{"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\/my\/wiki\/parquet\/","title":{"rendered":"parket"},"content":{"rendered":"

Parket ialah format fail storan kolumnar yang direka untuk menyimpan dan memproses sejumlah besar data dengan cekap. Ia telah dibangunkan sebagai projek sumber terbuka oleh Cloudera dan Twitter pada tahun 2013. Matlamat utama Parquet adalah untuk mengoptimumkan storan dan pemprosesan data untuk analitik data besar, menjadikannya format yang ideal untuk kes penggunaan dalam pergudangan data, tasik data dan Apache Ekosistem Hadoop.<\/p>\n

Sejarah Asal Usul Parket dan Penyebutan Pertamanya<\/h2>\n

Asal-usul Parket boleh dikesan kembali kepada keperluan untuk penyimpanan dan pemprosesan data besar yang cekap. Dengan peningkatan teknologi data besar, format storan tradisional menghadapi cabaran dalam mengendalikan set data yang besar. Pembangunan parket bertujuan untuk menangani isu-isu ini dengan memperkenalkan pendekatan penyimpanan kolumnar.<\/p>\n

Sebutan pertama Parket boleh didapati dalam kertas penyelidikan yang dibentangkan oleh jurutera Twitter di Simposium Prinsip Sistem Operasi (SOSP) pada tahun 2013. Dalam kertas kerja ini, mereka memperkenalkan format Parket dan menyerlahkan faedahnya, seperti pemampatan yang lebih baik, pertanyaan yang lebih baik. prestasi, dan sokongan untuk jenis data yang kompleks.<\/p>\n

Maklumat Terperinci tentang Parket: Meluaskan Topik<\/h2>\n

Parket mengikut pendekatan storan lajur, di mana data disimpan dan disusun dalam lajur dan bukannya baris. Reka bentuk ini membolehkan pelbagai pengoptimuman prestasi dan amat berfaedah untuk beban kerja analisis. Beberapa ciri utama Parket termasuk:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    Storan Lajur:<\/strong> Parket menyimpan setiap lajur secara berasingan, membolehkan pemampatan yang lebih baik dan keupayaan untuk membaca hanya lajur yang diperlukan semasa pelaksanaan pertanyaan.<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    Teknik Mampatan:<\/strong> Parket menggunakan pelbagai algoritma pemampatan, seperti Snappy, Gzip dan Zstandard, untuk mengurangkan ruang storan dan meningkatkan prestasi membaca data.<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Sokongan Jenis Data:<\/strong> Ia menawarkan sokongan yang meluas untuk pelbagai jenis data, termasuk jenis primitif (cth, integer, rentetan, boolean) dan jenis kompleks (cth, tatasusunan, peta, struct).<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    Evolusi Skema:<\/strong> Parket menyokong evolusi skema, membenarkan pengguna menambah, mengalih keluar atau mengubah suai lajur dari semasa ke semasa tanpa memutuskan keserasian dengan data sedia ada.<\/p>\n<\/li>\n

  5. \n

    Tekan Turun Predikat:<\/strong> Ciri ini menolak predikat pertanyaan ke lapisan storan, mengurangkan jumlah data yang perlu dibaca semasa pelaksanaan pertanyaan.<\/p>\n<\/li>\n

  6. \n

    Pemprosesan Selari:<\/strong> Fail parket boleh dibahagikan kepada kumpulan baris yang lebih kecil, membolehkan pemprosesan selari dalam persekitaran yang diedarkan, seperti Hadoop.<\/p>\n<\/li>\n

  7. \n

    Keserasian Merentas Platform:<\/strong> Parket direka bentuk untuk menjadi bebas platform, membolehkan pertukaran data yang lancar antara sistem yang berbeza.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Struktur Dalaman Parket: Bagaimana Parket Berfungsi<\/h2>\n

    Fail parket terdiri daripada beberapa komponen yang menyumbang kepada keupayaan penyimpanan dan pemprosesan yang cekap:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      Metadata Fail:<\/strong> Mengandungi maklumat tentang skema fail, algoritma pemampatan yang digunakan dan sifat lain.<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      Kumpulan Baris:<\/strong> Setiap fail Parket dibahagikan kepada kumpulan baris, yang dibahagikan lagi kepada lajur. Kumpulan baris membantu dalam pemprosesan selari dan pemampatan data.<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      Metadata Lajur:<\/strong> Untuk setiap lajur, Parket menyimpan metadata seperti jenis data, codec mampatan dan maklumat pengekodan.<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      Halaman Data:<\/strong> Halaman data menyimpan data kolumnar sebenar dan dimampatkan secara individu untuk memaksimumkan kecekapan storan.<\/p>\n<\/li>\n

    5. \n

      Halaman Kamus (Pilihan):<\/strong> Untuk lajur dengan nilai berulang, Parket menggunakan pengekodan kamus untuk menyimpan nilai unik dan merujuknya dalam halaman data.<\/p>\n<\/li>\n

