Parquet è un formato di file di archiviazione a colonne progettato per archiviare ed elaborare in modo efficiente grandi quantità di dati. È stato sviluppato come progetto open source da Cloudera e Twitter nel 2013. L'obiettivo principale di Parquet è ottimizzare l'archiviazione e l'elaborazione dei dati per l'analisi dei big data, rendendolo un formato ideale per casi d'uso in data warehousing, data lake e Apache Ecosistemi Hadoop.
La storia dell'origine del parquet e la sua prima menzione
Le origini di Parquet possono essere ricondotte alla necessità di archiviare ed elaborare in modo efficiente i big data. Con l’avvento delle tecnologie Big Data, i formati di archiviazione tradizionali hanno dovuto affrontare sfide nella gestione di set di dati di grandi dimensioni. Lo sviluppo di Parquet mirava ad affrontare questi problemi introducendo un approccio di stoccaggio a colonne.
La prima menzione di Parquet può essere trovata in un documento di ricerca presentato dagli ingegneri di Twitter al Symposium on Operating Systems Principles (SOSP) nel 2013. In questo documento, hanno introdotto il formato Parquet e ne hanno evidenziato i vantaggi, come una migliore compressione, una migliore query prestazioni e supporto per tipi di dati complessi.
Informazioni dettagliate sul parquet: ampliamento dell'argomento
Parquet segue un approccio di archiviazione a colonne, in cui i dati vengono archiviati e organizzati in colonne anziché in righe. Questo design consente varie ottimizzazioni delle prestazioni ed è particolarmente vantaggioso per i carichi di lavoro analitici. Alcune caratteristiche chiave del parquet includono:
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Stoccaggio colonnare: Parquet archivia ciascuna colonna separatamente, consentendo una migliore compressione e la possibilità di leggere solo le colonne richieste durante l'esecuzione della query.
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Tecniche di compressione: Parquet utilizza vari algoritmi di compressione, come Snappy, Gzip e Zstandard, per ridurre lo spazio di archiviazione e migliorare le prestazioni di lettura dei dati.
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Supporto per tipi di dati: Offre un ampio supporto per vari tipi di dati, inclusi i tipi primitivi (ad esempio, interi, stringhe, booleani) e tipi complessi (ad esempio, array, mappe, strutture).
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Evoluzione dello schema: Parquet supporta l'evoluzione dello schema, consentendo agli utenti di aggiungere, rimuovere o modificare le colonne nel tempo senza interrompere la compatibilità con i dati esistenti.
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Pushdown del predicato: Questa funzionalità spinge i predicati della query al livello di archiviazione, riducendo la quantità di dati che devono essere letti durante l'esecuzione della query.
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Elaborazione parallela: I file parquet possono essere suddivisi in gruppi di righe più piccoli, consentendo l'elaborazione parallela in ambienti distribuiti, come Hadoop.
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Compatibilità multipiattaforma: Parquet è progettato per essere indipendente dalla piattaforma, consentendo uno scambio di dati senza soluzione di continuità tra diversi sistemi.
La struttura interna del parquet: come funziona il parquet
I file parquet sono costituiti da diversi componenti che contribuiscono alle sue efficienti capacità di archiviazione ed elaborazione:
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Metadati del file: Contiene informazioni sullo schema del file, sugli algoritmi di compressione utilizzati e su altre proprietà.
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Gruppi di righe: Ogni file Parquet è diviso in gruppi di righe, a loro volta suddivisi in colonne. I gruppi di righe aiutano nell'elaborazione parallela e nella compressione dei dati.
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Metadati della colonna: Per ogni colonna, Parquet memorizza metadati come tipo di dati, codec di compressione e informazioni di codifica.
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Pagine dati: Le pagine di dati memorizzano i dati colonnari effettivi e vengono compresse individualmente per massimizzare l'efficienza di archiviazione.
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Pagine del dizionario (opzionale): Per le colonne con valori ripetitivi, Parquet utilizza la codifica del dizionario per archiviare valori univoci e fare riferimento ad essi all'interno delle pagine di dati.
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Statistiche: Parquet può anche memorizzare statistiche per ogni colonna, come valori minimo e massimo, che possono essere sfruttati per l'ottimizzazione delle query.
Analisi delle Caratteristiche Principali del Parquet
Le caratteristiche principali di Parquet contribuiscono alla sua diffusa adozione e popolarità nell'elaborazione dei big data. Analizziamo alcune di queste caratteristiche:
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Compressione efficiente: Le tecniche di compressione e archiviazione colonnare di Parquet determinano dimensioni di file più piccole, riducendo i costi di archiviazione e migliorando la velocità di trasferimento dei dati.
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Ottimizzazione delle prestazioni: Leggendo solo le colonne necessarie durante le query, Parquet riduce al minimo le operazioni di I/O, consentendo un'elaborazione delle query più rapida.
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Flessibilità dello schema: Il supporto per l'evoluzione dello schema consente modifiche agili dello schema dei dati senza compromettere i dati esistenti.
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Supporto multilingue: I file parquet possono essere utilizzati da vari linguaggi di programmazione, tra cui Java, Python, C++ e altri, rendendolo un formato versatile per diversi flussi di lavoro di elaborazione dati.
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Ricchezza del tipo di dati: L'ampio supporto per diversi tipi di dati si rivolge a un'ampia gamma di casi d'uso, adattandosi a strutture di dati complesse comuni nell'analisi dei big data.
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Interoperabilità: Essendo un progetto open source con specifiche ben definite, Parquet promuove l'interoperabilità tra diversi strumenti e sistemi.
