{"id":478342,"date":"2023-08-09T09:31:27","date_gmt":"2023-08-09T09:31:27","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:16:35","modified_gmt":"2023-09-05T11:16:35","slug":"parquet","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/it\/wiki\/parquet\/","title":{"rendered":"Parquet"},"content":{"rendered":"

Parquet \u00e8 un formato di file di archiviazione a colonne progettato per archiviare ed elaborare in modo efficiente grandi quantit\u00e0 di dati. \u00c8 stato sviluppato come progetto open source da Cloudera e Twitter nel 2013. L'obiettivo principale di Parquet \u00e8 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.<\/p>\n

La storia dell'origine del parquet e la sua prima menzione<\/h2>\n

Le origini di Parquet possono essere ricondotte alla necessit\u00e0 di archiviare ed elaborare in modo efficiente i big data. Con l\u2019avvento 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.<\/p>\n

La prima menzione di Parquet pu\u00f2 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.<\/p>\n

Informazioni dettagliate sul parquet: ampliamento dell'argomento<\/h2>\n

Parquet segue un approccio di archiviazione a colonne, in cui i dati vengono archiviati e organizzati in colonne anzich\u00e9 in righe. Questo design consente varie ottimizzazioni delle prestazioni ed \u00e8 particolarmente vantaggioso per i carichi di lavoro analitici. Alcune caratteristiche chiave del parquet includono:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    Stoccaggio colonnare:<\/strong> Parquet archivia ciascuna colonna separatamente, consentendo una migliore compressione e la possibilit\u00e0 di leggere solo le colonne richieste durante l'esecuzione della query.<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    Tecniche di compressione:<\/strong> 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.<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Supporto per tipi di dati:<\/strong> 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).<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    Evoluzione dello schema:<\/strong> Parquet supporta l'evoluzione dello schema, consentendo agli utenti di aggiungere, rimuovere o modificare le colonne nel tempo senza interrompere la compatibilit\u00e0 con i dati esistenti.<\/p>\n<\/li>\n

  5. \n

    Pushdown del predicato:<\/strong> Questa funzionalit\u00e0 spinge i predicati della query al livello di archiviazione, riducendo la quantit\u00e0 di dati che devono essere letti durante l'esecuzione della query.<\/p>\n<\/li>\n

  6. \n

    Elaborazione parallela:<\/strong> I file parquet possono essere suddivisi in gruppi di righe pi\u00f9 piccoli, consentendo l'elaborazione parallela in ambienti distribuiti, come Hadoop.<\/p>\n<\/li>\n

  7. \n

    Compatibilit\u00e0 multipiattaforma:<\/strong> Parquet \u00e8 progettato per essere indipendente dalla piattaforma, consentendo uno scambio di dati senza soluzione di continuit\u00e0 tra diversi sistemi.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    La struttura interna del parquet: come funziona il parquet<\/h2>\n

    I file parquet sono costituiti da diversi componenti che contribuiscono alle sue efficienti capacit\u00e0 di archiviazione ed elaborazione:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      Metadati del file:<\/strong> Contiene informazioni sullo schema del file, sugli algoritmi di compressione utilizzati e su altre propriet\u00e0.<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      Gruppi di righe:<\/strong> Ogni file Parquet \u00e8 diviso in gruppi di righe, a loro volta suddivisi in colonne. I gruppi di righe aiutano nell'elaborazione parallela e nella compressione dei dati.<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      Metadati della colonna:<\/strong> Per ogni colonna, Parquet memorizza metadati come tipo di dati, codec di compressione e informazioni di codifica.<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      Pagine dati:<\/strong> Le pagine di dati memorizzano i dati colonnari effettivi e vengono compresse individualmente per massimizzare l'efficienza di archiviazione.<\/p>\n<\/li>\n

    5. \n

      Pagine del dizionario (opzionale):<\/strong> 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.<\/p>\n<\/li>\n

