Parquet — це формат файлів у вигляді колонок, призначений для ефективного зберігання та обробки великих обсягів даних. Він був розроблений як проект із відкритим вихідним кодом Cloudera та Twitter у 2013 році. Основна мета Parquet — оптимізувати зберігання й обробку даних для аналітики великих даних, що робить його ідеальним форматом для випадків використання в сховищах даних, озерах даних і Apache. Екосистеми Hadoop.
Історія походження паркету та перші згадки про нього
Витоки Parquet можна простежити до необхідності ефективного зберігання та обробки великих даних. З розвитком технологій великих даних традиційні формати зберігання зіткнулися з проблемами в роботі з великими наборами даних. Розробка Parquet була спрямована на вирішення цих проблем шляхом запровадження підходу до колонного зберігання.
Першу згадку про Parquet можна знайти в дослідницькій статті, представленій інженерами Twitter на симпозіумі з принципів операційних систем (SOSP) у 2013 році. У цій статті вони представили формат Parquet і підкреслили його переваги, такі як краще стиснення, покращені запити. продуктивність і підтримка складних типів даних.
Детальна інформація про паркет: розширення теми
Parquet дотримується підходу до стовпчастого зберігання, де дані зберігаються та організовуються в стовпці, а не в рядки. Ця конструкція дозволяє різноманітно оптимізувати продуктивність і є особливо вигідною для аналітичних робочих навантажень. Деякі основні характеристики паркету включають:
-
Колонкове зберігання: Parquet зберігає кожен стовпець окремо, що забезпечує краще стиснення та можливість читати лише необхідні стовпці під час виконання запиту.
-
Методи стиснення: Parquet використовує різні алгоритми стиснення, такі як Snappy, Gzip і Zstandard, щоб зменшити обсяг пам’яті та підвищити швидкість читання даних.
-
Підтримка типів даних: Він пропонує широку підтримку різних типів даних, включаючи примітивні типи (наприклад, ціле число, рядок, логічні значення) і складні типи (наприклад, масиви, карти, структури).
-
Еволюція схеми: Parquet підтримує еволюцію схеми, дозволяючи користувачам додавати, видаляти або змінювати стовпці з часом, не порушуючи сумісності з існуючими даними.
-
Предикат Pushdown: Ця функція переміщує предикати запиту на рівень зберігання, зменшуючи обсяг даних, які потрібно зчитувати під час виконання запиту.
-
Паралельна обробка: Файли Parquet можна розбивати на менші групи рядків, що забезпечує паралельну обробку в розподілених середовищах, таких як Hadoop.
-
Кросплатформна сумісність: Parquet розроблений як незалежний від платформи, що забезпечує безперебійний обмін даними між різними системами.
Внутрішня структура паркету: як працює паркет
Напилки для паркету складаються з кількох компонентів, які сприяють його ефективному зберіганню та можливостям обробки:
-
Метадані файлу: Містить інформацію про схему файлу, використані алгоритми стиснення та інші властивості.
-
Групи рядків: Кожен паркетний файл розділений на групи рядків, які далі поділяються на стовпці. Групи рядків допомагають у паралельній обробці та стисненні даних.
-
Метадані стовпця: Для кожного стовпця Parquet зберігає такі метадані, як тип даних, кодек стиснення та інформацію про кодування.
-
Сторінки даних: Сторінки даних зберігають фактичні дані в стовпцях і індивідуально стискаються для максимальної ефективності зберігання.
-
Сторінки словника (необов'язково): Для стовпців із повторюваними значеннями Parquet використовує кодування словника, щоб зберігати унікальні значення та посилатися на них на сторінках даних.
-
Статистика: Parquet також може зберігати статистичні дані для кожного стовпця, такі як мінімальні та максимальні значення, які можна використовувати для оптимізації запитів.
Аналіз основних характеристик паркету
Ключові особливості Parquet сприяють його широкому застосуванню та популярності в обробці великих даних. Давайте проаналізуємо деякі з цих функцій:
-
Ефективне стиснення: Технології зберігання та стиснення Parquet у вигляді колонок призводять до зменшення розміру файлів, зменшення витрат на зберігання та підвищення швидкості передачі даних.
-
Оптимізація продуктивності: Зчитуючи лише необхідні стовпці під час запитів, Parquet мінімізує операції вводу-виводу, що сприяє швидшій обробці запитів.
-
Гнучкість схеми: Підтримка еволюції схеми дозволяє швидко змінювати схему даних без шкоди для наявних даних.
-
Міжмовна підтримка: Файли Parquet можуть використовуватися різними мовами програмування, включаючи Java, Python, C++ тощо, що робить його універсальним форматом для різноманітних процесів обробки даних.
-
Насиченість типів даних: Розширена підтримка різних типів даних забезпечує широкий спектр випадків використання, враховуючи складні структури даних, поширені в аналітиці великих даних.
-
сумісність: Будучи проектом із відкритим вихідним кодом і чітко визначеною специфікацією, Parquet сприяє взаємодії різних інструментів і систем.
