التخزين العمودي: إتقان تحسين Parquet للبيانات الضخمة

في عصر البيانات الضخمة، يعد التخزين والاسترجاع الفعّال للبيانات أمراً بالغ الأهمية. برزت تنسيقات التخزين العمودي، مثل Apache Parquet، كحجر زاوية لمستودعات البيانات والتحليلات الحديثة. تسمح بنية Parquet العمودية بتحسينات كبيرة في ضغط البيانات وأداء الاستعلامات، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة. يقدم هذا الدليل استكشافاً شاملاً لتقنيات تحسين Parquet، موجهاً لجمهور عالمي من مهندسي البيانات والمحللين والمعماريين.

فهم التخزين العمودي و Parquet

ما هو التخزين العمودي؟

تقوم أنظمة التخزين التقليدية الموجهة نحو الصفوف بتخزين سجلات البيانات بشكل تسلسلي، صفاً تلو الآخر. في حين أن هذا فعال لاسترداد السجلات بأكملها، إلا أنه يصبح غير فعال عندما تكون هناك حاجة فقط إلى مجموعة فرعية من الأعمدة للتحليل. من ناحية أخرى، يقوم التخزين العمودي بتخزين البيانات حسب العمود. هذا يعني أن جميع القيم لعمود معين يتم تخزينها بشكل متجاور. يوفر هذا التصميم العديد من المزايا:

تحسين الضغط: يمكن ضغط أنواع البيانات المتشابهة داخل العمود بشكل أكثر فعالية باستخدام تقنيات مثل ترميز طول التشغيل (RLE) أو ترميز القاموس.
تقليل عمليات الإدخال/الإخراج (I/O): عند الاستعلام عن عدد قليل من الأعمدة فقط، يحتاج النظام فقط إلى قراءة بيانات الأعمدة ذات الصلة، مما يقلل بشكل كبير من عمليات الإدخال/الإخراج ويحسن أداء الاستعلامات.
أداء تحليلي معزز: التخزين العمودي مناسب تمامًا لأعباء العمل التحليلية التي غالبًا ما تتضمن تجميع البيانات وتصفيتها عبر أعمدة محددة.

مقدمة عن Apache Parquet

Apache Parquet هو تنسيق تخزين عمودي مفتوح المصدر مصمم لتخزين البيانات واسترجاعها بكفاءة. وهو مناسب بشكل خاص للاستخدام مع أطر معالجة البيانات الضخمة مثل Apache Spark و Apache Hadoop و Apache Arrow. تشمل الميزات الرئيسية لـ Parquet ما يلي:

التخزين العمودي: كما تمت مناقشته، يقوم Parquet بتخزين البيانات حسب العمود.
تطور المخطط: يدعم Parquet تطور المخطط، مما يسمح لك بإضافة أو إزالة الأعمدة دون إعادة كتابة مجموعة البيانات بأكملها.
الضغط: يدعم Parquet العديد من برامج ضغط البيانات (codecs)، بما في ذلك Snappy و Gzip و LZO و Brotli، مما يتيح تخفيضات كبيرة في مساحة التخزين.
الترميز: يستخدم Parquet مخططات ترميز مختلفة، مثل ترميز القاموس، والترميز العادي، وترميز دلتا، لتحسين التخزين بناءً على خصائص البيانات.
دفع الشرط (Predicate Pushdown): يدعم Parquet دفع الشرط، مما يسمح بإجراء التصفية على طبقة التخزين، مما يقلل من عمليات الإدخال/الإخراج ويحسن أداء الاستعلامات.

أهم تقنيات تحسين Parquet

1. تصميم المخطط وأنواع البيانات

يعتبر التصميم الدقيق للمخطط أمرًا بالغ الأهمية لتحسين Parquet. يمكن أن يؤثر اختيار أنواع البيانات المناسبة لكل عمود بشكل كبير على كفاءة التخزين وأداء الاستعلامات.