    6. \n

      Statistik:<\/strong> Parket juga boleh menyimpan statistik untuk setiap lajur, seperti nilai minimum dan maksimum, yang boleh dimanfaatkan untuk pengoptimuman pertanyaan.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Analisis Ciri Utama Parket<\/h2>\n

      Ciri-ciri utama Parket menyumbang kepada penerimaan meluas dan popularitinya dalam pemprosesan data besar. Mari analisa beberapa ciri ini:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        Mampatan Cekap:<\/strong> Teknik storan kolumnar dan pemampatan parket menghasilkan saiz fail yang lebih kecil, mengurangkan kos penyimpanan dan meningkatkan kelajuan pemindahan data.<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        Pengoptimuman Prestasi:<\/strong> Dengan membaca hanya lajur yang diperlukan semasa pertanyaan, Parket meminimumkan operasi I\/O, yang membawa kepada pemprosesan pertanyaan yang lebih pantas.<\/p>\n<\/li>\n

      3. \n

        Fleksibiliti Skema:<\/strong> Sokongan untuk evolusi skema membolehkan perubahan skema data tangkas tanpa menjejaskan data sedia ada.<\/p>\n<\/li>\n

      4. \n

        Sokongan Merentas Bahasa:<\/strong> Fail parket boleh digunakan oleh pelbagai bahasa pengaturcaraan, termasuk Java, Python, C++ dan banyak lagi, menjadikannya format serba boleh untuk aliran kerja pemprosesan data yang pelbagai.<\/p>\n<\/li>\n

      5. \n

        Kekayaan Jenis Data:<\/strong> Sokongan meluas untuk jenis data yang berbeza memenuhi pelbagai kes penggunaan, menampung struktur data kompleks yang biasa dalam analitik data besar.<\/p>\n<\/li>\n

      6. \n

        Saling kendali:<\/strong> Sebagai projek sumber terbuka dengan spesifikasi yang jelas, Parket menggalakkan kesalingoperasian merentas alatan dan sistem yang berbeza.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        Jenis Parket dan Ciri-cirinya<\/h2>\n

        Parket datang dalam dua versi utama: Parket-1.0<\/strong> dan Parket-2.0<\/strong>. Yang terakhir ini juga dikenali sebagai Parket Anak Panah Apache<\/strong> dan berdasarkan format data Arrow. Kedua-dua versi berkongsi konsep asas dan kelebihan yang sama tetapi berbeza dari segi keserasian dan set ciri. Di bawah ialah perbandingan kedua-dua versi:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
        Ciri<\/th>\nParket-1.0<\/th>\nParket-2.0 (Paket Panah Apache)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        Evolusi Skema<\/td>\nDisokong<\/td>\nDisokong<\/td>\n<\/tr>\n
        Mampatan Lajur<\/td>\nDisokong (Gzip, Snappy, dll.)<\/td>\nDisokong (Gzip, Snappy, LZ4, Zstd)<\/td>\n<\/tr>\n
        Pengekodan Kamus<\/td>\nDisokong<\/td>\nDisokong<\/td>\n<\/tr>\n
        Sokongan Data Bersarang<\/td>\nSokongan terhad untuk jenis kompleks<\/td>\nSokongan penuh untuk jenis kompleks<\/td>\n<\/tr>\n
        Keserasian<\/td>\nSerasi dengan kebanyakan alat<\/td>\nKeserasian yang dipertingkatkan melalui Arrow<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

        Cara Menggunakan Parket, Masalah dan Penyelesaian<\/h2>\n

        Cara Menggunakan Parket<\/h3>\n

        Parket menemui aplikasi dalam pelbagai senario intensif data, seperti:<\/p>\n

          \n
        1. \n

          Penyimpanan Data:<\/strong> Parket biasanya digunakan untuk penyimpanan data kerana prestasi pertanyaannya yang pantas dan storan yang cekap.<\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          Pemprosesan Data Besar:<\/strong> Dalam Hadoop dan rangka kerja pemprosesan data besar yang lain, fail Parket ialah pilihan pilihan untuk keupayaan pemprosesan selari mereka.<\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          Tasik Data:<\/strong> Parket ialah format popular untuk menyimpan pelbagai jenis data dalam tasik data, menjadikannya lebih mudah untuk menganalisis dan mengekstrak cerapan.<\/p>\n<\/li>\n

        4. \n

          Data Penstriman:<\/strong> Dengan sokongannya untuk evolusi skema, Parket sesuai untuk mengendalikan aliran data yang berkembang.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          Masalah dan Penyelesaian<\/h3>\n
            \n
          1. \n

            Isu Keserasian:<\/strong> Sesetengah alatan lama mungkin mempunyai sokongan terhad untuk Parquet-2.0. Penyelesaiannya ialah menggunakan Parquet-1.0 atau mengemas kini alatan untuk menyokong versi terkini.<\/p>\n<\/li>\n

          2. \n

            Kerumitan Reka Bentuk Skema:<\/strong> Mereka bentuk skema yang fleksibel memerlukan pertimbangan yang teliti. Menggunakan skema bersatu merentas sumber data boleh memudahkan penyepaduan data.<\/p>\n<\/li>\n

