A medida que los datos continúan creciendo en volumen y diversidad, es importante contar con formas eficientes y flexibles para almacenarlos y analizarlos. Apache Parquet es un formato de almacenamiento en columnas diseñado para marcos de procesamiento de big data como Apache Hadoop y Apache Spark.

Apache Parquet es un formato de archivo de código abierto que almacena datos en formato de columnas. Como formato de almacenamiento de datos en columnas, ofrece varias ventajas sobre los formatos basados en filas para cargas de trabajo analíticas. Su elección de formato de datos puede tener implicaciones significativas para el rendimiento y el costo de las consultas. Comprendamos cómo Apache Parquet funciona en sus casos de uso, cuáles son algunos de sus beneficios y desventajas.

Cómo Funciona el Parquet Apache

Parquet está diseñado para ser eficiente tanto en operaciones de lectura como de escritura. Almacena datos en un formato de columnas, pero también incluye metadatos que describen la estructura de los datos. Estos metadatos incluyen información como el esquema, los tipos de datos y los algoritmos de compresión utilizados para cada columna.

Los archivos de parquet se dividen en grupos de filas, que a su vez se dividen en columnas. Cada columna se comprime individualmente y puede usar un algoritmo de compresión diferente. Esto permite una compresión y un rendimiento de consulta óptimos para cada columna.

Casos de uso para Apache Parquet

El formato de almacenamiento en columnas de Parquet lo convierte en una opción ideal para marcos de procesamiento de big data como Apache Hadoop y Apache Spark. Puede manejar grandes conjuntos de datos y consultas complejas con facilidad, a la vez que proporciona una evolución de esquema flexible y una compresión eficiente.

Parquet también se usa comúnmente para el almacenamiento de datos, donde proporciona un rendimiento de consulta rápido y un almacenamiento eficiente para grandes conjuntos de datos. También es una opción popular para aplicaciones de aprendizaje automático, donde puede manejar grandes cantidades de datos de entrenamiento y brindar acceso rápido a columnas específicas.

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Beneficios del Parquet

  • Bueno para almacenar big data de cualquier tipo (tablas de datos estructurados, imágenes, videos, documentos).
  • Ahorra espacio de almacenamiento en la nube mediante el uso de una compresión por columnas altamente eficiente y esquemas de codificación flexibles para columnas con diferentes tipos de datos.
  • Mayor rendimiento y rendimiento de los datos mediante técnicas como la omisión de datos, en la que las consultas que obtienen valores de columna específicos no necesitan leer toda la fila de datos.
  • Apache Parquet se implementa utilizando el algoritmo de trituración y ensamblaje de registros, que se adapta a las estructuras de datos complejas que se pueden usar para almacenar los datos.
  • Parquet está optimizado para trabajar con datos complejos a granel y presenta diferentes formas de compresión de datos y tipos de codificación eficientes. Este enfoque es mejor, especialmente para aquellas consultas que necesitan leer ciertas columnas de una tabla grande. Parquet solo puede leer las columnas necesarias, por lo tanto, minimiza en gran medida el IO.

Inconvenientes del Parquet Apache

  • Parquet es un formato de archivo basado en binario (en lugar de texto) optimizado para computadoras, por lo que los humanos no pueden leer directamente los archivos de Parquet. No puede abrir un archivo Parquet en un editor de texto como lo haría con un archivo CSV y ver lo que contiene. Hay utilidades que convierten la representación binaria en una basada en texto, como las herramientas de parquet, pero es un paso adicional.
  • Los archivos de parquet pueden ser más lentos de escribir que los formatos de archivo basados en filas, principalmente porque contienen metadatos sobre el contenido del archivo. A efectos analíticos, estos tiempos de escritura más lentos se compensan con creces con los tiempos de lectura más rápidos. Sin embargo, para situaciones en las que la actualización de los datos y la latencia de los eventos son más importantes (por ejemplo, en el rango de decenas de milisegundos), puede valer la pena aprovechar un formato basado en filas sin estadísticas como Avro o CSV.
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Parquet Apache frente a CSV

CSV es un formato simple y común que utilizan muchas herramientas como Excel, Hojas de cálculo de Google y muchas otras. Si bien los archivos CSV se abren fácilmente para revisión humana y algunos analistas de datos se sienten cómodos trabajando con archivos CSV de gran tamaño, hay muchas ventajas para usando Apache Parquet sobre CSV.

Parquet es más adecuado para cargas de trabajo OLAP (procesamiento analítico) que CSV. CSV es bueno para el intercambio porque está basado en texto y es un estándar muy simple que existe desde hace mucho tiempo, pero la estructura en columnas y las estadísticas de Parquet permiten que las consultas se concentren en los datos más relevantes para consultas analíticas seleccionando un subconjunto de columnas y filas para leer.

Conclusión

Apache Parquet es un formato de almacenamiento en columnas versátil y eficiente que es muy adecuado para el procesamiento y análisis de big data. Su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos, proporcionar un rendimiento de consulta eficiente y admitir la evolución de esquemas flexibles lo convierten en una opción popular para una amplia gama de casos de uso. Si está trabajando con big data, vale la pena echar un vistazo más de cerca a lo que Apache Parquet tiene para ofrecer.

Preguntas Frecuentes

¿Qué es el Parquet Apache?

Apache Parquet es un formato de almacenamiento en columnas que permite almacenar datos de manera eficiente de forma comprimida y optimizada. Está diseñado para ser altamente escalable, compatible con una variedad de marcos de procesamiento de datos y puede usarse tanto para procesamiento por lotes como en tiempo real.

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¿Cuáles son las ventajas de utilizar Apache Parquet?

Apache Parquet ofrece varias ventajas sobre otros formatos de almacenamiento. Es altamente eficiente, proporciona tiempos de lectura y escritura rápidos y admite una amplia gama de tipos de datos. Además, se puede usar con una variedad de marcos de procesamiento de datos, incluidos Hadoop, Spark y Hive, y se puede integrar fácilmente en las canalizaciones de datos existentes.

¿Cómo comprime los datos Apache Parquet?

Apache Parquet utiliza una combinación de técnicas de compresión, incluida la codificación de diccionario, la codificación de longitud de ejecución y el empaquetado de bits. Esto permite que los datos se almacenen en un formato altamente comprimido, lo que reduce los requisitos de almacenamiento y mejora los tiempos de lectura y escritura.

¿Qué tipos de datos admite Apache Parquet?

Apache Parquet admite una amplia gama de tipos de datos, incluidos tipos numéricos, datos booleanos, binarios y de cadena. También admite tipos de datos más complejos, como matrices, mapas y estructuras.

¿Cómo maneja Apache Parquet la evolución del esquema?

Apache Parquet admite la evolución del esquema, lo que permite cambios en el esquema a lo largo del tiempo sin necesidad de una recarga completa de datos. Se pueden agregar nuevas columnas al esquema y las columnas existentes se pueden renombrar o eliminar. Esto facilita el manejo de cambios en los datos a lo largo del tiempo, sin requerir cambios significativos en la canalización de procesamiento de datos.