اختيار أنواع البيانات الصحيحة: استخدم أصغر نوع بيانات يمكنه تمثيل البيانات بدقة. على سبيل المثال، إذا كان العمود يمثل الأعمار، فاستخدم `INT8` أو `INT16` بدلاً من `INT32` إذا كان الحد الأقصى للعمر ضمن النطاق الأصغر. وبالمثل، بالنسبة للقيم النقدية، فكر في استخدام `DECIMAL` بدقة ومقياس مناسبين لتجنب عدم دقة الفاصلة العائمة.
هياكل البيانات المتداخلة: يدعم Parquet هياكل البيانات المتداخلة (مثل القوائم والخرائط). استخدمها بحكمة. في حين أنها يمكن أن تكون مفيدة لتمثيل البيانات المعقدة، إلا أن التداخل المفرط يمكن أن يؤثر على أداء الاستعلام. فكر في تسوية البيانات (denormalizing) إذا أصبحت الهياكل المتداخلة معقدة للغاية.
تجنب حقول النص الكبيرة: يمكن أن تزيد حقول النص الكبيرة بشكل كبير من مساحة التخزين ووقت الاستعلام. إذا أمكن، فكر في تخزين البيانات النصية الكبيرة في نظام تخزين منفصل وربطها ببيانات Parquet باستخدام معرّف فريد. عند الضرورة القصوى لتخزين النص، قم بضغطه بشكل مناسب.

مثال: فكر في تخزين بيانات الموقع. بدلاً من تخزين خطوط الطول والعرض كأعمدة `DOUBLE` منفصلة، قد تفكر في استخدام نوع بيانات جغرافية مكانية (إذا كان مدعومًا بواسطة محرك المعالجة الخاص بك) أو تخزينها كسلسلة نصية `STRING` واحدة بتنسيق محدد جيدًا (على سبيل المثال، "latitude,longitude"). يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين كفاءة التخزين وتبسيط الاستعلامات المكانية.

2. اختيار الترميز المناسب

يقدم Parquet مخططات ترميز متنوعة، كل منها مناسب لأنواع مختلفة من البيانات. يمكن أن يؤثر اختيار الترميز المناسب بشكل كبير على الضغط وأداء الاستعلامات.

الترميز العادي (Plain Encoding): هذا هو الترميز الافتراضي ويقوم ببساطة بتخزين قيم البيانات كما هي. إنه مناسب للبيانات التي لا يمكن ضغطها بسهولة.
ترميز القاموس (Dictionary Encoding): ينشئ هذا الترميز قاموسًا بالقيم الفريدة لعمود ما ثم يخزن فهارس القاموس بدلاً من القيم الفعلية. إنه فعال جدًا للأعمدة ذات العدد الصغير من القيم المتميزة (مثل البيانات الفئوية مثل رموز البلدان أو فئات المنتجات أو رموز الحالة).
ترميز طول التشغيل (Run-Length Encoding - RLE): RLE مناسب للأعمدة ذات التسلسلات الطويلة من القيم المكررة. يقوم بتخزين القيمة وعدد مرات تكرارها.
ترميز دلتا (Delta Encoding): يقوم ترميز دلتا بتخزين الفرق بين القيم المتتالية. إنه فعال لبيانات السلاسل الزمنية أو البيانات الأخرى حيث تميل القيم إلى أن تكون قريبة من بعضها البعض.
الترميز المعبأ بالبت (Bit-Packed Encoding): يقوم هذا الترميز بتعبئة قيم متعددة بكفاءة في بايت واحد، مما يقلل من مساحة التخزين، خاصة بالنسبة للقيم الصحيحة الصغيرة.

مثال: ضع في اعتبارك عمودًا يمثل "حالة الطلب" لمعاملات التجارة الإلكترونية (على سبيل المثال، "معلق"، "تم الشحن"، "تم التسليم"، "ملغى"). سيكون ترميز القاموس فعالاً للغاية في هذا السيناريو لأن العمود يحتوي على عدد محدود من القيم المتميزة. من ناحية أخرى، لن يستفيد العمود الذي يحتوي على معرفات مستخدمين فريدة من ترميز القاموس.

