Parquet es un formato de archivo de almacenamiento en columnas diseñado para almacenar y procesar de manera eficiente grandes cantidades de datos. Fue desarrollado como un proyecto de código abierto por Cloudera y Twitter en 2013. El objetivo principal de Parquet es optimizar el almacenamiento y procesamiento de datos para análisis de big data, lo que lo convierte en un formato ideal para casos de uso en almacenamiento de datos, lagos de datos y Apache. Ecosistemas Hadoop.
La historia del origen del parquet y su primera mención.
Los orígenes de Parquet se remontan a la necesidad de un almacenamiento y procesamiento eficiente de big data. Con el auge de las tecnologías de big data, los formatos de almacenamiento tradicionales enfrentaron desafíos en el manejo de grandes conjuntos de datos. El desarrollo de Parquet tuvo como objetivo abordar estos problemas mediante la introducción de un enfoque de almacenamiento en columnas.
La primera mención de Parquet se puede encontrar en un artículo de investigación presentado por ingenieros de Twitter en el Simposio sobre principios de sistemas operativos (SOSP) en 2013. En este artículo, introdujeron el formato Parquet y destacaron sus beneficios, como una mejor compresión, consultas mejoradas. rendimiento y soporte para tipos de datos complejos.
Información detallada sobre el parquet: ampliando el tema
Parquet sigue un enfoque de almacenamiento en columnas, donde los datos se almacenan y organizan en columnas en lugar de filas. Este diseño permite varias optimizaciones de rendimiento y es especialmente ventajoso para cargas de trabajo analíticas. Algunas características clave del parquet incluyen:
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Almacenamiento en columnas: Parquet almacena cada columna por separado, lo que permite una mejor compresión y la capacidad de leer solo las columnas requeridas durante la ejecución de la consulta.
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Técnicas de compresión: Parquet utiliza varios algoritmos de compresión, como Snappy, Gzip y Zstandard, para reducir el espacio de almacenamiento y mejorar el rendimiento de lectura de datos.
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Soporte de tipo de datos: Ofrece amplio soporte para varios tipos de datos, incluidos tipos primitivos (p. ej., entero, cadena, booleano) y tipos complejos (p. ej., matrices, mapas, estructuras).
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Evolución del esquema: Parquet admite la evolución del esquema, lo que permite a los usuarios agregar, eliminar o modificar columnas a lo largo del tiempo sin romper la compatibilidad con los datos existentes.
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Empuje de predicado: Esta característica lleva los predicados de la consulta a la capa de almacenamiento, lo que reduce la cantidad de datos que deben leerse durante la ejecución de la consulta.
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Procesamiento en paralelo: Los archivos Parquet se pueden dividir en grupos de filas más pequeños, lo que permite el procesamiento paralelo en entornos distribuidos, como Hadoop.
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Compatibilidad multiplataforma: Parquet está diseñado para ser independiente de la plataforma, lo que permite un intercambio de datos fluido entre diferentes sistemas.
La estructura interna del parquet: cómo funciona el parquet
Los archivos Parquet constan de varios componentes que contribuyen a sus capacidades eficientes de almacenamiento y procesamiento:
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Metadatos del archivo: Contiene información sobre el esquema del archivo, los algoritmos de compresión utilizados y otras propiedades.
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Grupos de filas: Cada archivo Parquet se divide en grupos de filas, que a su vez se dividen en columnas. Los grupos de filas ayudan en el procesamiento paralelo y la compresión de datos.
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Metadatos de columna: Para cada columna, Parquet almacena metadatos como el tipo de datos, el códec de compresión y la información de codificación.
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Páginas de datos: Las páginas de datos almacenan datos en columnas reales y se comprimen individualmente para maximizar la eficiencia del almacenamiento.
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Páginas del diccionario (opcional): Para columnas con valores repetitivos, Parquet utiliza codificación de diccionario para almacenar valores únicos y hacer referencia a ellos dentro de las páginas de datos.
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Estadísticas: Parquet también puede almacenar estadísticas para cada columna, como valores mínimos y máximos, que se pueden aprovechar para optimizar las consultas.
Análisis de las características clave del parquet
Las características clave de Parquet contribuyen a su amplia adopción y popularidad en el procesamiento de big data. Analicemos algunas de estas características:
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Compresión eficiente: Las técnicas de compresión y almacenamiento en columnas de Parquet dan como resultado archivos de menor tamaño, lo que reduce los costos de almacenamiento y mejora las velocidades de transferencia de datos.
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Optimización del rendimiento: Al leer solo las columnas necesarias durante las consultas, Parquet minimiza las operaciones de E/S, lo que permite un procesamiento de consultas más rápido.
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Flexibilidad del esquema: El soporte para la evolución del esquema permite cambios ágiles en el esquema de datos sin comprometer los datos existentes.
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Soporte en varios idiomas: Los archivos Parquet se pueden utilizar en varios lenguajes de programación, incluidos Java, Python, C++ y más, lo que los convierte en un formato versátil para diversos flujos de trabajo de procesamiento de datos.
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Riqueza del tipo de datos: El amplio soporte para diferentes tipos de datos atiende a una amplia gama de casos de uso y se adapta a estructuras de datos complejas comunes en el análisis de big data.
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Interoperabilidad: Como proyecto de código abierto con una especificación bien definida, Parquet promueve la interoperabilidad entre diferentes herramientas y sistemas.
