Parquet は、大量のデータを効率的に保存および処理するために設計された列指向のストレージ ファイル形式です。2013 年に Cloudera と Twitter によってオープンソース プロジェクトとして開発されました。Parquet の主な目的は、ビッグ データ分析のためのデータ ストレージと処理を最適化することであり、データ ウェアハウス、データ レイク、Apache Hadoop エコシステムでのユース ケースに最適な形式となっています。
寄木細工の起源とその最初の言及の歴史
Parquet の起源は、ビッグ データの効率的な保存と処理の必要性にまで遡ります。ビッグ データ テクノロジーの台頭により、従来のストレージ形式では大規模なデータセットの処理に課題が生じました。Parquet の開発は、列指向ストレージ アプローチを導入することでこれらの問題に対処することを目指しました。
Parquet が初めて言及されたのは、2013 年に Twitter のエンジニアが Symposium on Operating Systems Principles (SOSP) で発表した研究論文です。この論文では、Parquet 形式が紹介され、圧縮の向上、クエリ パフォーマンスの向上、複雑なデータ型のサポートなどの利点が強調されています。
Parquet の詳細情報: トピックの拡張
Parquet は列型ストレージ アプローチを採用しており、データは行ではなく列に格納され、整理されます。この設計により、さまざまなパフォーマンスの最適化が可能になり、特に分析ワークロードに有利です。Parquet の主な特徴は次のとおりです。
-
列型ストレージ: Parquet は各列を個別に保存するため、圧縮率が向上し、クエリ実行中に必要な列のみを読み取ることができます。
-
圧縮技術: Parquet は、Snappy、Gzip、Zstandard などのさまざまな圧縮アルゴリズムを使用して、ストレージ容量を削減し、データの読み取りパフォーマンスを向上させます。
-
データ型のサポート: プリミティブ型 (整数、文字列、ブール値など) や複合型 (配列、マップ、構造体など) を含むさまざまなデータ型を幅広くサポートします。
-
スキーマの進化: Parquet はスキーマの進化をサポートしており、ユーザーは既存のデータとの互換性を損なうことなく、時間の経過とともに列を追加、削除、または変更できます。
-
述語プッシュダウン: この機能は、クエリ述語をストレージ レイヤーにプッシュし、クエリ実行中に読み取る必要があるデータの量を削減します。
-
並列処理: Parquet ファイルは小さな行グループに分割できるため、Hadoop などの分散環境での並列処理が可能になります。
-
クロスプラットフォーム互換性: Parquet はプラットフォームに依存しないように設計されており、異なるシステム間でシームレスなデータ交換を可能にします。
寄木細工の内部構造: 寄木細工の仕組み
Parquet ファイルは、効率的なストレージと処理機能に貢献するいくつかのコンポーネントで構成されています。
-
ファイルのメタデータ: ファイルのスキーマ、使用される圧縮アルゴリズム、その他のプロパティに関する情報が含まれます。
-
行グループ: 各 Parquet ファイルは行グループに分割され、さらに列に分割されます。行グループは並列処理とデータ圧縮に役立ちます。
-
列のメタデータ: Parquet は、各列に対して、データ型、圧縮コーデック、エンコード情報などのメタデータを保存します。
-
データページ: データ ページには実際の列データが格納され、ストレージ効率を最大化するために個別に圧縮されます。
-
辞書ページ（オプション）: 繰り返し値を持つ列の場合、Parquet は辞書エンコーディングを使用して一意の値を格納し、データ ページ内でそれらを参照します。
-
統計： Parquet は、最小値や最大値などの各列の統計情報も保存できるため、クエリの最適化に活用できます。
Parquetの主な特徴の分析
Parquet の主な機能は、ビッグ データ処理におけるその幅広い採用と人気に貢献しています。これらの機能のいくつかを分析してみましょう。
-
効率的な圧縮: Parquet の列指向ストレージと圧縮技術により、ファイル サイズが小さくなり、ストレージ コストが削減され、データ転送速度が向上します。
-
パフォーマンスの最適化: Parquet はクエリ中に必要な列のみを読み取ることで I/O 操作を最小限に抑え、クエリ処理を高速化します。
-
スキーマの柔軟性: スキーマ進化のサポートにより、既存のデータを損なうことなく、俊敏なデータ スキーマ変更が可能になります。
-
クロス言語サポート: Parquet ファイルは、Java、Python、C++ などのさまざまなプログラミング言語で使用できるため、多様なデータ処理ワークフローに使用できる多目的な形式です。
-
データタイプの豊富さ: さまざまなデータ タイプを幅広くサポートすることで、幅広いユース ケースに対応し、ビッグ データ分析でよく見られる複雑なデータ構造にも対応します。
-
相互運用性: 明確に定義された仕様を持つオープンソース プロジェクトとして、Parquet はさまざまなツールやシステム間の相互運用性を促進します。
寄木細工の種類とその特徴
Parquet には主に 2 つのバージョンがあります。 寄木細工-1.0 そして 寄木細工-2.0後者は、 アパッチアローパーケット Arrow データ形式に基づいています。両方のバージョンは基本的な概念と利点は同じですが、互換性と機能セットの点で異なります。以下は 2 つのバージョンの比較です。
| 特徴 | 寄木細工-1.0 | Parquet-2.0 (Apache Arrow Parquet) |