    6. \n

      Statistiche:<\/strong> Parquet pu\u00f2 anche memorizzare statistiche per ogni colonna, come valori minimo e massimo, che possono essere sfruttati per l'ottimizzazione delle query.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Analisi delle Caratteristiche Principali del Parquet<\/h2>\n

      Le caratteristiche principali di Parquet contribuiscono alla sua diffusa adozione e popolarit\u00e0 nell'elaborazione dei big data. Analizziamo alcune di queste caratteristiche:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        Compressione efficiente:<\/strong> Le tecniche di compressione e archiviazione colonnare di Parquet determinano dimensioni di file pi\u00f9 piccole, riducendo i costi di archiviazione e migliorando la velocit\u00e0 di trasferimento dei dati.<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        Ottimizzazione delle prestazioni:<\/strong> Leggendo solo le colonne necessarie durante le query, Parquet riduce al minimo le operazioni di I\/O, consentendo un'elaborazione delle query pi\u00f9 rapida.<\/p>\n<\/li>\n

      3. \n

        Flessibilit\u00e0 dello schema:<\/strong> Il supporto per l'evoluzione dello schema consente modifiche agili dello schema dei dati senza compromettere i dati esistenti.<\/p>\n<\/li>\n

      4. \n

        Supporto multilingue:<\/strong> 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.<\/p>\n<\/li>\n

      5. \n

        Ricchezza del tipo di dati:<\/strong> 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.<\/p>\n<\/li>\n

      6. \n

        Interoperabilit\u00e0:<\/strong> Essendo un progetto open source con specifiche ben definite, Parquet promuove l'interoperabilit\u00e0 tra diversi strumenti e sistemi.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        Tipi di parquet e loro caratteristiche<\/h2>\n

        Il parquet \u00e8 disponibile in due versioni principali: Parquet-1.0<\/strong> E Parquet-2.0<\/strong>. Quest'ultimo \u00e8 anche conosciuto come Parquet Apache Arrow<\/strong> e si basa sul formato dati Arrow. Entrambe le versioni condividono gli stessi concetti fondamentali e vantaggi ma differiscono in termini di compatibilit\u00e0 e set di funzionalit\u00e0. Di seguito il confronto tra le due versioni:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
        Caratteristica<\/th>\nParquet-1.0<\/th>\nParquet-2.0 (Parquet Apache Arrow)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        Evoluzione dello schema<\/td>\nSupportato<\/td>\nSupportato<\/td>\n<\/tr>\n
        Compressione colonnare<\/td>\nSupportati (Gzip, Snappy, ecc.)<\/td>\nSupportato (Gzip, Snappy, LZ4, Zstd)<\/td>\n<\/tr>\n
        Codifica del dizionario<\/td>\nSupportato<\/td>\nSupportato<\/td>\n<\/tr>\n
        Supporto dati nidificati<\/td>\nSupporto limitato per tipi complessi<\/td>\nSupporto completo per tipi complessi<\/td>\n<\/tr>\n
        Compatibilit\u00e0<\/td>\nCompatibile con la maggior parte degli strumenti<\/td>\nCompatibilit\u00e0 migliorata tramite Arrow<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

        Modi d'uso del parquet, problemi e soluzioni<\/h2>\n

        Modi d'uso del parquet<\/h3>\n

        Parquet trova applicazioni in vari scenari ad alta intensit\u00e0 di dati, come:<\/p>\n

          \n
        1. \n

          Archiviazione dati:<\/strong> Il parquet \u00e8 comunemente utilizzato per l'archiviazione di dati grazie alle sue prestazioni di query veloci e all'archiviazione efficiente.<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          Elaborazione dei Big Data:<\/strong> In Hadoop e in altri framework di elaborazione di big data, i file Parquet sono la scelta preferita per le loro capacit\u00e0 di elaborazione parallela.<\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          Data Lake:<\/strong> Parquet \u00e8 un formato popolare per l'archiviazione di diversi tipi di dati nei data lake, semplificando l'analisi e l'estrazione di insight.<\/p>\n<\/li>\n

