Parkiet

Parquet to format pliku do przechowywania kolumnowego, zaprojektowany z myślą o wydajnym przechowywaniu i przetwarzaniu dużych ilości danych. Został opracowany jako projekt open source przez Cloudera i Twitter w 2013 roku. Głównym celem Parquet jest optymalizacja przechowywania i przetwarzania danych na potrzeby analizy dużych zbiorów danych, co czyni go idealnym formatem do zastosowań w hurtowniach danych, jeziorach danych i Apache Ekosystemy Hadoopa.

Historia powstania parkietu i pierwsza wzmianka o nim

Początki Parquet sięgają potrzeby wydajnego przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Wraz z rozwojem technologii big data tradycyjne formaty przechowywania stanęły przed wyzwaniami związanymi z obsługą dużych zbiorów danych. Rozwój firmy Parquet miał na celu rozwiązanie tych problemów poprzez wprowadzenie podejścia do przechowywania kolumnowego.

Pierwszą wzmiankę o Parquet można znaleźć w artykule badawczym zaprezentowanym przez inżynierów Twittera podczas Sympozjum na temat zasad systemów operacyjnych (SOSP) w 2013 roku. W artykule tym przedstawili oni format Parquet i podkreślili jego zalety, takie jak lepsza kompresja, ulepszone zapytania wydajność i obsługę złożonych typów danych.

Szczegółowe informacje o parkiecie: Rozszerzenie tematu

Parkiet stosuje podejście do przechowywania kolumnowego, w którym dane są przechowywane i organizowane w kolumnach, a nie w wierszach. Taka konstrukcja umożliwia różne optymalizacje wydajności i jest szczególnie korzystna w przypadku obciążeń analitycznych. Niektóre kluczowe cechy parkietu obejmują:

1. Przechowywanie kolumnowe: Parquet przechowuje każdą kolumnę osobno, co pozwala na lepszą kompresję i możliwość odczytu tylko wymaganych kolumn podczas wykonywania zapytania.

2. Techniki kompresji: Parquet wykorzystuje różne algorytmy kompresji, takie jak Snappy, Gzip i Zstandard, aby zmniejszyć przestrzeń dyskową i poprawić wydajność odczytu danych.

3. Obsługa typów danych: Oferuje szeroką obsługę różnych typów danych, w tym typów pierwotnych (np. Integer, String, Boolean) i typów złożonych (np. Tablice, mapy, struktury).

4. Ewolucja schematu: Parquet obsługuje ewolucję schematu, umożliwiając użytkownikom dodawanie, usuwanie lub modyfikowanie kolumn w miarę upływu czasu bez zakłócania zgodności z istniejącymi danymi.

5. Przesunięcie predykatu: Ta funkcja wypycha predykaty zapytań do warstwy przechowywania, zmniejszając ilość danych, które należy odczytać podczas wykonywania zapytania.

6. Przetwarzanie równoległe: Pliki Parquet można podzielić na mniejsze grupy wierszy, umożliwiając przetwarzanie równoległe w środowiskach rozproszonych, takich jak Hadoop.

7. Kompatybilność między platformami: Parquet został zaprojektowany tak, aby był niezależny od platformy, umożliwiając płynną wymianę danych pomiędzy różnymi systemami.

Wewnętrzna struktura parkietu: jak działa parkiet

Pilniki do parkietu składają się z kilku elementów, które przyczyniają się do wydajnego przechowywania i przetwarzania:

1. Metadane pliku: Zawiera informacje o schemacie pliku, zastosowanych algorytmach kompresji i innych właściwościach.

2. Grupy wierszy: Każdy plik Parquet jest podzielony na grupy wierszy, które z kolei są podzielone na kolumny. Grupy wierszy pomagają w przetwarzaniu równoległym i kompresji danych.

3. Metadane kolumny: Dla każdej kolumny Parquet przechowuje metadane, takie jak typ danych, kodek kompresji i informacje o kodowaniu.

4. Strony danych: Strony danych przechowują rzeczywiste dane kolumnowe i są indywidualnie kompresowane w celu maksymalizacji wydajności przechowywania.

5. Strony słownika (opcjonalnie): W przypadku kolumn z powtarzającymi się wartościami Parquet używa kodowania słownikowego do przechowywania unikalnych wartości i odwoływania się do nich na stronach danych.

6. Statystyka: Parquet może również przechowywać statystyki dla każdej kolumny, takie jak wartości minimalne i maksymalne, które można wykorzystać do optymalizacji zapytań.

Analiza kluczowych cech parkietu

Kluczowe cechy Parquet przyczyniają się do jego szerokiego zastosowania i popularności w przetwarzaniu dużych zbiorów danych. Przeanalizujmy niektóre z tych funkcji:

1. Wydajna kompresja: Techniki kolumnowego przechowywania i kompresji firmy Parquet pozwalają uzyskać mniejsze rozmiary plików, redukując koszty przechowywania i poprawiając prędkość przesyłania danych.

2. Optymalizacja wydajności: Odczytując podczas zapytań tylko niezbędne kolumny, Parquet minimalizuje operacje we/wy, co prowadzi do szybszego przetwarzania zapytań.

3. Elastyczność schematu: Obsługa ewolucji schematów pozwala na elastyczne zmiany schematów danych bez narażania istniejących danych.

4. Obsługa wielu języków: Pliki Parquet mogą być używane w różnych językach programowania, w tym Java, Python, C++ i innych, co czyni go uniwersalnym formatem dla różnorodnych przepływów pracy związanych z przetwarzaniem danych.

