Columnar Storage: Zvládnutí optimalizace Parquet pro Big Data

V éře big dat jsou efektivní ukládání a načítání dat zásadní. Formáty sloupcového ukládání, jako je Apache Parquet, se staly základním kamenem pro moderní datové sklady a analytiku. Sloupcová struktura Parquet umožňuje významné optimalizace v kompresi dat a výkonu dotazů, zejména při práci s velkými datovými sadami. Tato příručka poskytuje komplexní průzkum optimalizačních technik Parquet, který je určen pro globální publikum datových inženýrů, analytiků a architektů.

Porozumění sloupcovému ukládání a Parquet

Co je sloupcové ukládání?

Tradiční systémy ukládání orientované na řádky ukládají datové záznamy sekvenčně, řádek po řádku. I když je to efektivní pro načítání celých záznamů, stává se to neefektivní, když je pro analýzu potřebná pouze podmnožina sloupců. Sloupcové ukládání na druhé straně ukládá data sloupcově. To znamená, že všechny hodnoty pro konkrétní sloupec jsou uloženy souvisle. Toto uspořádání poskytuje několik výhod:

• Vylepšená komprese: Podobné datové typy v rámci sloupce lze komprimovat efektivněji pomocí technik, jako je kódování délky běhu (RLE) nebo slovníkové kódování.
• Snížené I/O: Při dotazování pouze na několik sloupců musí systém číst pouze relevantní data sloupců, což výrazně snižuje I/O operace a zlepšuje výkon dotazů.
• Vylepšený analytický výkon: Sloupcové ukládání je vhodné pro analytické pracovní zátěže, které často zahrnují agregaci a filtrování dat napříč konkrétními sloupci.

Představení Apache Parquet

Apache Parquet je open-source formát sloupcového ukládání navržený pro efektivní ukládání a načítání dat. Je zvláště vhodný pro použití s frameworky pro zpracování big dat, jako jsou Apache Spark, Apache Hadoop a Apache Arrow. Mezi klíčové funkce Parquet patří:

• Sloupcové ukládání: Jak bylo diskutováno, Parquet ukládá data sloupcově.
• Vývoj schématu: Parquet podporuje vývoj schématu, což vám umožňuje přidávat nebo odebírat sloupce, aniž byste museli přepisovat celou datovou sadu.
• Komprese: Parquet podporuje různé kodeky komprese, včetně Snappy, Gzip, LZO a Brotli, což umožňuje významné snížení úložného prostoru.
• Kódování: Parquet používá různé schémata kódování, jako je slovníkové kódování, prosté kódování a delta kódování, pro optimalizaci ukládání na základě charakteristik dat.
• Predikátové pushdown: Parquet podporuje predikátové pushdown, což umožňuje filtrování na vrstvě úložiště, dále snižuje I/O a zlepšuje výkon dotazů.

Klíčové optimalizační techniky pro Parquet

1. Návrh schématu a datové typy

Pečlivý návrh schématu je zásadní pro optimalizaci Parquet. Výběr vhodných datových typů pro každý sloupec může výrazně ovlivnit efektivitu ukládání a výkon dotazů.

• Výběr správných datových typů: Použijte nejmenší datový typ, který může přesně reprezentovat data. Například, pokud sloupec představuje věk, použijte `INT8` nebo `INT16` místo `INT32`, pokud je maximální věk v menším rozsahu. Podobně, pro peněžní hodnoty zvažte použití `DECIMAL` s odpovídající přesností a měřítkem, abyste se vyhnuli nepřesnostem s plovoucí desetinnou čárkou.
• Vnořené datové struktury: Parquet podporuje vnořené datové struktury (např. seznamy a mapy). Používejte je uvážlivě. I když mohou být užitečné pro reprezentaci složitých dat, nadměrné vnořování může ovlivnit výkon dotazů. Zvažte denormalizaci dat, pokud se vnořené struktury stanou příliš složitými.
• Vyhněte se velkým textovým polím: Velká textová pole mohou výrazně zvětšit úložný prostor a dobu dotazu. Je-li to možné, zvažte uložení velkých textových dat v samostatném úložném systému a jejich propojení s daty Parquet pomocí jedinečného identifikátoru. Je-li uložení textu naprosto nezbytné, komprimujte jej vhodným způsobem.

Příklad: Zvažte uložení údajů o poloze. Místo uložení zeměpisné šířky a délky jako samostatných sloupců `DOUBLE` byste mohli zvážit použití geoprostorového datového typu (pokud je podporován vaším zpracovacím strojem) nebo jejich uložení jako jednoho `STRING` ve dobře definovaném formátu (např. "zeměpisná šířka,zeměpisná délka"). To může zlepšit efektivitu ukládání a zjednodušit prostorové dotazy.