3. برامج ضغط البيانات (Codecs)

يدعم Parquet العديد من برامج ضغط البيانات لتقليل مساحة التخزين. يمكن أن يؤثر اختيار برنامج الضغط بشكل كبير على كل من حجم التخزين واستخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) أثناء الضغط وفك الضغط.

Snappy: Snappy هو برنامج ضغط سريع يوفر توازنًا جيدًا بين نسبة الضغط والسرعة. غالبًا ما يكون خيارًا افتراضيًا جيدًا.
Gzip: يوفر Gzip نسب ضغط أعلى من Snappy ولكنه أبطأ. إنه مناسب للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل غير متكرر أو عندما تكون مساحة التخزين مصدر قلق أساسي.
LZO: LZO هو برنامج ضغط سريع آخر يستخدم غالبًا في بيئات Hadoop.
Brotli: يوفر Brotli نسب ضغط أفضل من Gzip ولكنه أبطأ بشكل عام. يمكن أن يكون خيارًا جيدًا عندما تكون مساحة التخزين محدودة ويكون استخدام وحدة المعالجة المركزية أقل أهمية.
Zstandard (Zstd): يوفر Zstd مجموعة واسعة من مستويات الضغط، مما يسمح لك بالموازنة بين نسبة الضغط والسرعة. غالبًا ما يقدم أداءً أفضل من Gzip عند مستويات ضغط مماثلة.
غير مضغوط (Uncompressed): لتصحيح الأخطاء أو في سيناريوهات معينة حرجة للأداء، قد تختار تخزين البيانات غير مضغوطة، ولكن هذا لا يوصى به بشكل عام لمجموعات البيانات الكبيرة.

مثال: بالنسبة للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر وتستخدم في التحليلات في الوقت الفعلي، سيكون Snappy أو Zstd بمستوى ضغط أقل خيارًا جيدًا. بالنسبة للبيانات الأرشيفية التي يتم الوصول إليها بشكل غير متكرر، سيكون Gzip أو Brotli أكثر ملاءمة.

4. التقسيم

يتضمن التقسيم تقسيم مجموعة بيانات إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للإدارة بناءً على قيم عمود واحد أو أكثر. يتيح لك هذا قصر الاستعلامات على الأقسام ذات الصلة فقط، مما يقلل بشكل كبير من عمليات الإدخال/الإخراج ويحسن أداء الاستعلامات.

اختيار أعمدة التقسيم: حدد أعمدة التقسيم التي يتم استخدامها بشكل متكرر في مرشحات الاستعلام. تشمل أعمدة التقسيم الشائعة التاريخ والبلد والمنطقة والفئة.
دقة التقسيم: ضع في اعتبارك دقة أقسامك. يمكن أن يؤدي وجود عدد كبير جدًا من الأقسام إلى ملفات صغيرة، مما قد يؤثر سلبًا على الأداء. يمكن أن يؤدي وجود عدد قليل جدًا من الأقسام إلى أقسام كبيرة يصعب معالجتها.
التقسيم الهرمي: بالنسبة لبيانات السلاسل الزمنية، فكر في استخدام التقسيم الهرمي (على سبيل المثال، سنة/شهر/يوم). يتيح لك ذلك الاستعلام بكفاءة عن البيانات لنطاقات زمنية محددة.
تجنب التقسيم عالي الكاردينالية: تجنب التقسيم على الأعمدة ذات العدد الكبير من القيم المتميزة (الكاردينالية العالية)، حيث يمكن أن يؤدي ذلك إلى عدد كبير من الأقسام الصغيرة.