5. Bogactwo typów danych: Rozbudowana obsługa różnych typów danych zaspokaja szeroki zakres przypadków użycia, uwzględniając złożone struktury danych powszechne w analizie dużych zbiorów danych.

6. Interoperacyjność: Jako projekt typu open source z dobrze określoną specyfikacją, Parquet promuje interoperacyjność różnych narzędzi i systemów.

Rodzaje parkietów i ich charakterystyka

Parkiet występuje w dwóch głównych wersjach: Parkiet-1.0 I Parkiet-2.0. Ten ostatni jest również znany jako Parkiet Apache Arrow i jest oparty na formacie danych Arrow. Obie wersje mają te same podstawowe koncepcje i zalety, ale różnią się pod względem kompatybilności i zestawu funkcji. Poniżej porównanie obu wersji:

Sposoby wykorzystania parkietu, problemy i rozwiązania

Sposoby wykorzystania parkietu

Parquet znajduje zastosowania w różnych scenariuszach wymagających dużej ilości danych, takich jak:

1. Magazyn danych: Parkiet jest powszechnie używany do hurtowni danych ze względu na szybkie wykonywanie zapytań i wydajne przechowywanie.

2. Przetwarzanie dużych danych: W Hadoop i innych platformach przetwarzania dużych zbiorów danych preferowanym wyborem są pliki Parquet ze względu na ich możliwości przetwarzania równoległego.

3. Jeziora danych: Parkiet to popularny format przechowywania różnorodnych typów danych w jeziorach danych, ułatwiający analizowanie i wydobywanie spostrzeżeń.

4. Dane strumieniowe: Dzięki obsłudze ewolucji schematu Parquet nadaje się do obsługi zmieniających się strumieni danych.

Problemy i rozwiązania

1. Problemy ze zgodnością: Niektóre starsze narzędzia mogą mieć ograniczoną obsługę Parquet-2.0. Rozwiązaniem jest użycie Parquet-1.0 lub aktualizacja narzędzi do obsługi najnowszej wersji.

2. Złożoność projektu schematu: Projektowanie elastycznego schematu wymaga dokładnego rozważenia. Korzystanie z ujednoliconego schematu w różnych źródłach danych może uprościć integrację danych.

3. Obawy dotyczące jakości danych: Nieprawidłowe typy danych lub zmiany schematu mogą prowadzić do problemów z jakością danych. Praktyki sprawdzania poprawności danych i ewolucji schematów mogą złagodzić te problemy.

4. Narzut na zimny start: Odczyt kilku pierwszych wierszy pliku Parquet może być wolniejszy ze względu na analizę metadanych. Wstępne buforowanie lub użycie zoptymalizowanej struktury plików może złagodzić ten narzut.

Główna charakterystyka i inne porównania

Perspektywy i technologie przyszłości związane z parkietem

Przyszłość Parquet wygląda obiecująco, wraz z ciągłymi wysiłkami na rzecz poprawy jego możliwości i integracji. Niektóre kluczowe obszary rozwoju i przyjęcia obejmują:

1. Zoptymalizowane silniki zapytań: Ciągły rozwój silników zapytań, takich jak Apache Arrow, Apache Drill i Presto, jeszcze bardziej zwiększy wydajność zapytań Parquet.

2. Wsparcie transmisji strumieniowej: Oczekuje się, że Parquet odegra znaczącą rolę w przesyłaniu strumieniowym i analizie danych w czasie rzeczywistym dzięki nowym technologiom, takim jak Apache Kafka i Apache Flink.

3. Jeziora danych w chmurze: Wzrost liczby jezior danych w chmurze, wspierany przez platformy takie jak Amazon S3 i Azure Data Lake Storage, będzie motorem przyjęcia rozwiązania Parquet ze względu na jego opłacalność i skalowalną wydajność.

4. Integracja AI i ML: Ponieważ Parquet skutecznie przechowuje duże zbiory danych, pozostanie integralną częścią procesów przygotowywania danych i uczenia się w projektach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

Jak serwery proxy mogą być używane lub kojarzone z parkietem

Serwery proxy mogą korzystać z Parquet na kilka sposobów:

1. Buforowanie i kompresja danych: Serwery proxy mogą używać Parquet do wydajnego buforowania często używanych danych, skracając czas odpowiedzi na kolejne żądania.

2. Przetwarzanie dzienników i analiza: Dzienniki serwera proxy zebrane w formacie Parquet można analizować za pomocą narzędzi do przetwarzania dużych zbiorów danych, co prowadzi do cennych spostrzeżeń dotyczących optymalizacji i bezpieczeństwa sieci.

3. Wymiana i integracja danych: Serwery proxy obsługujące dane z różnych źródeł mogą konwertować i przechowywać dane w formacie Parquet, umożliwiając bezproblemową integrację z platformami Big Data i systemami analitycznymi.

4. Optymalizacja zasobów: Wykorzystując pamięć kolumnową Parquet i możliwości przekazywania predykatów, serwery proxy mogą optymalizować wykorzystanie zasobów i poprawiać ogólną wydajność.

powiązane linki

Więcej informacji na temat Parquet można znaleźć w następujących zasobach:

1. Oficjalna strona internetowa firmy Apache Parquet
2. Specyfikacja formatu parkietu
3. Blog inżynieryjny Cloudera na temat parkietu
4. Oficjalna strona Apache Arrow (aby uzyskać informacje na temat Parquet-2.0)