Veerupõhine salvestus: Parquet' optimeerimise meisterlik valdamine suurandmete jaoks

Suurandmete ajastul on tõhus salvestamine ja andmete kättesaamine ülioluline. Veerupõhised salvestusvormingud, nagu Apache Parquet, on kujunenud kaasaegsete andmeladude ja analüütika nurgakiviks. Parquet' veerupõhine struktuur võimaldab olulist optimeerimist andmete tihendamisel ja päringute jõudluses, eriti suurte andmekogumitega tegelemisel. See juhend pakub põhjalikku ülevaadet Parquet' optimeerimistehnikatest, mis on suunatud globaalsele andmeinseneride, analüütikute ja arhitektide sihtrühmale.

Veerupõhise salvestuse ja Parquet' mõistmine

Mis on veerupõhine salvestus?

Traditsioonilised reakesksed salvestussüsteemid salvestavad andmekirjeid järjestikku, rida-realt. Kuigi see on tõhus tervete kirjete kättesaamiseks, muutub see ebatõhusaks, kui analüüsiks on vaja ainult osa veergudest. Veerupõhine salvestus seevastu salvestab andmeid veerupõhiselt. See tähendab, et kõik konkreetse veeru väärtused salvestatakse järjestikku. See paigutus pakub mitmeid eeliseid:

• Parem tihendamine: Sarnaseid andmetüüpe veerus saab tõhusamalt tihendada, kasutades tehnikaid nagu RLE (run-length encoding) või sõnastikupõhine kodeerimine.
• Vähendatud I/O: Päringute tegemisel vaid mõnele veerule peab süsteem lugema ainult asjakohaseid veeruandmeid, vähendades oluliselt I/O operatsioone ja parandades päringu jõudlust.
• Tõhustatud analüütiline jõudlus: Veerupõhine salvestus sobib hästi analüütiliste töökoormuste jaoks, mis hõlmavad sageli andmete koondamist ja filtreerimist konkreetsetes veergudes.

Apache Parquet' tutvustus

Apache Parquet on avatud lähtekoodiga veerupõhine salvestusvorming, mis on loodud tõhusaks andmete salvestamiseks ja kättesaamiseks. See sobib eriti hästi kasutamiseks suurandmete töötlemise raamistikega nagu Apache Spark, Apache Hadoop ja Apache Arrow. Parquet' peamised omadused on järgmised:

• Veerupõhine salvestus: Nagu arutatud, salvestab Parquet andmeid veerupõhiselt.
• Skeemi areng: Parquet toetab skeemi arengut, mis võimaldab teil lisada või eemaldada veerge ilma kogu andmestikku ümber kirjutamata.
• Tihendamine: Parquet toetab erinevaid tihenduskoodekeid, sealhulgas Snappy, Gzip, LZO ja Brotli, mis võimaldavad oluliselt vähendada salvestusruumi.
• Kodeerimine: Parquet kasutab erinevaid kodeerimisskeeme, nagu sõnastikupõhine kodeerimine, lihtkodeerimine ja deltakodeerimine, et optimeerida salvestust vastavalt andmete omadustele.
• Predikaadi allasurumine (Predicate Pushdown): Parquet toetab predikaadi allasurumist, mis võimaldab filtreerimist teostada salvestuskihil, vähendades veelgi I/O-d ja parandades päringu jõudlust.

Parquet' peamised optimeerimistehnikad

1. Skeemi disain ja andmetüübid

Hoolikas skeemi disain on Parquet' optimeerimisel ülioluline. Igale veerule sobivate andmetüüpide valimine võib oluliselt mõjutada salvestamise tõhusust ja päringu jõudlust.

• Õigete andmetüüpide valimine: Kasutage väikseimat andmetüüpi, mis suudab andmeid täpselt esitada. Näiteks, kui veerg esindab vanuseid, kasutage `INT32` asemel `INT8` või `INT16`, kui maksimaalne vanus on väiksemas vahemikus. Samamoodi kaaluge rahaliste väärtuste puhul `DECIMAL` tüübi kasutamist sobiva täpsuse ja skaalaga, et vältida ujukomaarvude ebatäpsusi.
• Pesastatud andmestruktuurid: Parquet toetab pesastatud andmestruktuure (nt loendid ja kaardid). Kasutage neid kaalutletult. Kuigi need võivad olla kasulikud keerukate andmete esitamiseks, võib liigne pesastamine mõjutada päringu jõudlust. Kaaluge andmete denormaliseerimist, kui pesastatud struktuurid muutuvad liiga keerukaks.
• Vältige suuri tekstivälju: Suured tekstiväljad võivad oluliselt suurendada salvestusruumi ja päringu aega. Võimalusel kaaluge suure tekstilise andmestiku salvestamist eraldi salvestussüsteemi ja selle sidumist Parquet' andmetega unikaalse identifikaatori abil. Kui teksti on tingimata vaja salvestada, tihendage see sobivalt.

