쪽매 세공

Parquet은 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하도록 설계된 열 기반 저장 파일 형식입니다. 2013년 Cloudera와 Twitter가 오픈 소스 프로젝트로 개발했습니다. Parquet의 주요 목표는 빅 데이터 분석을 위한 데이터 저장 및 처리를 최적화하여 데이터 웨어하우징, 데이터 레이크 및 Apache의 사용 사례에 이상적인 형식을 만드는 것입니다. 하둡 생태계.

쪽모이 세공의 기원과 첫 번째 언급의 역사

Parquet의 기원은 빅 데이터의 효율적인 저장 및 처리에 대한 필요성으로 거슬러 올라갑니다. 빅데이터 기술이 발전하면서 기존 스토리지 형식은 대규모 데이터세트를 처리하는 데 어려움을 겪었습니다. Parquet의 개발은 기둥형 스토리지 접근 방식을 도입하여 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 했습니다.

Parquet에 대한 첫 번째 언급은 2013년 SOSP(운영 체제 원리 심포지엄)에서 Twitter 엔지니어가 발표한 연구 논문에서 찾을 수 있습니다. 이 논문에서 그들은 Parquet 형식을 소개하고 더 나은 압축, 개선된 쿼리와 같은 이점을 강조했습니다. 성능 및 복잡한 데이터 유형 지원.

쪽모이 세공에 대한 자세한 정보: 주제 확장

Parquet는 데이터가 행이 아닌 열로 저장되고 구성되는 열형 스토리지 접근 방식을 따릅니다. 이 설계는 다양한 성능 최적화를 가능하게 하며 특히 분석 워크로드에 유리합니다. Parquet의 주요 특징은 다음과 같습니다.

1. 기둥형 저장소: Parquet는 각 열을 별도로 저장하므로 압축이 향상되고 쿼리 실행 중에 필요한 열만 읽을 수 있습니다.

2. 압축 기술: Parquet은 Snappy, Gzip, Zstandard 등 다양한 압축 알고리즘을 사용하여 저장 공간을 줄이고 데이터 읽기 성능을 향상시킵니다.

3. 데이터 유형 지원: 기본 유형(예: 정수, 문자열, 부울) 및 복합 유형(예: 배열, 맵, 구조체)을 포함한 다양한 데이터 유형에 대한 광범위한 지원을 제공합니다.

4. 스키마 진화: Parquet는 스키마 발전을 지원하므로 사용자는 기존 데이터와의 호환성을 유지하면서 시간이 지남에 따라 열을 추가, 제거 또는 수정할 수 있습니다.

5. 조건자 푸시다운: 이 기능은 쿼리 조건자를 스토리지 계층으로 푸시하여 쿼리 실행 중에 읽어야 하는 데이터 양을 줄입니다.

6. 병렬 처리: Parquet 파일을 더 작은 행 그룹으로 분할하여 Hadoop과 같은 분산 환경에서 병렬 처리를 수행할 수 있습니다.

7. 플랫폼 간 호환성: Parquet는 플랫폼 독립적으로 설계되어 서로 다른 시스템 간에 원활한 데이터 교환이 가능합니다.

쪽모이 세공의 내부 구조: 쪽모이 세공의 작동 방식

Parquet 파일은 효율적인 저장 및 처리 기능에 기여하는 여러 구성 요소로 구성됩니다.

1. 파일 메타데이터: 파일의 스키마, 사용된 압축 알고리즘 및 기타 속성에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

2. 행 그룹: 각 Parquet 파일은 행 그룹으로 나누어지고, 이 그룹은 다시 열로 나뉩니다. 행 그룹은 병렬 처리 및 데이터 압축에 도움이 됩니다.

3. 열 메타데이터: 각 열에 대해 Parquet는 데이터 유형, 압축 코덱, 인코딩 정보와 같은 메타데이터를 저장합니다.

4. 데이터 페이지: 데이터 페이지는 실제 열 형식 데이터를 저장하고 개별적으로 압축되어 저장 효율성을 극대화합니다.

5. 사전 페이지(선택 사항): 반복되는 값이 있는 열의 경우 Parquet는 사전 인코딩을 사용하여 고유한 값을 저장하고 데이터 페이지 내에서 이를 참조합니다.

6. 통계: Parquet는 쿼리 최적화에 활용할 수 있는 최소값 및 최대값과 같은 각 열에 대한 통계도 저장할 수 있습니다.

쪽모이 세공의 주요 특징 분석

Parquet의 주요 기능은 빅 데이터 처리 분야에서 Parquet의 광범위한 채택과 인기에 기여합니다. 다음 기능 중 일부를 분석해 보겠습니다.

1. 효율적인 압축: Parquet의 컬럼형 저장 및 압축 기술을 통해 파일 크기가 작아지고 저장 비용이 절감되며 데이터 전송 속도가 향상됩니다.

2. 성능 최적화: Parquet는 쿼리 중에 필요한 열만 읽어서 I/O 작업을 최소화하여 쿼리 처리 속도를 높입니다.

3. 스키마 유연성: 스키마 진화 지원을 통해 기존 데이터를 손상시키지 않고 민첩하게 데이터 스키마를 변경할 수 있습니다.

4. 교차 언어 지원: Parquet 파일은 Java, Python, C++ 등을 포함한 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있으므로 다양한 데이터 처리 워크플로를 위한 다목적 형식입니다.

