichen Spalten gelesen werden, minimiert Parquet E\/A-Vorg\u00e4nge und f\u00fchrt so zu einer schnelleren Abfrageverarbeitung.<\/p>\n<\/li>\n Schemaflexibilit\u00e4t:<\/strong> Die Unterst\u00fctzung der Schemaentwicklung erm\u00f6glicht agile Datenschema\u00e4nderungen, ohne bestehende Daten zu gef\u00e4hrden.<\/p>\n<\/li>\n Sprach\u00fcbergreifende Unterst\u00fctzung:<\/strong> Parquet-Dateien k\u00f6nnen von verschiedenen Programmiersprachen verwendet werden, darunter Java, Python, C++ und mehr, was sie zu einem vielseitigen Format f\u00fcr verschiedene Datenverarbeitungs-Workflows macht.<\/p>\n<\/li>\n Datentypreichtum:<\/strong> Die umfassende Unterst\u00fctzung verschiedener Datentypen deckt ein breites Spektrum an Anwendungsf\u00e4llen ab und ber\u00fccksichtigt komplexe Datenstrukturen, die in der Big-Data-Analyse \u00fcblich sind.<\/p>\n<\/li>\n Interoperabilit\u00e4t:<\/strong> Als Open-Source-Projekt mit einer klar definierten Spezifikation f\u00f6rdert Parquet die Interoperabilit\u00e4t zwischen verschiedenen Tools und Systemen.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n Parkett gibt es in zwei Hauptversionen: Parkett-1.0<\/strong> Und Parkett-2.0<\/strong>. Letzteres ist auch bekannt als Apache Arrow Parkett<\/strong> und basiert auf dem Arrow-Datenformat. Beide Versionen teilen die gleichen grundlegenden Konzepte und Vorteile, unterscheiden sich jedoch in Bezug auf Kompatibilit\u00e4t und Funktionsumfang. Nachfolgend finden Sie einen Vergleich der beiden Versionen:<\/p>\nDie innere Struktur von Parkett: Wie Parkett funktioniert<\/h2>\n
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Analyse der Hauptmerkmale von Parkett<\/h2>\n
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Parkettarten und ihre Eigenschaften<\/h2>\n