Näide: Kaaluge asukohaandmete salvestamist. Selle asemel, et salvestada laius- ja pikkuskraade eraldi `DOUBLE` veergudena, võiksite kaaluda georuumilise andmetüübi kasutamist (kui teie töötlusmootor seda toetab) või nende salvestamist ühe `STRING` väärtusena hästi defineeritud vormingus (nt „laiuskraad,pikkuskraad”). See võib parandada salvestamise tõhusust ja lihtsustada ruumilisi päringuid.

2. Õige kodeeringu valimine

Parquet pakub erinevaid kodeerimisskeeme, millest igaüks sobib erinevat tüüpi andmetele. Sobiva kodeeringu valimine võib oluliselt mõjutada tihendamist ja päringu jõudlust.

• Lihtkodeerimine (Plain Encoding): See on vaikekodeering ja salvestab lihtsalt andmeväärtused sellistena, nagu need on. See sobib andmetele, mida ei ole lihtne tihendada.
• Sõnastikupõhine kodeerimine (Dictionary Encoding): See kodeering loob veeru unikaalsete väärtuste sõnastiku ja salvestab seejärel tegelike väärtuste asemel sõnastiku indeksid. See on väga tõhus veergude puhul, millel on väike arv erinevaid väärtusi (nt kategoorilised andmed nagu riigikoodid, tootekategooriad või staatuskoodid).
• RLE (Run-Length Encoding): RLE sobib veergudele, kus on pikad korduvate väärtuste järjestused. See salvestab väärtuse ja korduste arvu.
• Deltakodeerimine (Delta Encoding): Deltakodeerimine salvestab järjestikuste väärtuste vahe. See on tõhus aegridade andmete või muude andmete puhul, kus väärtused kipuvad olema üksteisele lähedal.
• Bitipakitud kodeerimine (Bit-Packed Encoding): See kodeering pakib tõhusalt mitu väärtust ühte baiti, vähendades salvestusruumi, eriti väikeste täisarvude puhul.

Näide: Kaaluge veergu, mis esindab e-kaubanduse tehingute „tellimuse staatust” (nt „Ootel,” „Saadetud,” „Kätte toimetatud,” „Tühistatud”). Sõnastikupõhine kodeerimine oleks selles stsenaariumis väga tõhus, kuna veerul on piiratud arv erinevaid väärtusi. Teisest küljest ei saaks unikaalseid kasutajatunnuseid sisaldav veerg sõnastikupõhisest kodeerimisest kasu.

3. Tihenduskoodekid

Parquet toetab erinevaid tihenduskoodekeid salvestusruumi vähendamiseks. Koodeki valik võib oluliselt mõjutada nii salvestusmahtu kui ka protsessori kasutust tihendamise ja lahtipakkimise ajal.

• Snappy: Snappy on kiire tihenduskoodek, mis pakub head tasakaalu tihendussuhte ja kiiruse vahel. See on sageli hea vaikevalik.
• Gzip: Gzip pakub suuremaid tihendussuhteid kui Snappy, kuid on aeglasem. See sobib andmetele, millele pääsetakse ligi harva või kui salvestusruum on peamine mure.
• LZO: LZO on veel üks kiire tihenduskoodek, mida kasutatakse sageli Hadoop'i keskkondades.
• Brotli: Brotli pakub isegi paremaid tihendussuhteid kui Gzip, kuid on üldiselt aeglasem. See võib olla hea valik, kui salvestusruumi on vähe ja protsessori kasutus on vähem oluline.
• Zstandard (Zstd): Zstd pakub laia valikut tihendustasemeid, mis võimaldavad teil vahetada tihendussuhet kiiruse vastu. See pakub sageli paremat jõudlust kui Gzip sarnastel tihendustasemetel.
• Tihendamata: Vigade otsimiseks või konkreetsete jõudluskriitiliste stsenaariumide korral võite valida andmete tihendamata salvestamise, kuid see ei ole suurte andmekogumite puhul üldiselt soovitatav.