مثال: لمجموعة بيانات من معاملات المبيعات، قد تقوم بالتقسيم حسب `year` و `month`. سيسمح لك ذلك بالاستعلام بكفاءة عن بيانات المبيعات لشهر أو سنة معينة. إذا كنت تستعلم بشكل متكرر عن بيانات المبيعات حسب البلد، فيمكنك أيضًا إضافة `country` كعمود تقسيم.

5. حجم الملف وحجم الكتلة

عادة ما يتم تقسيم ملفات Parquet إلى كتل. يؤثر حجم الكتلة على درجة التوازي أثناء معالجة الاستعلام. يعتمد حجم الملف وحجم الكتلة الأمثل على حالة الاستخدام المحددة والبنية التحتية الأساسية.

حجم الملف: بشكل عام، يفضل استخدام أحجام ملفات أكبر (على سبيل المثال، من 128 ميجابايت إلى 1 جيجابايت) للحصول على أداء مثالي. يمكن أن تؤدي الملفات الأصغر إلى زيادة الحمل الزائد بسبب إدارة البيانات الوصفية وزيادة عمليات الإدخال/الإخراج.
حجم الكتلة: يتم تعيين حجم الكتلة عادةً على حجم كتلة HDFS (على سبيل المثال، 128 ميجابايت أو 256 ميجابايت).
الدمج (Compaction): قم بدمج ملفات Parquet الصغيرة بانتظام في ملفات أكبر لتحسين الأداء.

6. دفع الشرط (Predicate Pushdown)

يعد دفع الشرط تقنية تحسين قوية تسمح بإجراء التصفية على طبقة التخزين، قبل قراءة البيانات في الذاكرة. هذا يقلل بشكل كبير من عمليات الإدخال/الإخراج ويحسن أداء الاستعلام.

تمكين دفع الشرط: تأكد من تمكين دفع الشرط في محرك الاستعلام الخاص بك (على سبيل المثال، Apache Spark).
استخدام المرشحات بفعالية: استخدم المرشحات في استعلاماتك لتقييد كمية البيانات التي يجب قراءتها.
تقليم الأقسام (Partition Pruning): يمكن أيضًا استخدام دفع الشرط لتقليم الأقسام، حيث يتم تخطي أقسام بأكملها إذا كانت لا تفي بمرشح الاستعلام.

7. تقنيات تخطي البيانات

بالإضافة إلى دفع الشرط، يمكن استخدام تقنيات أخرى لتخطي البيانات لتقليل عمليات الإدخال/الإخراج بشكل أكبر. تعد فهارس الحد الأدنى/الأقصى (Min/Max indexes) ومرشحات بلوم (bloom filters) وخرائط المناطق (zone maps) بعض الاستراتيجيات لتخطي قراءة البيانات غير ذات الصلة بناءً على إحصائيات الأعمدة أو الفهارس المحسوبة مسبقًا.

فهارس الحد الأدنى/الأقصى: يسمح تخزين القيم الدنيا والقصوى لكل عمود داخل كتلة بيانات لمحرك الاستعلام بتخطي الكتل التي تقع خارج نطاق الاستعلام.
مرشحات بلوم: توفر مرشحات بلوم طريقة احتمالية لاختبار ما إذا كان عنصر ما عضوًا في مجموعة. يمكن استخدامها لتخطي الكتل التي من غير المحتمل أن تحتوي على قيم مطابقة.
خرائط المناطق: على غرار فهارس الحد الأدنى/الأقصى، تخزن خرائط المناطق إحصائيات إضافية حول البيانات داخل الكتلة، مما يتيح تخطي البيانات بشكل أكثر تعقيدًا.

8. تحسين محرك الاستعلام

يعتمد أداء استعلامات Parquet أيضًا على محرك الاستعلام المستخدم (مثل Apache Spark، Apache Hive، Apache Impala). يعد فهم كيفية تحسين الاستعلامات لمحرك الاستعلام المحدد الخاص بك أمرًا بالغ الأهمية.

