Parquet es un formato de archivo de almacenamiento en columnas dise\u00f1ado para almacenar y procesar de manera eficiente grandes cantidades de datos. Fue desarrollado como un proyecto de c\u00f3digo abierto por Cloudera y Twitter en 2013. El objetivo principal de Parquet es optimizar el almacenamiento y procesamiento de datos para an\u00e1lisis 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.<\/p>\n
Los or\u00edgenes de Parquet se remontan a la necesidad de un almacenamiento y procesamiento eficiente de big data. Con el auge de las tecnolog\u00edas de big data, los formatos de almacenamiento tradicionales enfrentaron desaf\u00edos en el manejo de grandes conjuntos de datos. El desarrollo de Parquet tuvo como objetivo abordar estos problemas mediante la introducci\u00f3n de un enfoque de almacenamiento en columnas.<\/p>\n
La primera menci\u00f3n de Parquet se puede encontrar en un art\u00edculo de investigaci\u00f3n presentado por ingenieros de Twitter en el Simposio sobre principios de sistemas operativos (SOSP) en 2013. En este art\u00edculo, introdujeron el formato Parquet y destacaron sus beneficios, como una mejor compresi\u00f3n, consultas mejoradas. rendimiento y soporte para tipos de datos complejos.<\/p>\n
Parquet sigue un enfoque de almacenamiento en columnas, donde los datos se almacenan y organizan en columnas en lugar de filas. Este dise\u00f1o permite varias optimizaciones de rendimiento y es especialmente ventajoso para cargas de trabajo anal\u00edticas. Algunas caracter\u00edsticas clave del parquet incluyen:<\/p>\n
Almacenamiento en columnas:<\/strong> Parquet almacena cada columna por separado, lo que permite una mejor compresi\u00f3n y la capacidad de leer solo las columnas requeridas durante la ejecuci\u00f3n de la consulta.<\/p>\n<\/li>\n T\u00e9cnicas de compresi\u00f3n:<\/strong> Parquet utiliza varios algoritmos de compresi\u00f3n, como Snappy, Gzip y Zstandard, para reducir el espacio de almacenamiento y mejorar el rendimiento de lectura de datos.<\/p>\n<\/li>\n Soporte de tipo de datos:<\/strong> Ofrece amplio soporte para varios tipos de datos, incluidos tipos primitivos (p. ej., entero, cadena, booleano) y tipos complejos (p. ej., matrices, mapas, estructuras).<\/p>\n<\/li>\n Evoluci\u00f3n del esquema:<\/strong> Parquet admite la evoluci\u00f3n 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.<\/p>\n<\/li>\n Empuje de predicado:<\/strong> Esta caracter\u00edstica lleva los predicados de la consulta a la capa de almacenamiento, lo que reduce la cantidad de datos que deben leerse durante la ejecuci\u00f3n de la consulta.<\/p>\n<\/li>\n Procesamiento en paralelo:<\/strong> Los archivos Parquet se pueden dividir en grupos de filas m\u00e1s peque\u00f1os, lo que permite el procesamiento paralelo en entornos distribuidos, como Hadoop.<\/p>\n<\/li>\n Compatibilidad multiplataforma:<\/strong> Parquet est\u00e1 dise\u00f1ado para ser independiente de la plataforma, lo que permite un intercambio de datos fluido entre diferentes sistemas.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n Los archivos Parquet constan de varios componentes que contribuyen a sus capacidades eficientes de almacenamiento y procesamiento:<\/p>\n Metadatos del archivo:<\/strong> Contiene informaci\u00f3n sobre el esquema del archivo, los algoritmos de compresi\u00f3n utilizados y otras propiedades.<\/p>\n<\/li>\n Grupos de filas:<\/strong> 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 compresi\u00f3n de datos.<\/p>\n<\/li>\n Metadatos de columna:<\/strong> Para cada columna, Parquet almacena metadatos como el tipo de datos, el c\u00f3dec de compresi\u00f3n y la informaci\u00f3n de codificaci\u00f3n.<\/p>\n<\/li>\n P\u00e1ginas de datos:<\/strong> Las p\u00e1ginas de datos almacenan datos en columnas reales y se comprimen individualmente para maximizar la eficiencia del almacenamiento.<\/p>\n<\/li>\n P\u00e1ginas del diccionario (opcional):<\/strong> Para columnas con valores repetitivos, Parquet utiliza codificaci\u00f3n de diccionario para almacenar valores \u00fanicos y hacer referencia a ellos dentro de las p\u00e1ginas de datos.<\/p>\n<\/li>\n Estad\u00edsticas:<\/strong> Parquet tambi\u00e9n puede almacenar estad\u00edsticas para cada columna, como valores m\u00ednimos y m\u00e1ximos, que se pueden aprovechar para optimizar las consultas.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n Las caracter\u00edsticas clave de Parquet contribuyen a su amplia adopci\u00f3n y popularidad en el procesamiento de big data. Analicemos algunas de estas caracter\u00edsticas:<\/p>\n Compresi\u00f3n eficiente:<\/strong> Las t\u00e9cnicas de compresi\u00f3n y almacenamiento en columnas de Parquet dan como resultado archivos de menor tama\u00f1o, lo que reduce los costos de almacenamiento y mejora las velocidades de transferencia de datos.<\/p>\n<\/li>\n Optimizaci\u00f3n del rendimiento:<\/strong> Al leer solo las columnas necesarias durante las consultas, Parquet minimiza las operaciones de E\/S, lo que permite un procesamiento de consultas m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n<\/li>\n Flexibilidad del esquema:<\/strong> El soporte para la evoluci\u00f3n del esquema permite cambios \u00e1giles en el esquema de datos sin comprometer los datos existentes.<\/p>\n<\/li>\n Soporte en varios idiomas:<\/strong> Los archivos Parquet se pueden utilizar en varios lenguajes de programaci\u00f3n, incluidos Java, Python, C++ y m\u00e1s, lo que los convierte en un formato vers\u00e1til para diversos flujos de trabajo de procesamiento de datos.<\/p>\n<\/li>\n Riqueza del tipo de datos:<\/strong> 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 an\u00e1lisis de big data.<\/p>\n<\/li>\n Interoperabilidad:<\/strong> Como proyecto de c\u00f3digo abierto con una especificaci\u00f3n bien definida, Parquet promueve la interoperabilidad entre diferentes herramientas y sistemas.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n El parquet se presenta en dos versiones principales: Parquet-1.0<\/strong> y Parquet-2.0<\/strong>. Este \u00faltimo tambi\u00e9n es conocido como Parquet Flecha Apache<\/strong> y se basa en el formato de datos Arrow. Ambas versiones comparten los mismos conceptos y ventajas fundamentales, pero difieren en t\u00e9rminos de compatibilidad y conjuntos de funciones. A continuaci\u00f3n se muestra una comparaci\u00f3n de las dos versiones:<\/p>\nLa estructura interna del parquet: c\u00f3mo funciona el parquet<\/h2>\n
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An\u00e1lisis de las caracter\u00edsticas clave del parquet<\/h2>\n
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Tipos de parquet y sus caracter\u00edsticas<\/h2>\n