        4. \n

          Dati in streaming:<\/strong> Grazie al supporto per l'evoluzione dello schema, Parquet \u00e8 adatto a gestire flussi di dati in evoluzione.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          Problemi e soluzioni<\/h3>\n
            \n
          1. \n

            Problemi di compatibilit\u00e0:<\/strong> Alcuni strumenti meno recenti potrebbero avere un supporto limitato per Parquet-2.0. La soluzione \u00e8 utilizzare Parquet-1.0 o aggiornare gli strumenti per supportare la versione pi\u00f9 recente.<\/p>\n<\/li>\n

          2. \n

            Complessit\u00e0 della progettazione dello schema:<\/strong> La progettazione di uno schema flessibile richiede un'attenta considerazione. L'utilizzo di uno schema unificato tra le origini dati pu\u00f2 semplificare l'integrazione dei dati.<\/p>\n<\/li>\n

          3. \n

            Preoccupazioni sulla qualit\u00e0 dei dati:<\/strong> Tipi di dati errati o modifiche allo schema possono portare a problemi di qualit\u00e0 dei dati. Le pratiche di convalida dei dati e di evoluzione dello schema possono mitigare questi problemi.<\/p>\n<\/li>\n

          4. \n

            Avvio a freddo in testa:<\/strong> La lettura delle prime righe di un file Parquet pu\u00f2 essere pi\u00f9 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.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            Caratteristiche principali e altri confronti<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
            Caratteristica<\/th>\nDescrizione<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
            Formato di archiviazione<\/td>\nColonnare<\/td>\n<\/tr>\n
            Opzioni di compressione<\/td>\nGzip, Snappy, LZ4, Zstandard<\/td>\n<\/tr>\n
            Indipendenza dalla piattaforma<\/td>\nS\u00cc<\/td>\n<\/tr>\n
            Supporto del tipo di dati<\/td>\nAmpio supporto per tipi di dati primitivi e complessi<\/td>\n<\/tr>\n
            Evoluzione dello schema<\/td>\nSupportato<\/td>\n<\/tr>\n
            Pushdown del predicato<\/td>\nSupportato<\/td>\n<\/tr>\n
            Elaborazione parallela<\/td>\nAbilitato tramite gruppi di righe<\/td>\n<\/tr>\n
            Interoperabilit\u00e0<\/td>\nFunziona con vari framework di big data, come Apache Hadoop, Apache Spark e Apache Drill<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

            Prospettive e tecnologie del futuro legate al parquet<\/h2>\n

            Il futuro di Parquet sembra promettente, con sforzi continui per migliorarne le capacit\u00e0 e le integrazioni. Alcune aree chiave di sviluppo e adozione includono:<\/p>\n

              \n
            1. \n

              Motori di query ottimizzati:<\/strong> I continui progressi nei motori di query come Apache Arrow, Apache Drill e Presto miglioreranno ulteriormente le prestazioni delle query di Parquet.<\/p>\n<\/li>\n

            2. \n

              Supporto streaming:<\/strong> Si prevede che il parquet svolger\u00e0 un ruolo significativo nello streaming e nell\u2019analisi dei dati in tempo reale, con tecnologie emergenti come Apache Kafka e Apache Flink.<\/p>\n<\/li>\n

            3. \n

              Data Lake nel cloud:<\/strong> L\u2019ascesa dei data lake cloud, facilitata da piattaforme come Amazon S3 e Azure Data Lake Storage, guider\u00e0 l\u2019adozione di Parquet grazie alla sua convenienza e alle prestazioni scalabili.<\/p>\n<\/li>\n

            4. \n

              Integrazione AI e ML:<\/strong> Poich\u00e9 Parquet archivia in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni, rimarr\u00e0 parte integrante della preparazione dei dati e delle pipeline di formazione nei progetti di machine learning e intelligenza artificiale.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              Come \u00e8 possibile utilizzare o associare i server proxy a Parquet<\/h2>\n