2. Výběr správného kódování

Parquet nabízí různá schémata kódování, z nichž každé je vhodné pro různé typy dat. Výběr vhodného kódování může významně ovlivnit kompresi a výkon dotazů.

• Prosté kódování: Toto je výchozí kódování a jednoduše ukládá datové hodnoty tak, jak jsou. Je vhodné pro data, která nelze snadno komprimovat.
• Slovníkové kódování: Toto kódování vytváří slovník jedinečných hodnot pro sloupec a poté ukládá indexy slovníku místo skutečných hodnot. Je velmi efektivní pro sloupce s malým počtem odlišných hodnot (např. kategorická data, jako jsou kódy zemí, kategorie produktů nebo stavové kódy).
• Kódování délky běhu (RLE): RLE je vhodné pro sloupce s dlouhými sekvencemi opakujících se hodnot. Ukládá hodnotu a počet opakování.
• Delta kódování: Delta kódování ukládá rozdíl mezi po sobě jdoucími hodnotami. Je efektivní pro časová řada dat nebo jiná data, kde si jsou hodnoty blízko sebe.
• Bitově balené kódování: Toto kódování efektivně zabalí více hodnot do jednoho bajtu, což snižuje úložný prostor, zejména pro malé celočíselné hodnoty.

Příklad: Zvažte sloupec reprezentující "stav objednávky" transakcí elektronického obchodu (např. "Čekající", "Odeslané", "Doručené", "Zrušené"). Slovníkové kódování by bylo v tomto scénáři vysoce efektivní, protože sloupec má omezený počet odlišných hodnot. Na druhou stranu, sloupec obsahující jedinečné ID uživatelů by neměl prospěch ze slovníkového kódování.

3. Kodeky komprese

Parquet podporuje různé kodeky komprese pro snížení úložného prostoru. Volba kodeku může významně ovlivnit velikost úložiště i využití CPU během komprese a dekomprese.

• Snappy: Snappy je rychlý kompresní kodek, který nabízí dobrou rovnováhu mezi kompresním poměrem a rychlostí. Často je to dobrá výchozí volba.
• Gzip: Gzip poskytuje vyšší kompresní poměry než Snappy, ale je pomalejší. Je vhodný pro data, která jsou přístupná zřídka, nebo když je úložný prostor primárním problémem.
• LZO: LZO je další rychlý kompresní kodek, který se často používá v prostředích Hadoop.
• Brotli: Brotli nabízí ještě lepší kompresní poměry než Gzip, ale je obecně pomalejší. Může být dobrou volbou, když je úložný prostor na prémiové úrovni a využití CPU je méně důležité.
• Zstandard (Zstd): Zstd poskytuje širokou škálu kompresních úrovní, což vám umožňuje obchodovat s kompresním poměrem za rychlost. Často nabízí lepší výkon než Gzip při srovnatelných kompresních úrovních.
• Nekomprimované: Pro ladění nebo specifické scénáře kritické pro výkon se můžete rozhodnout uložit data nekomprimovaná, ale to se obecně nedoporučuje pro velké datové sady.

Příklad: Pro často používaná data používaná v analytice v reálném čase by byla dobrou volbou Snappy nebo Zstd s nižší úrovní komprese. Pro archivovaná data, která jsou přístupná zřídka, by byly vhodnější Gzip nebo Brotli.

4. Dělení

Dělení zahrnuje rozdělení datové sady na menší, lépe spravovatelné části na základě hodnot jednoho nebo více sloupců. To vám umožní omezit dotazy pouze na příslušné oddíly, což výrazně snižuje I/O a zlepšuje výkon dotazů.

• Výběr sloupců dělení: Vyberte sloupce dělení, které se často používají ve filtrech dotazů. Mezi běžné sloupce dělení patří datum, země, region a kategorie.
• Granularita dělení: Zvažte granularitu vašich oddílů. Příliš mnoho oddílů může vést k malým souborům, což může negativně ovlivnit výkon. Příliš málo oddílů může vést k velkým oddílům, které je obtížné zpracovat.
• Hierarchické dělení: Pro data časových řad zvažte použití hierarchického dělení (např. rok/měsíc/den). To vám umožní efektivně dotazovat data pro konkrétní časová pásma.
• Vyhněte se dělení s vysokou kardinalitou: Vyhněte se dělení na sloupcích s velkým počtem odlišných hodnot (vysoká kardinalita), protože to může vést k velkému počtu malých oddílů.