Tipi di parquet e loro caratteristiche
Il parquet è disponibile in due versioni principali: Parquet-1.0 E Parquet-2.0. Quest'ultimo è anche conosciuto come Parquet Apache Arrow e si basa sul formato dati Arrow. Entrambe le versioni condividono gli stessi concetti fondamentali e vantaggi ma differiscono in termini di compatibilità e set di funzionalità. Di seguito il confronto tra le due versioni:
| Caratteristica | Parquet-1.0 | Parquet-2.0 (Parquet Apache Arrow) |
|---|---|---|
| Evoluzione dello schema | Supportato | Supportato |
| Compressione colonnare | Supportati (Gzip, Snappy, ecc.) | Supportato (Gzip, Snappy, LZ4, Zstd) |
| Codifica del dizionario | Supportato | Supportato |
| Supporto dati nidificati | Supporto limitato per tipi complessi | Supporto completo per tipi complessi |
| Compatibilità | Compatibile con la maggior parte degli strumenti | Compatibilità migliorata tramite Arrow |
Modi d'uso del parquet, problemi e soluzioni
Modi d'uso del parquet
Parquet trova applicazioni in vari scenari ad alta intensità di dati, come:
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Archiviazione dati: Il parquet è comunemente utilizzato per l'archiviazione di dati grazie alle sue prestazioni di query veloci e all'archiviazione efficiente.
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Elaborazione dei Big Data: In Hadoop e in altri framework di elaborazione di big data, i file Parquet sono la scelta preferita per le loro capacità di elaborazione parallela.
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Data Lake: Parquet è un formato popolare per l'archiviazione di diversi tipi di dati nei data lake, semplificando l'analisi e l'estrazione di insight.
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Dati in streaming: Grazie al supporto per l'evoluzione dello schema, Parquet è adatto a gestire flussi di dati in evoluzione.
Problemi e soluzioni
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Problemi di compatibilità: Alcuni strumenti meno recenti potrebbero avere un supporto limitato per Parquet-2.0. La soluzione è utilizzare Parquet-1.0 o aggiornare gli strumenti per supportare la versione più recente.
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Complessità della progettazione dello schema: La progettazione di uno schema flessibile richiede un'attenta considerazione. L'utilizzo di uno schema unificato tra le origini dati può semplificare l'integrazione dei dati.
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Preoccupazioni sulla qualità dei dati: Tipi di dati errati o modifiche allo schema possono portare a problemi di qualità dei dati. Le pratiche di convalida dei dati e di evoluzione dello schema possono mitigare questi problemi.
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Avvio a freddo in testa: La lettura delle prime righe di un file Parquet può essere più lenta a causa dell'analisi dei metadati. La memorizzazione anticipata nella cache o l'utilizzo di una struttura di file ottimizzata possono alleviare questo sovraccarico.
Caratteristiche principali e altri confronti
| Caratteristica | Descrizione |
|---|---|
| Formato di archiviazione | Colonnare |
| Opzioni di compressione | Gzip, Snappy, LZ4, Zstandard |
| Indipendenza dalla piattaforma | SÌ |
| Supporto del tipo di dati | Ampio supporto per tipi di dati primitivi e complessi |
| Evoluzione dello schema | Supportato |
| Pushdown del predicato | Supportato |
| Elaborazione parallela | Abilitato tramite gruppi di righe |
| Interoperabilità | Funziona con vari framework di big data, come Apache Hadoop, Apache Spark e Apache Drill |
Prospettive e tecnologie del futuro legate al parquet
Il futuro di Parquet sembra promettente, con sforzi continui per migliorarne le capacità e le integrazioni. Alcune aree chiave di sviluppo e adozione includono:
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Motori di query ottimizzati: I continui progressi nei motori di query come Apache Arrow, Apache Drill e Presto miglioreranno ulteriormente le prestazioni delle query di Parquet.
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Supporto streaming: Si prevede che il parquet svolgerà un ruolo significativo nello streaming e nell’analisi dei dati in tempo reale, con tecnologie emergenti come Apache Kafka e Apache Flink.
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Data Lake nel cloud: L’ascesa dei data lake cloud, facilitata da piattaforme come Amazon S3 e Azure Data Lake Storage, guiderà l’adozione di Parquet grazie alla sua convenienza e alle prestazioni scalabili.
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Integrazione AI e ML: Poiché Parquet archivia in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni, rimarrà parte integrante della preparazione dei dati e delle pipeline di formazione nei progetti di machine learning e intelligenza artificiale.
Come è possibile utilizzare o associare i server proxy a Parquet
I server proxy possono trarre vantaggio da Parquet in diversi modi:
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Caching e compressione dei dati: I server proxy possono utilizzare Parquet per memorizzare nella cache in modo efficiente i dati a cui si accede frequentemente, riducendo i tempi di risposta per le richieste successive.
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Elaborazione e analisi dei registri: I log del server proxy, raccolti in formato Parquet, possono essere analizzati utilizzando strumenti di elaborazione di big data, fornendo informazioni preziose per l'ottimizzazione e la sicurezza della rete.
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Scambio e integrazione dei dati: I server proxy che gestiscono dati provenienti da varie fonti possono convertire e archiviare dati in formato Parquet, consentendo una perfetta integrazione con piattaforme di big data e sistemi di analisi.
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Ottimizzazione delle risorse: Utilizzando le funzionalità di archiviazione a colonne e pushdown dei predicati di Parquet, i server proxy possono ottimizzare l'utilizzo delle risorse e migliorare le prestazioni complessive.
Link correlati
Per ulteriori informazioni sul Parquet è possibile fare riferimento alle seguenti risorse:
- Sito ufficiale di Apache Parquet
- Specifica del formato del parquet
- Blog di ingegneria di Cloudera sul parquet
- Sito ufficiale di Apache Arrow (per informazioni su Parquet-2.0)