تحسين خطط الاستعلام: قم بتحليل خطط الاستعلام لتحديد الاختناقات المحتملة وتحسين تنفيذ الاستعلام.
تحسين عمليات الربط (Join): استخدم استراتيجيات الربط المناسبة (مثل broadcast hash join, shuffle hash join) بناءً على حجم مجموعات البيانات التي يتم ربطها.
التخزين المؤقت (Caching): قم بتخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر في الذاكرة لتقليل عمليات الإدخال/الإخراج.
تخصيص الموارد: قم بتخصيص الموارد بشكل صحيح (مثل الذاكرة، وحدة المعالجة المركزية) لمحرك الاستعلام لضمان الأداء الأمثل.

9. محلية البيانات

تشير محلية البيانات إلى قرب البيانات من عُقد المعالجة. عندما يتم تخزين البيانات محليًا على نفس العُقد التي تقوم بمعالجتها، يتم تقليل عمليات الإدخال/الإخراج إلى الحد الأدنى وتحسين الأداء.

تحديد موقع البيانات والمعالجة بشكل مشترك: تأكد من تخزين بيانات Parquet الخاصة بك على نفس العُقد التي تشغل محرك الاستعلام الخاص بك.
الوعي بـ HDFS: قم بتكوين محرك الاستعلام الخاص بك ليكون على دراية ببنية HDFS ولإعطاء الأولوية لقراءة البيانات من العُقد المحلية.

10. الصيانة والمراقبة المنتظمة

يعد تحسين Parquet عملية مستمرة. راقب أداء مجموعات بيانات Parquet الخاصة بك بانتظام وقم بإجراء التعديلات حسب الحاجة.

مراقبة أداء الاستعلام: تتبع أوقات تنفيذ الاستعلام وحدد الاستعلامات البطيئة.
مراقبة استخدام التخزين: راقب مساحة التخزين التي تستخدمها مجموعات بيانات Parquet الخاصة بك وحدد فرص الضغط والتحسين.
جودة البيانات: تأكد من أن بياناتك نظيفة ومتسقة. يمكن أن تؤثر مشكلات جودة البيانات سلبًا على أداء الاستعلام.
تطور المخطط: خطط بعناية لتطور المخطط. يمكن أن تؤثر إضافة الأعمدة أو إزالتها على الأداء إذا لم يتم ذلك بشكل صحيح.

تقنيات متقدمة لتحسين Parquet

القراءات الموجهة (Vectorized Reads) مع Apache Arrow

Apache Arrow هي منصة تطوير متعددة اللغات للبيانات في الذاكرة. يتيح دمج Parquet مع Apache Arrow القراءات الموجهة، مما يحسن بشكل كبير أداء الاستعلام عن طريق معالجة البيانات في دفعات أكبر. هذا يتجنب الحمل الزائد للمعالجة لكل صف، مما يتيح أعباء عمل تحليلية أسرع بكثير. غالبًا ما تتضمن التطبيقات الاستفادة من تنسيق Arrow العمودي في الذاكرة مباشرة من ملفات Parquet، متجاوزة التكرار التقليدي القائم على الصفوف.

إعادة ترتيب الأعمدة

يمكن أن يؤثر الترتيب الفعلي للأعمدة داخل ملف Parquet على الضغط وأداء الاستعلام. يمكن أن تؤدي إعادة ترتيب الأعمدة بحيث يتم تخزين تلك ذات الخصائص المتشابهة (مثل الكاردينالية العالية مقابل الكاردينالية المنخفضة) معًا إلى تحسين نسب الضغط وتقليل عمليات الإدخال/الإخراج عند الوصول إلى مجموعات أعمدة محددة. يعد التجريب والتوصيف أمرًا بالغ الأهمية لتحديد ترتيب الأعمدة الأمثل لمجموعة بيانات وعبء عمل معين.