|---|---|---|
| スキーマの進化 | サポートされています | サポートされています |
| 柱状圧縮 | サポートされています (Gzip、Snappy など) | サポートされています (Gzip、Snappy、LZ4、Zstd) |
| 辞書エンコーディング | サポートされています | サポートされています |
| ネストされたデータのサポート | 複合型のサポートは限定的 | 複合型の完全サポート |
| 互換性 | ほとんどのツールと互換性があります | Arrowによる互換性の向上 |
Parquet の使い方、問題点、解決策
寄木細工の使い方
Parquet は、次のようなさまざまなデータ集約型シナリオで応用されています。
-
データ ウェアハウジング: Parquet は、クエリ パフォーマンスが高速でストレージが効率的であるため、データ ウェアハウスによく使用されます。
-
ビッグデータ処理: Hadoop やその他のビッグデータ処理フレームワークでは、並列処理機能を備えているため、Parquet ファイルが好ましい選択肢となります。
-
データレイク: Parquet は、データ レイクにさまざまなデータ タイプを保存するための一般的な形式であり、分析と洞察の抽出が容易になります。
-
ストリーミングデータ: Parquet はスキーマの進化をサポートしているため、進化するデータ ストリームの処理に適しています。
問題と解決策
-
互換性の問題: 一部の古いツールでは、Parquet-2.0 のサポートが制限されている場合があります。解決策としては、Parquet-1.0 を使用するか、ツールを更新して最新バージョンをサポートすることです。
-
スキーマ設計の複雑さ: 柔軟なスキーマを設計するには、慎重な検討が必要です。データ ソース間で統一されたスキーマを使用すると、データ統合が簡単になります。
-
データ品質に関する懸念: 不正なデータ型やスキーマの変更は、データ品質の問題につながる可能性があります。データ検証とスキーマ進化の実践により、これらの問題を軽減できます。
-
コールドスタートオーバーヘッド: Parquet ファイルの最初の数行の読み取りは、メタデータの解析により遅くなる可能性があります。事前キャッシュまたは最適化されたファイル構造を使用すると、このオーバーヘッドを軽減できます。
主な特徴とその他の比較
| 特性 | 説明 |
|---|---|
| 保存形式 | 柱状 |
| 圧縮オプション | Gzip、Snappy、LZ4、Zstandard |
| プラットフォームの独立性 | はい |
| データ型のサポート | プリミティブおよび複合データ型の広範なサポート |
| スキーマの進化 | サポートされています |
| 述語プッシュダウン | サポートされています |
| 並列処理 | 行グループを通じて有効化 |
| 相互運用性 | Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Drillなどのさまざまなビッグデータフレームワークで動作します。 |
寄木細工に関する将来の展望と技術
Parquet の将来は有望に見え、機能と統合の改善に向けた継続的な取り組みが行われています。開発と採用の主な分野は次のとおりです。
-
最適化されたクエリエンジン: Apache Arrow、Apache Drill、Presto などのクエリ エンジンの継続的な進歩により、Parquet のクエリ パフォーマンスがさらに向上します。
-
ストリーミングサポート: Parquet は、Apache Kafka や Apache Flink などの新興テクノロジーとともに、リアルタイムのデータ ストリーミングと分析において重要な役割を果たすことが期待されています。
-
クラウド データ レイク: Amazon S3 や Azure Data Lake Storage などのプラットフォームによって促進されるクラウド データ レイクの増加により、コスト効率とスケーラブルなパフォーマンスにより Parquet の採用が促進されるでしょう。
-
AIとMLの統合: Parquet は大規模なデータセットを効率的に保存するため、機械学習や人工知能プロジェクトにおけるデータ準備とトレーニング パイプラインの不可欠な部分であり続けるでしょう。
プロキシサーバーをParquetで使用する方法またはParquetと関連付ける方法
プロキシ サーバーは、いくつかの点で Parquet のメリットを享受できます。
-
キャッシュとデータ圧縮: プロキシ サーバーは Parquet を使用して頻繁にアクセスされるデータを効率的にキャッシュし、後続のリクエストの応答時間を短縮できます。
-
ログ処理と分析: Parquet 形式で収集されたプロキシ サーバー ログは、ビッグ データ処理ツールを使用して分析でき、ネットワークの最適化とセキュリティに関する貴重な洞察が得られます。
-
データ交換と統合: さまざまなソースからのデータを処理するプロキシ サーバーは、データを Parquet 形式に変換して保存できるため、ビッグ データ プラットフォームや分析システムとのシームレスな統合が可能になります。
-
リソースの最適化: Parquet の列指向ストレージと述語プッシュダウン機能を利用することで、プロキシ サーバーはリソースの使用を最適化し、全体的なパフォーマンスを向上させることができます。
関連リンク
Parquet の詳細については、次のリソースを参照してください。
- Apache Parquet 公式ウェブサイト
- Parquet フォーマット仕様
- Parquet に関する Cloudera エンジニアリング ブログ
- Apache Arrow 公式サイト (Parquet-2.0 に関する情報)
