Parquet é um formato de arquivo de armazenamento colunar projetado para armazenar e processar com eficiência grandes quantidades de dados. Foi desenvolvido como um projeto de código aberto pela Cloudera e Twitter em 2013. O objetivo principal do Parquet é otimizar o armazenamento e processamento de dados para análise de big data, tornando-o um formato ideal para casos de uso em armazenamento de dados, data lakes e Apache. Ecossistemas Hadoop.
A história da origem do Parquet e a primeira menção dele
As origens do Parquet remontam à necessidade de armazenamento e processamento eficiente de big data. Com o surgimento das tecnologias de big data, os formatos de armazenamento tradicionais enfrentaram desafios no tratamento de grandes conjuntos de dados. O desenvolvimento do Parquet teve como objetivo resolver estes problemas através da introdução de uma abordagem de armazenamento colunar.
A primeira menção ao Parquet pode ser encontrada em um artigo de pesquisa apresentado por engenheiros do Twitter no Simpósio sobre Princípios de Sistemas Operacionais (SOSP) em 2013. Neste artigo, eles introduziram o formato Parquet e destacaram seus benefícios, como melhor compactação, consulta aprimorada desempenho e suporte para tipos de dados complexos.
Informações detalhadas sobre Parquet: Expandindo o Tópico
Parquet segue uma abordagem de armazenamento colunar, onde os dados são armazenados e organizados em colunas em vez de linhas. Esse design permite diversas otimizações de desempenho e é especialmente vantajoso para cargas de trabalho analíticas. Algumas características principais do Parquet incluem:
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Armazenamento Colunar: O Parquet armazena cada coluna separadamente, permitindo melhor compactação e capacidade de ler apenas as colunas necessárias durante a execução da consulta.
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Técnicas de compressão: Parquet usa vários algoritmos de compactação, como Snappy, Gzip e Zstandard, para reduzir o espaço de armazenamento e melhorar o desempenho de leitura de dados.
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Suporte de tipo de dados: Oferece amplo suporte para vários tipos de dados, incluindo tipos primitivos (por exemplo, inteiro, string, booleano) e tipos complexos (por exemplo, arrays, mapas, estruturas).
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Evolução do esquema: Parquet suporta evolução de esquema, permitindo aos usuários adicionar, remover ou modificar colunas ao longo do tempo sem quebrar a compatibilidade com os dados existentes.
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Pushdown de predicado: Esse recurso envia predicados de consulta para a camada de armazenamento, reduzindo a quantidade de dados que precisam ser lidos durante a execução da consulta.
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Processamento paralelo: Os arquivos Parquet podem ser divididos em grupos de linhas menores, permitindo o processamento paralelo em ambientes distribuídos, como o Hadoop.
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Compatibilidade entre plataformas: O Parquet foi projetado para ser independente de plataforma, permitindo a troca contínua de dados entre diferentes sistemas.
A estrutura interna do parquet: como funciona o parquet
Os arquivos Parquet consistem em vários componentes que contribuem para seus recursos eficientes de armazenamento e processamento:
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Metadados do arquivo: Contém informações sobre o esquema do arquivo, algoritmos de compactação usados e outras propriedades.
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Grupos de linhas: Cada arquivo Parquet é dividido em grupos de linhas, que são divididos em colunas. Os grupos de linhas ajudam no processamento paralelo e na compactação de dados.
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Metadados da coluna: Para cada coluna, o Parquet armazena metadados como tipo de dados, codec de compactação e informações de codificação.
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Páginas de dados: As páginas de dados armazenam dados colunares reais e são compactadas individualmente para maximizar a eficiência do armazenamento.
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Páginas do dicionário (opcional): Para colunas com valores repetitivos, o Parquet usa codificação de dicionário para armazenar valores exclusivos e referenciá-los nas páginas de dados.
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Estatisticas: O Parquet também pode armazenar estatísticas para cada coluna, como valores mínimos e máximos, que podem ser aproveitados para otimização de consultas.
Análise das principais características do Parquet
Os principais recursos do Parquet contribuem para sua ampla adoção e popularidade no processamento de big data. Vamos analisar alguns desses recursos:
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Compressão eficiente: As técnicas de armazenamento e compactação colunar da Parquet resultam em tamanhos de arquivo menores, reduzindo custos de armazenamento e melhorando as velocidades de transferência de dados.
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Otimização de performance: Ao ler apenas as colunas necessárias durante as consultas, o Parquet minimiza as operações de E/S, levando a um processamento de consultas mais rápido.
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Flexibilidade de esquema: O suporte para evolução de esquema permite alterações ágeis no esquema de dados sem comprometer os dados existentes.
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Suporte multilíngue: Os arquivos Parquet podem ser usados por várias linguagens de programação, incluindo Java, Python, C++ e muito mais, tornando-o um formato versátil para diversos fluxos de trabalho de processamento de dados.
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Riqueza de tipos de dados: O amplo suporte para diferentes tipos de dados atende a uma ampla variedade de casos de uso, acomodando estruturas de dados complexas comuns em análises de big data.
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Interoperabilidade: Por ser um projeto de código aberto com especificações bem definidas, o Parquet promove a interoperabilidade entre diferentes ferramentas e sistemas.