Příklad: Pro datovou sadu prodejních transakcí byste mohli dělit podle `rok` a `měsíc`. To by vám umožnilo efektivně dotazovat údaje o prodeji za konkrétní měsíc nebo rok. Pokud často dotazujete údaje o prodeji podle země, můžete také přidat `země` jako sloupec dělení.

5. Velikost souboru a velikost bloku

Soubory Parquet jsou obvykle rozděleny do bloků. Velikost bloku ovlivňuje stupeň paralelismu během zpracování dotazů. Optimální velikost souboru a velikost bloku závisí na konkrétním případu použití a na základní infrastruktuře.

• Velikost souboru: Obecně se pro optimální výkon upřednostňují větší velikosti souborů (např. 128 MB až 1 GB). Menší soubory mohou vést ke zvýšené režií kvůli správě metadat a zvýšeným I/O operacím.
• Velikost bloku: Velikost bloku je obvykle nastavena na velikost bloku HDFS (např. 128 MB nebo 256 MB).
• Kompakce: Pravidelně zkompakujte malé soubory Parquet do větších souborů, abyste zlepšili výkon.

6. Predikátové pushdown

Predikátové pushdown je výkonná optimalizační technika, která umožňuje filtrování na vrstvě úložiště, než se data načtou do paměti. To významně snižuje I/O a zlepšuje výkon dotazů.

• Povolit predikátové pushdown: Ujistěte se, že je predikátové pushdown povolen ve vašem dotazovacím stroji (např. Apache Spark).
• Používejte filtry efektivně: Používejte filtry ve svých dotazech k omezení množství dat, která je třeba číst.
• Prořezávání oddílů: Predikátové pushdown lze také použít pro prořezávání oddílů, kde jsou celé oddíly přeskočeny, pokud nesplňují filtr dotazu.

7. Techniky přeskočení dat

Kromě predikátového pushdownu lze použít i další techniky přeskočení dat ke snížení I/O. Min/Max indexy, bloom filtry a mapy zón jsou některé strategie pro přeskočení čtení irelevantních dat na základě statistik sloupce nebo předem vypočtených indexů.

• Min/Max indexy: Ukládání minimálních a maximálních hodnot pro každý sloupec v datovém bloku umožňuje dotazovacímu stroji přeskočit bloky, které spadají mimo rozsah dotazu.
• Bloom filtry: Bloom filtry poskytují pravděpodobnostní způsob, jak otestovat, zda je prvek členem sady. Lze je použít k přeskočení bloků, které pravděpodobně neobsahují odpovídající hodnoty.
• Mapy zón: Podobně jako indexy Min/Max ukládají mapy zón další statistiky o datech v bloku, což umožňuje sofistikovanější přeskočení dat.

8. Optimalizace dotazovacího stroje

Výkon dotazů Parquet závisí také na použitém dotazovacím stroji (např. Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). Porozumění tomu, jak optimalizovat dotazy pro váš konkrétní dotazovací stroj, je zásadní.

• Optimalizujte plány dotazů: Analyzujte plány dotazů a identifikujte potenciální úzká hrdla a optimalizujte provádění dotazů.
• Optimalizace spojení: Použijte vhodné strategie spojení (např. broadcast hash join, shuffle hash join) na základě velikosti datových sad, které se spojují.
• Caching: Uložte často používaná data do mezipaměti v paměti, abyste snížili I/O.
• Alokace zdrojů: Správně alokujte zdroje (např. paměť, CPU) do dotazovacího stroje, abyste zajistili optimální výkon.

9. Lokalita dat

Lokalita dat se týká blízkosti dat ke zpracovávajícím uzlům. Když jsou data uložena lokálně na stejných uzlech, které je zpracovávají, I/O se minimalizuje a výkon se zlepšuje.

• Společné umístění dat a zpracování: Ujistěte se, že vaše data Parquet jsou uložena na stejných uzlech, na kterých běží váš dotazovací stroj.
• Uvědomění si HDFS: Nakonfigurujte svůj dotazovací stroj tak, aby si byl vědom topologie HDFS a aby upřednostňoval čtení dat z místních uzlů.

10. Pravidelná údržba a monitorování

Optimalizace Parquet je probíhající proces. Pravidelně sledujte výkon svých datových sad Parquet a provádějte úpravy podle potřeby.

• Monitorujte výkon dotazů: Sledujte doby provádění dotazů a identifikujte pomalu běžící dotazy.
• Monitorujte využití úložiště: Sledujte úložný prostor používaný vašimi datovými sadami Parquet a identifikujte příležitosti pro kompresi a optimalizaci.
• Kvalita dat: Ujistěte se, že vaše data jsou čistá a konzistentní. Problémy s kvalitou dat mohou negativně ovlivnit výkon dotazů.
• Vývoj schématu: Pečlivě plánujte vývoj schématu. Přidání nebo odebrání sloupců může ovlivnit výkon, pokud to není provedeno správně.

