Parquet est un format de fichier de stockage en colonnes conçu pour stocker et traiter efficacement de grandes quantités de données. Il a été développé en tant que projet open source par Cloudera et Twitter en 2013. L'objectif principal de Parquet est d'optimiser le stockage et le traitement des données pour l'analyse du Big Data, ce qui en fait un format idéal pour les cas d'utilisation dans l'entreposage de données, les lacs de données et Apache. Écosystèmes Hadoop.
L'histoire de l'origine du parquet et sa première mention
Les origines de Parquet remontent à la nécessité d’un stockage et d’un traitement efficaces du Big Data. Avec l’essor des technologies Big Data, les formats de stockage traditionnels ont été confrontés à des défis liés à la gestion de grands ensembles de données. Le développement de Parquet visait à résoudre ces problèmes en introduisant une approche de stockage en colonnes.
La première mention de Parquet peut être trouvée dans un document de recherche présenté par les ingénieurs de Twitter lors du Symposium sur les principes des systèmes d'exploitation (SOSP) en 2013. Dans cet article, ils ont présenté le format Parquet et ont souligné ses avantages, tels qu'une meilleure compression, une requête améliorée. performances et prise en charge des types de données complexes.
Informations détaillées sur le parquet : élargir le sujet
Parquet suit une approche de stockage en colonnes, dans laquelle les données sont stockées et organisées en colonnes plutôt qu'en lignes. Cette conception permet diverses optimisations des performances et est particulièrement avantageuse pour les charges de travail analytiques. Certaines caractéristiques clés du parquet comprennent :
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Stockage en colonnes : Parquet stocke chaque colonne séparément, permettant une meilleure compression et la possibilité de lire uniquement les colonnes requises lors de l'exécution de la requête.
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Techniques de compression : Parquet utilise divers algorithmes de compression, tels que Snappy, Gzip et Zstandard, pour réduire l'espace de stockage et améliorer les performances de lecture des données.
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Prise en charge des types de données : Il offre une prise en charge étendue de divers types de données, y compris les types primitifs (par exemple, entier, chaîne, booléen) et les types complexes (par exemple, tableaux, cartes, structures).
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Évolution du schéma : Parquet prend en charge l'évolution du schéma, permettant aux utilisateurs d'ajouter, de supprimer ou de modifier des colonnes au fil du temps sans rompre la compatibilité avec les données existantes.
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Pushdown de prédicat : Cette fonctionnalité pousse les prédicats de requête vers la couche de stockage, réduisant ainsi la quantité de données à lire lors de l'exécution de la requête.
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Traitement parallèle : Les fichiers Parquet peuvent être divisés en groupes de lignes plus petits, permettant un traitement parallèle dans des environnements distribués, tels que Hadoop.
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Compatibilité multiplateforme : Parquet est conçu pour être indépendant de la plate-forme, permettant un échange de données transparent entre différents systèmes.
La structure interne du parquet : comment fonctionne le parquet
Les dossiers Parquet se composent de plusieurs éléments qui contribuent à ses capacités efficaces de stockage et de traitement :
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Métadonnées du fichier : Contient des informations sur le schéma du fichier, les algorithmes de compression utilisés et d'autres propriétés.
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Groupes de lignes : Chaque fichier Parquet est divisé en groupes de lignes, eux-mêmes divisés en colonnes. Les groupes de lignes facilitent le traitement parallèle et la compression des données.
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Métadonnées de colonne : Pour chaque colonne, Parquet stocke des métadonnées telles que le type de données, le codec de compression et les informations de codage.
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Pages de données : Les pages de données stockent les données en colonnes réelles et sont compressées individuellement pour maximiser l'efficacité du stockage.
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Pages de dictionnaire (facultatif) : Pour les colonnes contenant des valeurs répétitives, Parquet utilise le codage par dictionnaire pour stocker des valeurs uniques et les référencer dans les pages de données.
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Statistiques: Parquet peut également stocker des statistiques pour chaque colonne, telles que les valeurs minimales et maximales, qui peuvent être exploitées pour l'optimisation des requêtes.
Analyse des principales caractéristiques du parquet
Les principales fonctionnalités de Parquet contribuent à son adoption généralisée et à sa popularité dans le traitement du Big Data. Analysons certaines de ces fonctionnalités :
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Compression efficace : Les techniques de stockage et de compression en colonnes de Parquet permettent de réduire la taille des fichiers, réduisant ainsi les coûts de stockage et améliorant les vitesses de transfert de données.
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Optimisation des performances : En lisant uniquement les colonnes nécessaires lors des requêtes, Parquet minimise les opérations d'E/S, ce qui accélère le traitement des requêtes.
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Flexibilité du schéma : La prise en charge de l'évolution des schémas permet des modifications agiles des schémas de données sans compromettre les données existantes.
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Prise en charge multilingue : Les fichiers Parquet peuvent être utilisés par divers langages de programmation, notamment Java, Python, C++, etc., ce qui en fait un format polyvalent pour divers flux de travail de traitement de données.
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Richesse des types de données : La prise en charge étendue de différents types de données répond à un large éventail de cas d'utilisation, s'adaptant aux structures de données complexes courantes dans l'analyse du Big Data.
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Interopérabilité : En tant que projet open source avec une spécification bien définie, Parquet favorise l'interopérabilité entre différents outils et systèmes.
