Паркет

Parquet — это столбчатый формат хранения файлов, предназначенный для эффективного хранения и обработки больших объемов данных. Он был разработан Cloudera и Twitter как проект с открытым исходным кодом в 2013 году. Основная цель Parquet — оптимизировать хранение и обработку данных для анализа больших данных, что делает его идеальным форматом для сценариев использования в хранилищах данных, озерах данных и Apache. Экосистемы Hadoop.

История происхождения паркета и первые упоминания о нем

Истоки Parquet можно проследить до необходимости эффективного хранения и обработки больших данных. С развитием технологий больших данных традиционные форматы хранения столкнулись с проблемами обработки больших наборов данных. Разработка Parquet была направлена на решение этих проблем путем внедрения столбчатого подхода к хранению.

Первое упоминание о Parquet можно найти в исследовательской работе, представленной инженерами Twitter на Симпозиуме по принципам операционных систем (SOSP) в 2013 году. В этой статье они представили формат Parquet и подчеркнули его преимущества, такие как лучшее сжатие, улучшенные запросы. производительность и поддержка сложных типов данных.

Подробная информация о паркете: расширяем тему

Parquet использует столбчатый подход к хранению, при котором данные хранятся и организованы в столбцах, а не в строках. Такая конструкция обеспечивает различные оптимизации производительности и особенно полезна для аналитических рабочих нагрузок. К основным характеристикам паркета можно отнести:

1. Столбчатое хранилище: Parquet хранит каждый столбец отдельно, что обеспечивает лучшее сжатие и возможность чтения только необходимых столбцов во время выполнения запроса.

2. Методы сжатия: Parquet использует различные алгоритмы сжатия, такие как Snappy, Gzip и Zstandard, чтобы уменьшить объем памяти и повысить производительность чтения данных.

3. Поддержка типов данных: Он предлагает обширную поддержку различных типов данных, включая примитивные типы (например, целочисленные, строковые, логические) и сложные типы (например, массивы, карты, структуры).

4. Эволюция схемы: Parquet поддерживает эволюцию схемы, позволяя пользователям добавлять, удалять или изменять столбцы с течением времени, не нарушая совместимости с существующими данными.

5. Предикат Pushdown: Эта функция перемещает предикаты запроса на уровень хранения, уменьшая объем данных, которые необходимо прочитать во время выполнения запроса.

6. Параллельная обработка: Файлы Parquet можно разделить на более мелкие группы строк, что обеспечивает параллельную обработку в распределенных средах, таких как Hadoop.

7. Межплатформенная совместимость: Parquet спроектирован так, чтобы быть независимым от платформы, что обеспечивает беспрепятственный обмен данными между различными системами.

Внутренняя структура паркета: как он работает

Файлы паркета состоят из нескольких компонентов, которые обеспечивают его эффективные возможности хранения и обработки:

1. Метаданные файла: Содержит информацию о схеме файла, используемых алгоритмах сжатия и других свойствах.

2. Группы строк: Каждый файл Parquet разделен на группы строк, которые далее делятся на столбцы. Группы строк помогают в параллельной обработке и сжатии данных.

3. Метаданные столбца: Для каждого столбца Parquet хранит метаданные, такие как тип данных, кодек сжатия и информацию о кодировании.

4. Страницы данных: Страницы данных хранят фактические данные в виде столбцов и индивидуально сжимаются для максимизации эффективности хранения.

5. Страницы словаря (необязательно): Для столбцов с повторяющимися значениями Parquet использует словарную кодировку для хранения уникальных значений и ссылки на них на страницах данных.

6. Статистика: Parquet также может хранить статистику для каждого столбца, например минимальные и максимальные значения, которые можно использовать для оптимизации запросов.

Анализ основных характеристик паркета

Ключевые особенности Parquet способствуют его широкому распространению и популярности в области обработки больших данных. Давайте проанализируем некоторые из этих особенностей:

1. Эффективное сжатие: Методы столбчатого хранения и сжатия Parquet позволяют уменьшить размер файлов, снизить затраты на хранение и повысить скорость передачи данных.

2. Оптимизация производительности: Читая во время запросов только необходимые столбцы, Parquet сводит к минимуму операции ввода-вывода, что приводит к более быстрой обработке запросов.

3. Гибкость схемы: Поддержка эволюции схемы позволяет гибко изменять схему данных без ущерба для существующих данных.

4. Межъязыковая поддержка: Файлы Parquet могут использоваться различными языками программирования, включая Java, Python, C++ и другими, что делает их универсальным форматом для разнообразных рабочих процессов обработки данных.