Tipos de parquet e suas características
Parquet vem em duas versões principais: Parquet-1.0 e Parquet-2.0. Este último também é conhecido como Parquet Apache Arrow e é baseado no formato de dados Arrow. Ambas as versões compartilham os mesmos conceitos e vantagens fundamentais, mas diferem em termos de compatibilidade e conjuntos de recursos. Abaixo está uma comparação das duas versões:
| Recurso | Parquet-1.0 | Parquet-2.0 (Parquet Apache Arrow) |
|---|---|---|
| Evolução do esquema | Suportado | Suportado |
| Compressão Colunar | Suportado (Gzip, Snappy, etc.) | Compatível (Gzip, Snappy, LZ4, Zstd) |
| Codificação de dicionário | Suportado | Suportado |
| Suporte a dados aninhados | Suporte limitado para tipos complexos | Suporte completo para tipos complexos |
| Compatibilidade | Compatível com a maioria das ferramentas | Compatibilidade aprimorada via Arrow |
Maneiras de usar Parquet, problemas e soluções
Maneiras de usar parquet
Parquet encontra aplicações em vários cenários com uso intensivo de dados, como:
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Armazenamento de dados: Parquet é comumente usado para armazenamento de dados devido ao seu rápido desempenho de consulta e armazenamento eficiente.
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Processamento de Big Data: No Hadoop e em outras estruturas de processamento de big data, os arquivos Parquet são a escolha preferida por seus recursos de processamento paralelo.
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Lagos de dados: Parquet é um formato popular para armazenar diversos tipos de dados em data lakes, facilitando a análise e a extração de insights.
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Transmissão de dados: Com suporte para evolução de esquema, o Parquet é adequado para lidar com fluxos de dados em evolução.
Problemas e soluções
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Problemas de compatibilidade: Algumas ferramentas mais antigas podem ter suporte limitado para Parquet-2.0. A solução é usar Parquet-1.0 ou atualizar as ferramentas para suportar a versão mais recente.
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Complexidade do design do esquema: Projetar um esquema flexível requer uma consideração cuidadosa. Usar um esquema unificado entre fontes de dados pode simplificar a integração de dados.
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Preocupações com a qualidade dos dados: Tipos de dados incorretos ou alterações de esquema podem levar a problemas de qualidade dos dados. Práticas de validação de dados e evolução de esquema podem mitigar esses problemas.
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Sobrecarga de partida a frio: A leitura das primeiras linhas de um arquivo Parquet pode ser mais lenta devido à análise de metadados. O pré-armazenamento em cache ou o uso de uma estrutura de arquivo otimizada pode aliviar essa sobrecarga.
Principais características e outras comparações
| Característica | Descrição |
|---|---|
| Formato de armazenamento | Colunar |
| Opções de compactação | Gzip, Snappy, LZ4, Zstandard |
| Independência de plataforma | Sim |
| Suporte a tipos de dados | Amplo suporte para tipos de dados primitivos e complexos |
| Evolução do esquema | Suportado |
| Pushdown de predicado | Suportado |
| Processamento paralelo | Ativado por meio de grupos de linhas |
| Interoperabilidade | Funciona com várias estruturas de big data, como Apache Hadoop, Apache Spark e Apache Drill |
Perspectivas e Tecnologias do Futuro Relacionadas ao Parquet
O futuro do Parquet parece promissor, com esforços contínuos para melhorar as suas capacidades e integrações. Algumas áreas principais de desenvolvimento e adoção incluem:
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Mecanismos de consulta otimizados: Avanços contínuos em mecanismos de consulta como Apache Arrow, Apache Drill e Presto melhorarão ainda mais o desempenho de consulta do Parquet.
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Suporte de streaming: Espera-se que o Parquet desempenhe um papel significativo no streaming e análise de dados em tempo real, com tecnologias emergentes como Apache Kafka e Apache Flink.
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Lagos de dados em nuvem: A ascensão dos data lakes em nuvem, facilitada por plataformas como Amazon S3 e Azure Data Lake Storage, impulsionará a adoção do Parquet devido à sua relação custo-benefício e desempenho escalável.
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Integração de IA e ML: Como o Parquet armazena grandes conjuntos de dados com eficiência, ele continuará sendo parte integrante da preparação de dados e dos pipelines de treinamento em projetos de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
Como os servidores proxy podem ser usados ou associados ao Parquet
Os servidores proxy podem se beneficiar do Parquet de várias maneiras:
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Cache e compactação de dados: Os servidores proxy podem usar o Parquet para armazenar em cache dados acessados com frequência de forma eficiente, reduzindo o tempo de resposta para solicitações subsequentes.
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Processamento e análise de log: Os logs do servidor proxy, coletados no formato Parquet, podem ser analisados usando ferramentas de processamento de big data, gerando insights valiosos para otimização e segurança da rede.
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Troca e integração de dados: Servidores proxy que lidam com dados de diversas fontes podem converter e armazenar dados no formato Parquet, permitindo integração perfeita com plataformas de big data e sistemas analíticos.
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Otimização de Recursos: Ao utilizar o armazenamento colunar e os recursos de empilhamento de predicados do Parquet, os servidores proxy podem otimizar o uso de recursos e melhorar o desempenho geral.
Links Relacionados
Para obter mais informações sobre Parquet, você pode consultar os seguintes recursos:
- Site oficial do Apache Parquet
- Especificação de formato parquet
- Blog de engenharia da Cloudera no Parquet
- Site oficial do Apache Arrow (para informações sobre Parquet-2.0)