Tipos de parquet y sus características
El parquet se presenta en dos versiones principales: Parquet-1.0 y Parquet-2.0. Este último también es conocido como Parquet Flecha Apache y se basa en el formato de datos Arrow. Ambas versiones comparten los mismos conceptos y ventajas fundamentales, pero difieren en términos de compatibilidad y conjuntos de funciones. A continuación se muestra una comparación de las dos versiones:
| Característica | Parquet-1.0 | Parquet-2.0 (Parquet Apache Arrow) |
|---|---|---|
| Evolución del esquema | Soportado | Soportado |
| Compresión columnar | Compatible (Gzip, Snappy, etc.) | Compatible (Gzip, Snappy, LZ4, Zstd) |
| Codificación del diccionario | Soportado | Soportado |
| Soporte de datos anidados | Soporte limitado para tipos complejos | Soporte completo para tipos complejos |
| Compatibilidad | Compatible con la mayoría de las herramientas | Compatibilidad mejorada a través de Arrow |
Formas de utilizar el parquet, problemas y soluciones
Formas de utilizar el parquet
Parquet encuentra aplicaciones en diversos escenarios con uso intensivo de datos, como:
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Almacenamiento de datos: Parquet se usa comúnmente para el almacenamiento de datos debido a su rápido rendimiento de consultas y almacenamiento eficiente.
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Procesamiento de grandes datos: En Hadoop y otros marcos de procesamiento de big data, los archivos Parquet son la opción preferida por sus capacidades de procesamiento paralelo.
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Lagos de datos: Parquet es un formato popular para almacenar diversos tipos de datos en lagos de datos, lo que facilita el análisis y la extracción de información.
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Transmisión de datos: Gracias a su soporte para la evolución de esquemas, Parquet es adecuado para manejar flujos de datos en evolución.
Problemas y soluciones
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Problemas de compatibilidad: Es posible que algunas herramientas más antiguas tengan soporte limitado para Parquet-2.0. La solución es utilizar Parquet-1.0 o actualizar las herramientas para que admitan la última versión.
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Complejidad del diseño de esquemas: El diseño de un esquema flexible requiere una consideración cuidadosa. El uso de un esquema unificado en todas las fuentes de datos puede simplificar la integración de datos.
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Preocupaciones sobre la calidad de los datos: Los tipos de datos incorrectos o los cambios de esquema pueden provocar problemas de calidad de los datos. Las prácticas de validación de datos y evolución de esquemas pueden mitigar estos problemas.
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Gastos generales de arranque en frío: La lectura de las primeras filas de un archivo Parquet puede ser más lenta debido al análisis de metadatos. El almacenamiento previo en caché o el uso de una estructura de archivos optimizada pueden aliviar esta sobrecarga.
Características principales y otras comparaciones
| Característica | Descripción |
|---|---|
| Formato de almacenamiento | De columna |
| Opciones de compresión | Gzip, Snappy, LZ4, Zestándar |
| Independencia de plataforma | Sí |
| Soporte de tipo de datos | Amplio soporte para tipos de datos primitivos y complejos. |
| Evolución del esquema | Soportado |
| Empuje de predicado | Soportado |
| Procesamiento en paralelo | Habilitado a través de grupos de filas |
| Interoperabilidad | Funciona con varios marcos de big data, como Apache Hadoop, Apache Spark y Apache Drill. |
Perspectivas y tecnologías del futuro relacionadas con el parquet
El futuro de Parquet parece prometedor, con esfuerzos continuos para mejorar sus capacidades e integraciones. Algunas áreas clave de desarrollo y adopción incluyen:
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Motores de consulta optimizados: Los avances continuos en motores de consulta como Apache Arrow, Apache Drill y Presto mejorarán aún más el rendimiento de las consultas de Parquet.
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Soporte de transmisión: Se espera que Parquet desempeñe un papel importante en el análisis y la transmisión de datos en tiempo real, con tecnologías emergentes como Apache Kafka y Apache Flink.
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Lagos de datos en la nube: El aumento de los lagos de datos en la nube, facilitado por plataformas como Amazon S3 y Azure Data Lake Storage, impulsará la adopción de Parquet debido a su rentabilidad y rendimiento escalable.
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Integración de IA y ML: A medida que Parquet almacene de manera eficiente grandes conjuntos de datos, seguirá siendo una parte integral de los procesos de preparación y capacitación de datos en proyectos de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Cómo se pueden utilizar o asociar servidores proxy con Parquet
Los servidores proxy pueden beneficiarse de Parquet de varias maneras:
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Almacenamiento en caché y compresión de datos: Los servidores proxy pueden utilizar Parquet para almacenar en caché de manera eficiente los datos a los que se accede con frecuencia, lo que reduce el tiempo de respuesta para solicitudes posteriores.
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Procesamiento y análisis de registros: Los registros del servidor proxy, recopilados en formato Parquet, se pueden analizar utilizando herramientas de procesamiento de big data, lo que genera información valiosa para la optimización y la seguridad de la red.
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Intercambio e integración de datos: Los servidores proxy que manejan datos de diversas fuentes pueden convertir y almacenar datos en formato Parquet, lo que permite una integración perfecta con plataformas de big data y sistemas de análisis.
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Optimización de recursos: Al utilizar el almacenamiento en columnas y las capacidades de inserción de predicados de Parquet, los servidores proxy pueden optimizar el uso de recursos y mejorar el rendimiento general.
enlaces relacionados
Para obtener más información sobre Parquet, puede consultar los siguientes recursos:
- Sitio web oficial de Apache Parquet
- Especificación del formato de parquet
- Blog de ingeniería de Cloudera sobre parquet
- Sitio web oficial de Apache Arrow (para información sobre Parquet-2.0)