Pokročilé techniky optimalizace Parquet

Vektorizované čtení s Apache Arrow

Apache Arrow je vývojová platforma pro data v paměti napříč jazyky. Integrace Parquet s Apache Arrow umožňuje vektorizované čtení, což výrazně zlepšuje výkon dotazů zpracováním dat ve větších dávkách. To zabraňuje režijním nákladům na zpracování pro každý řádek, což umožňuje mnohem rychlejší analytické pracovní zátěže. Implementace často zahrnují využití sloupcového formátu v paměti Arrow přímo ze souborů Parquet, čímž se obchází tradiční iterace založená na řádcích.

Změna pořadí sloupců

Fyzické pořadí sloupců v souboru Parquet může ovlivnit kompresi a výkon dotazů. Změna pořadí sloupců tak, aby ty se srovnatelnými charakteristikami (např. vysoká kardinalita vs. nízká kardinalita) byly uloženy společně, může zlepšit kompresní poměry a snížit I/O při přístupu ke konkrétním skupinám sloupců. Experimentování a profilování jsou zásadní pro určení optimálního pořadí sloupců pro danou datovou sadu a pracovní zátěž.

Bloom filtry pro řetězcové sloupce

Zatímco Bloom filtry jsou obecně efektivní pro číselné sloupce, mohou být prospěšné i pro řetězcové sloupce, zejména při filtrování predikátů rovnosti (např. `WHERE product_name = 'Konkrétní produkt'`). Povolení Bloom filtrů pro často filtrované řetězcové sloupce může výrazně snížit I/O přeskočením bloků, které pravděpodobně neobsahují odpovídající hodnoty. Účinnost závisí na kardinalitě a distribuci řetězcových hodnot.

Vlastní kódování

Pro vysoce specializované datové typy nebo vzory zvažte implementaci vlastních schémat kódování, která jsou přizpůsobena specifickým charakteristikám dat. To může zahrnovat vývoj vlastních kodeků nebo využití existujících knihoven, které poskytují specializované algoritmy kódování. Vývoj a údržba vlastního kódování vyžadují značné odborné znalosti, ale mohou přinést podstatné zvýšení výkonu ve specifických scénářích.

Mezipaměť metadat Parquet

Soubory Parquet obsahují metadata, která popisují schéma, kódování a statistiky dat. Uložení těchto metadat do mezipaměti v paměti může výrazně snížit latenci dotazů, zejména u dotazů, které přistupují k velkému počtu souborů Parquet. Dotazovací stroje často poskytují mechanismy pro ukládání metadat do mezipaměti a je důležité nakonfigurovat tato nastavení vhodně, abyste maximalizovali výkon.

Globální úvahy pro optimalizaci Parquet

Při práci s Parquet v globálním kontextu je důležité zvážit následující:

• Časová pásma: Při ukládání časových razítek použijte UTC (Koordinovaný světový čas), abyste se vyhnuli nejednoznačnosti a zajistili konzistenci napříč různými časovými pásmy.
• Kódování znaků: Použijte kódování UTF-8 pro všechna textová data, aby byla podporována široká škála znaků z různých jazyků.
• Měna: Při ukládání peněžních hodnot použijte konzistentní měnu a zvažte použití datového typu desetinné číslo, abyste se vyhnuli nepřesnostem s plovoucí desetinnou čárkou.
• Správa dat: Implementujte vhodné zásady správy dat, abyste zajistili kvalitu a konzistenci dat napříč různými regiony a týmy.
• Soulad: Uvědomte si předpisy o ochraně osobních údajů (např. GDPR, CCPA) a ujistěte se, že vaše data Parquet jsou uložena a zpracována v souladu s těmito předpisy.
• Kulturní rozdíly: Při navrhování schématu dat a výběru datových typů mějte na paměti kulturní rozdíly. Například formáty data a čísel se mohou v různých regionech lišit.

Závěr

Optimalizace Parquet je mnohostranný proces, který vyžaduje hluboké porozumění charakteristikám dat, schématům kódování, kompresním kodekům a chování dotazovacího stroje. Použitím technik popsaných v této příručce mohou datoví inženýři a architekti výrazně zlepšit výkon a efektivitu svých aplikací big data. Pamatujte, že optimální strategie optimalizace závisí na konkrétním případu použití a na základní infrastruktuře. Neustálé monitorování a experimentování jsou zásadní pro dosažení nejlepších možných výsledků v neustále se vyvíjejícím prostředí big data.