Види паркету та їх характеристики
Паркет випускається в двох основних варіантах: Паркет-1.0 і Паркет-2.0. Останній також відомий як Apache Arrow Parquet і базується на форматі даних Arrow. Обидві версії мають однакові основні концепції та переваги, але відрізняються сумісністю та набором функцій. Нижче наведено порівняння двох версій:
| Особливість | Паркет-1.0 | Паркет-2.0 (Apache Arrow Parquet) |
|---|---|---|
| Еволюція схеми | Підтримується | Підтримується |
| Стовпчасте стиснення | Підтримується (Gzip, Snappy тощо) | Підтримується (Gzip, Snappy, LZ4, Zstd) |
| Словникове кодування | Підтримується | Підтримується |
| Підтримка вкладених даних | Обмежена підтримка складних типів | Повна підтримка складних типів |
| Сумісність | Сумісний з більшістю інструментів | Покращена сумісність через Arrow |
Способи використання паркету, проблеми та рішення
Способи використання паркету
Parquet знаходить застосування в різних сценаріях інтенсивного використання даних, наприклад:
-
Сховище даних: Parquet зазвичай використовується для сховищ даних через його швидку роботу запитів і ефективне зберігання.
-
Обробка великих даних: У Hadoop та інших середовищах обробки великих даних файли Parquet є кращим вибором через їх можливості паралельної обробки.
-
Озера даних: Parquet — це популярний формат для зберігання різноманітних типів даних у озерах даних, що полегшує аналіз і отримання інформації.
-
Потокові дані: Завдяки підтримці еволюції схем Parquet підходить для обробки потоків даних, що розвиваються.
Проблеми та рішення
-
Проблеми сумісності: Деякі старіші інструменти можуть мати обмежену підтримку Parquet-2.0. Рішенням є використання Parquet-1.0 або оновлення інструментів для підтримки останньої версії.
-
Складність розробки схеми: Розробка гнучкої схеми вимагає ретельного розгляду. Використання єдиної схеми для джерел даних може спростити інтеграцію даних.
-
Проблеми з якістю даних: Неправильні типи даних або зміни схеми можуть призвести до проблем із якістю даних. Перевірка даних і методи еволюції схем можуть пом’якшити ці проблеми.
-
Накладні витрати на холодний запуск: Читання кількох перших рядків файлу Parquet може відбуватися повільніше через аналіз метаданих. Попереднє кешування або використання оптимізованої файлової структури може зменшити ці накладні витрати.
Основні характеристики та інші порівняння
| Характеристика | опис |
|---|---|
| Формат зберігання | Стовпчастий |
| Параметри стиснення | Gzip, Snappy, LZ4, Zstandard |
| Незалежність платформи | Так |
| Підтримка типів даних | Розширена підтримка простих і складних типів даних |
| Еволюція схеми | Підтримується |
| Предикат Pushdown | Підтримується |
| Паралельна обробка | Увімкнено через групи рядків |
| сумісність | Працює з різними фреймворками великих даних, такими як Apache Hadoop, Apache Spark і Apache Drill |
Перспективи та технології майбутнього, пов'язані з паркетом
Майбутнє Parquet виглядає багатообіцяючим із постійними зусиллями щодо покращення його можливостей та інтеграції. Деякі ключові сфери розробки та впровадження включають:
-
Оптимізовані системи запитів: Постійне вдосконалення механізмів запитів, таких як Apache Arrow, Apache Drill і Presto, ще більше підвищить продуктивність запитів Parquet.
-
Підтримка потокового передавання: Очікується, що Parquet відіграватиме важливу роль у потоковій передачі даних і аналітиці в реальному часі з новими технологіями, такими як Apache Kafka та Apache Flink.
-
Хмарні озера даних: Розвиток хмарних озер даних, якому сприяють такі платформи, як Amazon S3 і Azure Data Lake Storage, сприятиме прийняттю Parquet через його економічну ефективність і масштабовану продуктивність.
-
Інтеграція AI та ML: Оскільки Parquet ефективно зберігає великі набори даних, він залишатиметься невід’ємною частиною підготовки даних і навчання в проектах машинного навчання та штучного інтелекту.
Як проксі-сервери можна використовувати або асоціювати з Parquet
Проксі-сервери можуть використовувати Parquet кількома способами:
-
Кешування та стиснення даних: Проксі-сервери можуть використовувати Parquet для ефективного кешування даних, до яких часто звертаються, скорочуючи час відповіді на наступні запити.
-
Обробка журналів і аналіз: Журнали проксі-сервера, зібрані у форматі Parquet, можна аналізувати за допомогою інструментів обробки великих даних, що дає цінну інформацію для оптимізації та безпеки мережі.
-
Обмін даними та інтеграція: Проксі-сервери, які обробляють дані з різних джерел, можуть конвертувати та зберігати дані у форматі Parquet, забезпечуючи бездоганну інтеграцію з платформами великих даних і системами аналітики.
-
Оптимізація ресурсів: Використовуючи стовпчасте сховище Parquet і можливості зсуву предикатів, проксі-сервери можуть оптимізувати використання ресурсів і підвищити загальну продуктивність.
Пов'язані посилання
Для отримання додаткової інформації про паркет ви можете звернутися до наступних ресурсів:
- Офіційний сайт Apache Parquet
- Специфікація формату паркету
- Інженерний блог Cloudera про паркет
- Офіційний веб-сайт Apache Arrow (інформація про Паркет-2.0)