5. 데이터 유형의 풍부함: 다양한 데이터 유형에 대한 광범위한 지원은 빅 데이터 분석에서 흔히 볼 수 있는 복잡한 데이터 구조를 수용하여 광범위한 사용 사례를 충족합니다.

6. 상호 운용성: 잘 정의된 사양을 갖춘 오픈 소스 프로젝트인 Parquet는 다양한 도구와 시스템 간의 상호 운용성을 촉진합니다.

마루의 종류와 특징

Parquet는 두 가지 주요 버전으로 제공됩니다. 마루-1.0 그리고 쪽모이 세공-2.0. 후자는 다음과 같이 알려져 있습니다. 아파치 애로우 쪽모이 세공 마루 Arrow 데이터 형식을 기반으로 합니다. 두 버전 모두 동일한 기본 개념과 장점을 공유하지만 호환성과 기능 세트 측면에서 다릅니다. 아래는 두 버전을 비교한 것입니다.

쪽모이 세공 마루를 사용하는 방법, 문제 및 솔루션

마루를 사용하는 방법

Parquet는 다음과 같은 다양한 데이터 집약적 시나리오에서 애플리케이션을 찾습니다.

1. 데이터 웨어하우징: Parquet는 빠른 쿼리 성능과 효율적인 저장으로 인해 데이터 웨어하우징에 일반적으로 사용됩니다.

2. 빅데이터 처리: Hadoop 및 기타 빅 데이터 처리 프레임워크에서 Parquet 파일은 병렬 처리 기능을 위해 선호되는 선택입니다.

3. 데이터 레이크: Parquet는 데이터 레이크에 다양한 데이터 유형을 저장하는 데 널리 사용되는 형식으로, 이를 통해 통찰력을 더 쉽게 분석하고 추출할 수 있습니다.

4. 스트리밍 데이터: 스키마 진화를 지원하는 Parquet는 진화하는 데이터 스트림을 처리하는 데 적합합니다.

문제 및 해결 방법

1. 호환성 문제: 일부 오래된 도구는 Parquet-2.0에 대한 지원이 제한될 수 있습니다. 해결책은 Parquet-1.0을 사용하거나 최신 버전을 지원하도록 도구를 업데이트하는 것입니다.

2. 스키마 설계 복잡성: 유연한 스키마를 설계하려면 신중한 고려가 필요합니다. 데이터 소스 전반에 걸쳐 통합 스키마를 사용하면 데이터 통합이 단순화될 수 있습니다.

3. 데이터 품질 문제: 잘못된 데이터 유형이나 스키마 변경으로 인해 데이터 품질 문제가 발생할 수 있습니다. 데이터 검증 및 스키마 발전 방식을 통해 이러한 문제를 완화할 수 있습니다.

4. 콜드 스타트 오버헤드: 메타데이터 구문 분석으로 인해 Parquet 파일의 처음 몇 행을 읽는 속도가 느려질 수 있습니다. 사전 캐싱 또는 최적화된 파일 구조를 사용하면 이러한 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

주요 특징 및 기타 비교

마루에 관한 미래의 관점과 기술

기능과 통합을 개선하기 위한 지속적인 노력을 통해 Parquet의 미래는 유망해 보입니다. 개발 및 채택의 일부 주요 영역은 다음과 같습니다.

1. 최적화된 쿼리 엔진: Apache Arrow, Apache Drill 및 Presto와 같은 쿼리 엔진의 지속적인 발전으로 Parquet의 쿼리 성능이 더욱 향상될 것입니다.

2. 스트리밍 지원: Parquet은 Apache Kafka 및 Apache Flink와 같은 새로운 기술을 통해 실시간 데이터 스트리밍 및 분석에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

3. 클라우드 데이터 레이크: Amazon S3 및 Azure Data Lake Storage와 같은 플랫폼을 통해 촉진된 클라우드 데이터 레이크의 증가는 비용 효율성과 확장 가능한 성능으로 인해 Parquet의 채택을 촉진할 것입니다.

4. AI 및 ML 통합: Parquet은 대규모 데이터 세트를 효율적으로 저장하므로 기계 학습 및 인공 지능 프로젝트에서 데이터 준비 및 교육 파이프라인의 필수적인 부분으로 남을 것입니다.

프록시 서버를 사용하거나 Parquet와 연결하는 방법

프록시 서버는 여러 가지 방법으로 Parquet의 이점을 누릴 수 있습니다.

1. 캐싱 및 데이터 압축: 프록시 서버는 Parquet를 사용하여 자주 액세스하는 데이터를 효율적으로 캐시하여 후속 요청에 대한 응답 시간을 줄일 수 있습니다.

2. 로그 처리 및 분석: Parquet 형식으로 수집된 프록시 서버 로그는 빅데이터 처리 도구를 사용하여 분석하여 네트워크 최적화 및 보안에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

3. 데이터 교환 및 통합: 다양한 소스의 데이터를 처리하는 프록시 서버는 데이터를 Parquet 형식으로 변환하고 저장할 수 있으므로 빅데이터 플랫폼 및 분석 시스템과의 원활한 통합이 가능합니다.

4. 자원 최적화: Parquet의 컬럼형 스토리지와 조건자 푸시다운 기능을 활용하여 프록시 서버는 리소스 사용을 최적화하고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

관련된 링크들

Parquet에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

1. Apache Parquet 공식 웹사이트
2. 마루 형식 사양
3. Parquet에 대한 Cloudera 엔지니어링 블로그
4. 아파치 애로우 공식 웹사이트 (Parquet-2.0에 대한 정보)