مرشحات بلوم (Bloom Filters) للأعمدة النصية

في حين أن مرشحات بلوم فعالة بشكل عام للأعمدة الرقمية، إلا أنها يمكن أن تكون مفيدة أيضًا للأعمدة النصية، خاصة عند التصفية على شروط المساواة (على سبيل المثال، `WHERE product_name = 'Specific Product'`). يمكن أن يؤدي تمكين مرشحات بلوم للأعمدة النصية التي يتم تصفيتها بشكل متكرر إلى تقليل عمليات الإدخال/الإخراج بشكل كبير عن طريق تخطي الكتل التي من غير المحتمل أن تحتوي على قيم مطابقة. تعتمد الفعالية على الكاردينالية وتوزيع القيم النصية.

الترميزات المخصصة

بالنسبة لأنواع البيانات أو الأنماط المتخصصة للغاية، فكر في تنفيذ مخططات ترميز مخصصة مصممة خصيصًا للخصائص المحددة للبيانات. قد يتضمن ذلك تطوير برامج ترميز مخصصة أو الاستفادة من المكتبات الحالية التي توفر خوارزميات ترميز متخصصة. يتطلب تطوير وصيانة الترميزات المخصصة خبرة كبيرة ولكنه يمكن أن يحقق مكاسب كبيرة في الأداء في سيناريوهات محددة.

التخزين المؤقت لبيانات Parquet الوصفية (Metadata)

تحتوي ملفات Parquet على بيانات وصفية تصف المخطط والترميز وإحصائيات البيانات. يمكن أن يؤدي التخزين المؤقت لهذه البيانات الوصفية في الذاكرة إلى تقليل زمن انتقال الاستعلام بشكل كبير، خاصة بالنسبة للاستعلامات التي تصل إلى عدد كبير من ملفات Parquet. غالبًا ما توفر محركات الاستعلام آليات للتخزين المؤقت للبيانات الوصفية، ومن المهم تكوين هذه الإعدادات بشكل مناسب لزيادة الأداء إلى أقصى حد.

اعتبارات عالمية لتحسين Parquet

عند العمل مع Parquet في سياق عالمي، من المهم مراعاة ما يلي:

المناطق الزمنية: عند تخزين الطوابع الزمنية، استخدم التوقيت العالمي المنسق (UTC) لتجنب الغموض وضمان الاتساق عبر المناطق الزمنية المختلفة.
ترميز الأحرف: استخدم ترميز UTF-8 لجميع البيانات النصية لدعم مجموعة واسعة من الأحرف من لغات مختلفة.
العملة: عند تخزين القيم النقدية، استخدم عملة متسقة وفكر في استخدام نوع بيانات عشري لتجنب عدم دقة الفاصلة العائمة.
حوكمة البيانات: قم بتنفيذ سياسات حوكمة البيانات المناسبة لضمان جودة البيانات واتساقها عبر مختلف المناطق والفرق.
الامتثال: كن على دراية بلوائح خصوصية البيانات (مثل GDPR، CCPA) وتأكد من تخزين بيانات Parquet ومعالجتها بما يتوافق مع هذه اللوائح.
الاختلافات الثقافية: كن على دراية بالاختلافات الثقافية عند تصميم مخطط البيانات واختيار أنواع البيانات. على سبيل المثال، قد تختلف تنسيقات التاريخ وتنسيقات الأرقام عبر المناطق المختلفة.

الخاتمة

يعد تحسين Parquet عملية متعددة الأوجه تتطلب فهمًا عميقًا لخصائص البيانات ومخططات الترميز وبرامج ضغط البيانات وسلوك محرك الاستعلام. من خلال تطبيق التقنيات التي تمت مناقشتها في هذا الدليل، يمكن لمهندسي البيانات والمعماريين تحسين أداء وكفاءة تطبيقات البيانات الضخمة الخاصة بهم بشكل كبير. تذكر أن استراتيجية التحسين المثلى تعتمد على حالة الاستخدام المحددة والبنية التحتية الأساسية. تعد المراقبة والتجريب المستمران أمرين حاسمين لتحقيق أفضل النتائج الممكنة في مشهد البيانات الضخمة المتطور باستمرار.