Parket

Parket adalah format file penyimpanan berbentuk kolom yang dirancang untuk menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar secara efisien. Ini dikembangkan sebagai proyek sumber terbuka oleh Cloudera dan Twitter pada tahun 2013. Tujuan utama Parket adalah untuk mengoptimalkan penyimpanan dan pemrosesan data untuk analisis data besar, menjadikannya format ideal untuk kasus penggunaan di pergudangan data, danau data, dan Apache Ekosistem Hadoop.

Sejarah Asal Usul Parket dan Penyebutan Pertama Kalinya

Asal usul Parket dapat ditelusuri kembali ke kebutuhan akan penyimpanan dan pemrosesan data besar yang efisien. Dengan meningkatnya teknologi data besar, format penyimpanan tradisional menghadapi tantangan dalam menangani kumpulan data besar. Pengembangan parket bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan memperkenalkan pendekatan penyimpanan berbentuk kolom.

Penyebutan Parket pertama kali ditemukan dalam makalah penelitian yang dipresentasikan oleh para insinyur Twitter di Simposium Prinsip Sistem Operasi (SOSP) pada tahun 2013. Dalam makalah ini, mereka memperkenalkan format Parket dan menyoroti manfaatnya, seperti kompresi yang lebih baik, peningkatan kueri kinerja, dan dukungan untuk tipe data yang kompleks.

Informasi Lengkap tentang Parket: Memperluas Topik

Parket mengikuti pendekatan penyimpanan kolom, di mana data disimpan dan diatur dalam kolom, bukan baris. Desain ini memungkinkan berbagai optimasi kinerja dan sangat bermanfaat untuk beban kerja analitis. Beberapa karakteristik utama Parket meliputi:

1. Penyimpanan Kolom: Parket menyimpan setiap kolom secara terpisah, memungkinkan kompresi yang lebih baik dan kemampuan untuk membaca hanya kolom yang diperlukan selama eksekusi kueri.

2. Teknik Kompresi: Parket menggunakan berbagai algoritma kompresi, seperti Snappy, Gzip, dan Zstandard, untuk mengurangi ruang penyimpanan dan meningkatkan kinerja pembacaan data.

3. Dukungan Tipe Data: Ia menawarkan dukungan ekstensif untuk berbagai tipe data, termasuk tipe primitif (misalnya integer, string, boolean) dan tipe kompleks (misalnya array, peta, struct).

4. Evolusi Skema: Parket mendukung evolusi skema, memungkinkan pengguna untuk menambah, menghapus, atau mengubah kolom seiring waktu tanpa merusak kompatibilitas dengan data yang ada.

5. Penekanan Predikat: Fitur ini mendorong predikat kueri ke lapisan penyimpanan, sehingga mengurangi jumlah data yang perlu dibaca selama eksekusi kueri.

6. Proses paralel: File parket dapat dibagi menjadi kelompok baris yang lebih kecil, memungkinkan pemrosesan paralel di lingkungan terdistribusi, seperti Hadoop.

7. Kompatibilitas Lintas Platform: Parket dirancang agar tidak bergantung pada platform, memungkinkan pertukaran data yang lancar antar sistem yang berbeda.

Struktur Internal Parket: Cara Kerja Parket

File parket terdiri dari beberapa komponen yang berkontribusi terhadap efisiensi penyimpanan dan kemampuan pemrosesan:

1. Metadata Berkas: Berisi informasi tentang skema file, algoritma kompresi yang digunakan, dan properti lainnya.

2. Grup Baris: Setiap file Parket dibagi menjadi kelompok baris, yang selanjutnya dibagi lagi menjadi kolom. Grup baris membantu dalam pemrosesan paralel dan kompresi data.

3. Metadata Kolom: Untuk setiap kolom, Parket menyimpan metadata seperti tipe data, codec kompresi, dan informasi pengkodean.

4. Halaman Data: Halaman data menyimpan data kolom aktual dan dikompresi satu per satu untuk memaksimalkan efisiensi penyimpanan.

5. Halaman Kamus (Opsional): Untuk kolom dengan nilai berulang, Parket menggunakan pengkodean kamus untuk menyimpan nilai unik dan mereferensikannya dalam halaman data.

6. Statistik: Parket juga dapat menyimpan statistik untuk setiap kolom, seperti nilai minimum dan maksimum, yang dapat dimanfaatkan untuk pengoptimalan kueri.

Analisis Fitur Utama Parket

Fitur utama Parket berkontribusi terhadap adopsi dan popularitasnya secara luas dalam pemrosesan data besar. Mari kita menganalisis beberapa fitur ini:

1. Kompresi Efisien: Penyimpanan kolom dan teknik kompresi Parket menghasilkan ukuran file yang lebih kecil, mengurangi biaya penyimpanan dan meningkatkan kecepatan transfer data.

2. Optimasi Kinerja: Dengan hanya membaca kolom yang diperlukan selama kueri, Parket meminimalkan operasi I/O, sehingga menghasilkan pemrosesan kueri yang lebih cepat.

3. Fleksibilitas Skema: Dukungan untuk evolusi skema memungkinkan perubahan skema data yang tangkas tanpa mengorbankan data yang sudah ada.