Types de parquet et leurs caractéristiques
Le parquet se décline en deux versions principales : Parquet-1.0 et Parquet-2.0. Ce dernier est également connu sous le nom Parquet Apache Flèche et est basé sur le format de données Arrow. Les deux versions partagent les mêmes concepts et avantages fondamentaux, mais diffèrent en termes de compatibilité et de fonctionnalités. Vous trouverez ci-dessous une comparaison des deux versions :
| Fonctionnalité | Parquet-1.0 | Parquet-2.0 (Parquet Apache Arrow) |
|---|---|---|
| Évolution du schéma | Prise en charge | Prise en charge |
| Compression en colonne | Pris en charge (Gzip, Snappy, etc.) | Pris en charge (Gzip, Snappy, LZ4, Zstd) |
| Encodage de dictionnaire | Prise en charge | Prise en charge |
| Prise en charge des données imbriquées | Prise en charge limitée des types complexes | Prise en charge complète des types complexes |
| Compatibilité | Compatible avec la plupart des outils | Compatibilité améliorée via Arrow |
Façons d'utiliser le parquet, problèmes et solutions
Façons d’utiliser le parquet
Parquet trouve des applications dans divers scénarios gourmands en données, tels que :
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Entreposage de données: Parquet est couramment utilisé pour l'entreposage de données en raison de ses performances de requête rapides et de son stockage efficace.
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Traitement des mégadonnées : Dans Hadoop et d'autres frameworks de traitement de Big Data, les fichiers Parquet sont un choix privilégié pour leurs capacités de traitement parallèle.
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Lacs de données : Parquet est un format populaire pour stocker divers types de données dans des lacs de données, ce qui facilite l'analyse et l'extraction d'informations.
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Données en streaming : Grâce à sa prise en charge de l'évolution des schémas, Parquet est adapté à la gestion de flux de données évolutifs.
Problèmes et solutions
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Problèmes de compatibilité: Certains outils plus anciens peuvent avoir une prise en charge limitée de Parquet-2.0. La solution consiste à utiliser Parquet-1.0 ou à mettre à jour les outils pour prendre en charge la dernière version.
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Complexité de la conception du schéma : La conception d’un schéma flexible nécessite une réflexion approfondie. L'utilisation d'un schéma unifié entre les sources de données peut simplifier l'intégration des données.
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Problèmes de qualité des données : Des types de données incorrects ou des modifications de schéma peuvent entraîner des problèmes de qualité des données. Les pratiques de validation des données et d’évolution des schémas peuvent atténuer ces problèmes.
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Frais généraux de démarrage à froid : La lecture des premières lignes d'un fichier Parquet peut être plus lente en raison de l'analyse des métadonnées. La mise en cache préalable ou l’utilisation d’une structure de fichiers optimisée peut réduire cette surcharge.
Principales caractéristiques et autres comparaisons
| Caractéristique | Description |
|---|---|
| Format de stockage | De colonne |
| Options de compression | Gzip, Snappy, LZ4, Zstandard |
| Indépendance de la plateforme | Oui |
| Prise en charge des types de données | Prise en charge étendue des types de données primitifs et complexes |
| Évolution du schéma | Prise en charge |
| Déroulement des prédicats | Prise en charge |
| Traitement parallèle | Activé via les groupes de lignes |
| Interopérabilité | Fonctionne avec divers frameworks Big Data, comme Apache Hadoop, Apache Spark et Apache Drill |
Perspectives et technologies du futur liées au parquet
L'avenir de Parquet s'annonce prometteur, avec des efforts continus pour améliorer ses capacités et ses intégrations. Certains domaines clés de développement et d’adoption comprennent :
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Moteurs de requêtes optimisés : Les progrès continus des moteurs de requêtes tels qu'Apache Arrow, Apache Drill et Presto amélioreront encore davantage les performances des requêtes de Parquet.
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Prise en charge du streaming : Parquet devrait jouer un rôle important dans le streaming et l’analyse de données en temps réel, avec des technologies émergentes comme Apache Kafka et Apache Flink.
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Lacs de données cloud : L'essor des lacs de données cloud, facilité par des plateformes comme Amazon S3 et Azure Data Lake Storage, favorisera l'adoption de Parquet en raison de sa rentabilité et de ses performances évolutives.
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Intégration de l'IA et du ML : Étant donné que Parquet stocke efficacement de grands ensembles de données, il restera une partie intégrante des pipelines de préparation et de formation des données dans les projets d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle.
Comment les serveurs proxy peuvent être utilisés ou associés à Parquet
Les serveurs proxy peuvent bénéficier de Parquet de plusieurs manières :
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Mise en cache et compression des données : Les serveurs proxy peuvent utiliser Parquet pour mettre efficacement en cache les données fréquemment consultées, réduisant ainsi le temps de réponse des demandes ultérieures.
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Traitement des journaux et analyses : Les journaux du serveur proxy, collectés au format Parquet, peuvent être analysés à l'aide d'outils de traitement du Big Data, conduisant à des informations précieuses pour l'optimisation et la sécurité du réseau.
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Échange et intégration de données : Les serveurs proxy qui gèrent des données provenant de diverses sources peuvent convertir et stocker des données au format Parquet, permettant une intégration transparente avec les plateformes Big Data et les systèmes d'analyse.
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Optimisation des ressources : En utilisant les capacités de stockage en colonnes et de refoulement de prédicats de Parquet, les serveurs proxy peuvent optimiser l'utilisation des ressources et améliorer les performances globales.
Liens connexes
Pour plus d’informations sur Parquet, vous pouvez vous référer aux ressources suivantes :
- Site officiel du parquet Apache
- Spécification du format du parquet
- Blog d'ingénierie Cloudera sur le parquet
- Site officiel d'Apache Arrow (pour plus d'informations sur Parquet-2.0)