              I server proxy possono trarre vantaggio da Parquet in diversi modi:<\/p>\n

                \n
              1. \n

                Caching e compressione dei dati:<\/strong> 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.<\/p>\n<\/li>\n

              2. \n

                Elaborazione e analisi dei registri:<\/strong> 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.<\/p>\n<\/li>\n

              3. \n

                Scambio e integrazione dei dati:<\/strong> 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.<\/p>\n<\/li>\n

              4. \n

                Ottimizzazione delle risorse:<\/strong> Utilizzando le funzionalit\u00e0 di archiviazione a colonne e pushdown dei predicati di Parquet, i server proxy possono ottimizzare l'utilizzo delle risorse e migliorare le prestazioni complessive.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                Link correlati<\/h2>\n

                Per ulteriori informazioni sul Parquet \u00e8 possibile fare riferimento alle seguenti risorse:<\/p>\n

                  \n
                1. Sito ufficiale di Apache Parquet<\/a><\/li>\n
                2. Specifica del formato del parquet<\/a><\/li>\n
                3. Blog di ingegneria di Cloudera sul parquet<\/a><\/li>\n
                4. Sito ufficiale di Apache Arrow<\/a> (per informazioni su Parquet-2.0)<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-478342","wiki","type-wiki","status-publish","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about Parquet: A Comprehensive Guide<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Parquet?","answer":"

                  Parquet is a columnar storage file format designed for efficient storage and processing of large datasets. It is particularly well-suited for big data analytics, data warehousing, and Apache Hadoop environments.<\/p>"},{"question":"How did Parquet originate, and when was it first mentioned?","answer":"

                  Parquet was developed as an open-source project by Cloudera and Twitter in 2013. It was first mentioned in a research paper presented by Twitter engineers at the Symposium on Operating Systems Principles (SOSP) in the same year.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Parquet?","answer":"

                  Parquet offers several key features, including columnar storage, efficient compression techniques, support for various data types (primitive and complex), schema evolution, predicate pushdown, and parallel processing.<\/p>"},{"question":"How does Parquet work internally?","answer":"

                  Internally, Parquet files consist of file metadata, row groups, column metadata, data pages, and optional dictionary pages. This design allows for optimized storage, fast query processing, and support for various data types.<\/p>"},{"question":"What are the different types of Parquet versions, and how do they differ?","answer":"

                  Parquet comes in two main versions: Parquet-1.0 and Parquet-2.0 (Apache Arrow Parquet). While both versions share core concepts, Parquet-2.0 offers improved compatibility with Arrow-based systems and additional compression options.<\/p>"},{"question":"In what ways can Parquet be used, and what problems does it solve?","answer":"

                  Parquet finds applications in data warehousing, big data processing, data lakes, and handling streaming data. It solves challenges related to efficient storage, fast query performance, schema evolution, and cross-platform compatibility.<\/p>"},{"question":"What are the main characteristics of Parquet compared to other storage formats?","answer":"

                  Compared to other formats, Parquet stands out for its columnar storage, efficient compression options, extensive data type support, schema evolution capabilities, and the ability to enable predicate pushdown for query optimization.<\/p>"},{"question":"What are the perspectives and future technologies related to Parquet?","answer":"

                  The future of Parquet is promising, with ongoing improvements in query engines, support for real-time data streaming, and its growing role in cloud data lakes and AI\/ML integration.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers benefit from Parquet?","answer":"

                  Proxy servers can utilize Parquet for caching, data compression, log processing, and seamless data integration. Parquet's resource optimization features can improve overall proxy server performance.<\/p>"},{"question":"Where can I find more information about Parquet?","answer":"

                  For more information about Parquet, you can visit the Apache Parquet Official Website<\/a> or refer to the Parquet Format Specification on GitHub<\/a>. Additionally, you can explore Cloudera's Engineering Blog for insightful articles on Parquet. For information on Parquet-2.0, you can visit the Apache Arrow Official Website<\/a>.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/it\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478342","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/it\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/it\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478342\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=478342"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}