4. Dukungan Lintas Bahasa: File parket dapat digunakan dalam berbagai bahasa pemrograman, termasuk Java, Python, C++, dan lainnya, menjadikannya format serbaguna untuk beragam alur kerja pemrosesan data.

5. Kekayaan Tipe Data: Dukungan ekstensif untuk berbagai tipe data melayani berbagai kasus penggunaan, mengakomodasi struktur data kompleks yang umum dalam analisis big data.

6. Interoperabilitas: Sebagai proyek sumber terbuka dengan spesifikasi yang jelas, Parket mempromosikan interoperabilitas di berbagai alat dan sistem.

Jenis-Jenis Parket dan Ciri-cirinya

Parket hadir dalam dua versi utama: Parket-1.0 Dan Parket-2.0. Yang terakhir ini juga dikenal sebagai Parket Panah Apache dan didasarkan pada format data Panah. Kedua versi memiliki konsep dan keunggulan dasar yang sama, namun berbeda dalam hal kompatibilitas dan rangkaian fitur. Berikut perbandingan kedua versi tersebut:

Cara Pemakaian Parket, Permasalahan dan Solusinya

Cara Menggunakan Parket

Parket dapat diterapkan dalam berbagai skenario intensif data, seperti:

1. Pergudangan Data: Parket biasanya digunakan untuk gudang data karena kinerja kuerinya yang cepat dan penyimpanan yang efisien.

2. Pemrosesan Data Besar: Di Hadoop dan kerangka pemrosesan data besar lainnya, file Parket adalah pilihan yang lebih disukai karena kemampuan pemrosesan paralelnya.

3. Danau Data: Parket adalah format populer untuk menyimpan beragam tipe data di data lake, sehingga memudahkan analisis dan mengekstraksi wawasan.

4. Data Streaming: Dengan dukungannya terhadap evolusi skema, Parket cocok untuk menangani aliran data yang terus berkembang.

Masalah dan Solusi

1. Masalah Kompatibilitas: Beberapa alat lama mungkin memiliki dukungan terbatas untuk Parket-2.0. Solusinya adalah dengan menggunakan Parket-1.0 atau update tools agar mendukung versi terbaru.

2. Kompleksitas Desain Skema: Merancang skema yang fleksibel memerlukan pertimbangan yang cermat. Menggunakan skema terpadu di seluruh sumber data dapat menyederhanakan integrasi data.

3. Masalah Kualitas Data: Tipe data yang salah atau perubahan skema dapat menyebabkan masalah kualitas data. Validasi data dan praktik evolusi skema dapat mengurangi masalah ini.

4. Overhead Mulai Dingin: Membaca beberapa baris pertama file Parket bisa lebih lambat karena penguraian metadata. Pra-cache atau menggunakan struktur file yang dioptimalkan dapat mengurangi overhead ini.

Ciri-ciri Utama dan Perbandingan Lainnya

Perspektif dan Teknologi Masa Depan Terkait Parket

Masa depan Parket tampak menjanjikan, dengan upaya berkelanjutan untuk meningkatkan kemampuan dan integrasinya. Beberapa bidang utama pengembangan dan adopsi meliputi:

1. Mesin Kueri yang Dioptimalkan: Kemajuan berkelanjutan dalam mesin kueri seperti Apache Arrow, Apache Drill, dan Presto akan meningkatkan kinerja kueri Parket lebih jauh lagi.

2. Dukungan Streaming: Parket diharapkan memainkan peran penting dalam streaming dan analisis data real-time, dengan teknologi baru seperti Apache Kafka dan Apache Flink.

3. Danau Data Cloud: Munculnya cloud data lake, yang difasilitasi oleh platform seperti Amazon S3 dan Azure Data Lake Storage, akan mendorong penerapan Parket karena efektivitas biaya dan kinerjanya yang terukur.

4. Integrasi AI dan ML: Karena Parket secara efisien menyimpan kumpulan data besar, Parket akan tetap menjadi bagian integral dari persiapan data dan jalur pelatihan dalam proyek pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

Bagaimana Server Proxy Dapat Digunakan atau Dikaitkan dengan Parket

Server proxy bisa mendapatkan keuntungan dari Parket dalam beberapa cara:

1. Caching dan Kompresi Data: Server proxy dapat menggunakan Parket untuk menyimpan cache data yang sering diakses secara efisien, sehingga mengurangi waktu respons untuk permintaan berikutnya.

2. Pemrosesan Log dan Analisis: Log server proxy, yang dikumpulkan dalam format Parket, dapat dianalisis menggunakan alat pemrosesan data besar, yang menghasilkan wawasan berharga untuk pengoptimalan dan keamanan jaringan.

3. Pertukaran Data dan Integrasi: Server proxy yang menangani data dari berbagai sumber dapat mengonversi dan menyimpan data dalam format Parket, memungkinkan integrasi tanpa batas dengan platform data besar dan sistem analitik.

4. Optimasi Sumber Daya: Dengan memanfaatkan penyimpanan kolom Parket dan kemampuan pushdown predikat, server proxy dapat mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan.

tautan yang berhubungan

Untuk informasi lebih lanjut tentang Parket, Anda dapat merujuk pada sumber berikut:

1. Situs Resmi Parket Apache
2. Spesifikasi Format Parket
3. Blog Teknik Cloudera tentang Parket
4. Situs Resmi Apache Arrow (untuk informasi tentang Parket-2.0)