5. Богатство типов данных: Обширная поддержка различных типов данных обслуживает широкий спектр вариантов использования, включая сложные структуры данных, распространенные в аналитике больших данных.

6. Совместимость: Будучи проектом с открытым исходным кодом и четко определенной спецификацией, Parquet способствует совместимости различных инструментов и систем.

Виды паркета и их характеристики

Паркет выпускается в двух основных вариантах: Паркет-1.0 и Паркет-2.0. Последний также известен как Паркет Apache Arrow и основан на формате данных Arrow. Обе версии имеют одни и те же фундаментальные концепции и преимущества, но различаются с точки зрения совместимости и набора функций. Ниже приведено сравнение двух версий:

Способы использования паркета, проблемы и решения

Способы использования паркета

Parquet находит применение в различных сценариях с интенсивным использованием данных, таких как:

1. Хранилище данных: Parquet обычно используется для хранения данных из-за его высокой производительности запросов и эффективного хранения.

2. Обработка больших данных: В Hadoop и других платформах обработки больших данных файлы Parquet являются предпочтительным выбором из-за их возможностей параллельной обработки.

3. Озера данных: Parquet — популярный формат хранения различных типов данных в озерах данных, упрощающий анализ и извлечение информации.

4. Потоковые данные: Благодаря поддержке эволюции схемы Parquet подходит для обработки развивающихся потоков данных.

Проблемы и решения

1. Проблемы совместимости: Некоторые старые инструменты могут иметь ограниченную поддержку Parquet-2.0. Решение — использовать Parquet-1.0 или обновить инструменты для поддержки последней версии.

2. Сложность проектирования схемы: Разработка гибкой схемы требует тщательного рассмотрения. Использование единой схемы для всех источников данных может упростить интеграцию данных.

3. Проблемы качества данных: Неправильные типы данных или изменения схемы могут привести к проблемам с качеством данных. Практики проверки данных и развития схемы могут смягчить эти проблемы.

4. Накладные расходы на холодный старт: Чтение первых нескольких строк файла Parquet может быть медленным из-за анализа метаданных. Предварительное кэширование или использование оптимизированной файловой структуры могут уменьшить эти накладные расходы.

Основные характеристики и другие сравнения

Перспективы и технологии будущего, связанные с паркетом

Будущее Parquet выглядит многообещающим, поскольку усилия по улучшению его возможностей и интеграции продолжаются. Некоторые ключевые области разработки и внедрения включают в себя:

1. Оптимизированные механизмы запросов: Постоянное совершенствование механизмов запросов, таких как Apache Arrow, Apache Drill и Presto, еще больше повысит производительность запросов Parquet.

2. Потоковая поддержка: Ожидается, что Parquet сыграет значительную роль в потоковой передаче данных и аналитике в реальном времени благодаря новым технологиям, таким как Apache Kafka и Apache Flink.

3. Облачные озера данных: Рост облачных озер данных, чему способствуют такие платформы, как Amazon S3 и Azure Data Lake Storage, будет способствовать внедрению Parquet благодаря его экономической эффективности и масштабируемой производительности.

4. Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения: Поскольку Parquet эффективно хранит большие наборы данных, он останется неотъемлемой частью конвейеров подготовки и обучения данных в проектах машинного обучения и искусственного интеллекта.

Как прокси-серверы можно использовать или связывать с Parquet

Прокси-серверы могут извлечь выгоду из Parquet несколькими способами:

1. Кэширование и сжатие данных: Прокси-серверы могут использовать Parquet для эффективного кэширования часто используемых данных, сокращая время ответа на последующие запросы.

2. Обработка журналов и аналитика: Журналы прокси-сервера, собранные в формате Parquet, можно анализировать с помощью инструментов обработки больших данных, что дает ценную информацию для оптимизации сети и безопасности.

3. Обмен данными и интеграция: Прокси-серверы, обрабатывающие данные из различных источников, могут конвертировать и хранить данные в формате Parquet, обеспечивая плавную интеграцию с платформами больших данных и системами аналитики.

4. Оптимизация ресурсов: Используя колоночное хранилище Parquet и возможности передачи предикатов, прокси-серверы могут оптимизировать использование ресурсов и повысить общую производительность.

Ссылки по теме

Для получения дополнительной информации о паркете вы можете обратиться к следующим ресурсам:

1. Официальный сайт Apache Parquet
2. Спецификация формата паркета
3. Блог Cloudera Engineering о паркете
4. Официальный сайт Apache Arrow (информация о Паркете-2.0)