          3. \n

            Kebimbangan Kualiti Data:<\/strong> Jenis data atau perubahan skema yang salah boleh membawa kepada isu kualiti data. Pengesahan data dan amalan evolusi skema boleh mengurangkan masalah ini.<\/p>\n<\/li>\n

          4. \n

            Overhed Mula Dingin:<\/strong> Membaca beberapa baris pertama fail Parket boleh menjadi lebih perlahan disebabkan penghuraian metadata. Pra-cache atau menggunakan struktur fail yang dioptimumkan boleh mengurangkan overhed ini.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            Ciri-ciri Utama dan Perbandingan Lain<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
            Ciri<\/th>\nPenerangan<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
            Format Storan<\/td>\nKolumnar<\/td>\n<\/tr>\n
            Pilihan Mampatan<\/td>\nGzip, Snappy, LZ4, Zstandard<\/td>\n<\/tr>\n
            Kemerdekaan Platform<\/td>\nya<\/td>\n<\/tr>\n
            Sokongan Jenis Data<\/td>\nSokongan meluas untuk jenis data primitif dan kompleks<\/td>\n<\/tr>\n
            Evolusi Skema<\/td>\nDisokong<\/td>\n<\/tr>\n
            Tekan Turun Predikat<\/td>\nDisokong<\/td>\n<\/tr>\n
            Pemprosesan Selari<\/td>\nDidayakan melalui kumpulan baris<\/td>\n<\/tr>\n
            Saling kendali<\/td>\nBerfungsi dengan pelbagai rangka kerja data besar, seperti Apache Hadoop, Apache Spark dan Apache Drill<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

            Perspektif dan Teknologi Masa Depan Berkaitan dengan Parket<\/h2>\n

            Masa depan Parket kelihatan menjanjikan, dengan usaha berterusan untuk meningkatkan keupayaan dan integrasinya. Beberapa bidang utama pembangunan dan penerimaan termasuk:<\/p>\n

              \n
            1. \n

              Enjin Pertanyaan Dioptimumkan:<\/strong> Kemajuan berterusan dalam enjin pertanyaan seperti Apache Arrow, Apache Drill dan Presto akan meningkatkan lagi prestasi pertanyaan Parquet.<\/p>\n<\/li>\n

            2. \n

              Sokongan Penstriman:<\/strong> Parket dijangka memainkan peranan penting dalam penstriman dan analitik data masa nyata, dengan teknologi baru muncul seperti Apache Kafka dan Apache Flink.<\/p>\n<\/li>\n

            3. \n

              Tasik Data Awan:<\/strong> Peningkatan tasik data awan, yang difasilitasi oleh platform seperti Amazon S3 dan Azure Data Lake Storage, akan mendorong penggunaan Parket kerana keberkesanan kos dan prestasi berskalanya.<\/p>\n<\/li>\n

            4. \n

              Integrasi AI dan ML:<\/strong> Memandangkan Parquet menyimpan set data yang besar dengan cekap, ia akan kekal sebagai sebahagian daripada penyediaan data dan saluran paip latihan dalam pembelajaran mesin dan projek kecerdasan buatan.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              Cara Pelayan Proksi Boleh Digunakan atau Dikaitkan dengan Parket<\/h2>\n

              Pelayan proksi boleh mendapat manfaat daripada Parket dalam beberapa cara:<\/p>\n

                \n
              1. \n

                Caching dan Pemampatan Data:<\/strong> Pelayan proksi boleh menggunakan Parket untuk menyimpan data yang kerap diakses dengan cekap, mengurangkan masa tindak balas untuk permintaan seterusnya.<\/p>\n<\/li>\n

              2. \n

                Pemprosesan Log dan Analitis:<\/strong> Log pelayan proksi, yang dikumpulkan dalam format Parket, boleh dianalisis menggunakan alat pemprosesan data besar, yang membawa kepada cerapan berharga untuk pengoptimuman dan keselamatan rangkaian.<\/p>\n<\/li>\n

              3. \n

                Pertukaran dan Penyepaduan Data:<\/strong> Pelayan proksi yang mengendalikan data daripada pelbagai sumber boleh menukar dan menyimpan data dalam format Parket, membolehkan penyepaduan yang lancar dengan platform data besar dan sistem analitik.<\/p>\n<\/li>\n

              4. \n

                Pengoptimuman Sumber:<\/strong> Dengan menggunakan storan kolumnar Parket dan keupayaan tekan bawah predikat, pelayan proksi boleh mengoptimumkan penggunaan sumber dan meningkatkan prestasi keseluruhan.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                Pautan Berkaitan<\/h2>\n

                Untuk maklumat lanjut tentang Parket, anda boleh merujuk kepada sumber berikut:<\/p>\n

                  \n
                1. Laman Web Rasmi Apache Parket<\/a><\/li>\n
                2. Spesifikasi Format Parket<\/a><\/li>\n
                3. Blog Kejuruteraan Cloudera di Parket<\/a><\/li>\n
                4. Laman Web Rasmi Apache Arrow<\/a> (untuk maklumat mengenai Parket-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\/my\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478342","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478342\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/my\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=478342"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}