Näide: Sagedasti kasutatavate andmete jaoks reaalajas analüütikas oleks hea valik Snappy või Zstd madalama tihendustasemega. Arhiveeritud andmete jaoks, millele pääsetakse ligi harva, oleksid sobivamad Gzip või Brotli.

4. Partitsioneerimine

Partitsioneerimine hõlmab andmestiku jagamist väiksemateks, paremini hallatavateks osadeks ühe või mitme veeru väärtuste alusel. See võimaldab teil piirata päringuid ainult asjakohaste partitsioonidega, vähendades oluliselt I/O-d ja parandades päringu jõudlust.

• Partitsiooniveergude valimine: Valige partitsiooniveerud, mida kasutatakse sageli päringufiltrites. Levinud partitsioneerimisveerud on kuupäev, riik, piirkond ja kategooria.
• Partitsioneerimise detailsus: Mõelge oma partitsioonide detailsusele. Liiga palju partitsioone võib põhjustada väikseid faile, mis võivad jõudlust negatiivselt mõjutada. Liiga vähe partitsioone võib põhjustada suuri partitsioone, mida on raske töödelda.
• Hierarhiline partitsioneerimine: Aegridade andmete puhul kaaluge hierarhilise partitsioneerimise kasutamist (nt aasta/kuu/päev). See võimaldab teil tõhusalt pärida andmeid konkreetsete ajavahemike kohta.
• Vältige kõrge kardinaalsusega partitsioneerimist: Vältige partitsioneerimist veergude alusel, millel on suur arv erinevaid väärtusi (kõrge kardinaalsus), kuna see võib põhjustada suure hulga väikeseid partitsioone.

Näide: Müügitehingute andmestiku puhul võite partitsioneerida `aasta` ja `kuu` järgi. See võimaldaks teil tõhusalt pärida müügiandmeid konkreetse kuu või aasta kohta. Kui teete sageli päringuid müügiandmete kohta riigi järgi, võiksite lisada ka `riik` partitsiooniveeruna.

5. Faili suurus ja ploki suurus

Parquet-failid jaotatakse tavaliselt plokkideks. Ploki suurus mõjutab päringu töötlemise ajal paralleelsuse astet. Optimaalne faili suurus ja ploki suurus sõltuvad konkreetsest kasutusjuhtumist ja aluseks olevast infrastruktuurist.

• Faili suurus: Üldiselt eelistatakse optimaalse jõudluse saavutamiseks suuremaid faile (nt 128 MB kuni 1 GB). Väiksemad failid võivad põhjustada suurenenud üldkulusid metaandmete haldamise ja suurenenud I/O operatsioonide tõttu.
• Ploki suurus: Ploki suurus seatakse tavaliselt HDFS-i ploki suurusele (nt 128 MB või 256 MB).
• Tihendamine: Jõudluse parandamiseks tihendage regulaarselt väikesed Parquet-failid suuremateks failideks.

6. Predikaadi allasurumine (Predicate Pushdown)

Predikaadi allasurumine on võimas optimeerimistehnika, mis võimaldab filtreerimist teostada salvestuskihil, enne kui andmed mällu loetakse. See vähendab oluliselt I/O-d ja parandab päringu jõudlust.

• Lubage predikaadi allasurumine: Veenduge, et predikaadi allasurumine on teie päringumootoris (nt Apache Spark) lubatud.
• Kasutage filtreid tõhusalt: Kasutage oma päringutes filtreid, et piirata loetavate andmete hulka.
• Partitsioonide kärpimine: Predikaadi allasurumist saab kasutada ka partitsioonide kärpimiseks, kus terved partitsioonid jäetakse vahele, kui need ei vasta päringufiltrile.

7. Andmete vahelejätmise tehnikad

Lisaks predikaadi allasurumisele saab I/O edasiseks vähendamiseks kasutada ka muid andmete vahelejätmise tehnikaid. Min/max indeksid, Bloomi filtrid ja tsoonikaardid on mõned strateegiad ebaoluliste andmete lugemise vahelejätmiseks veergude statistika või eelnevalt arvutatud indeksite põhjal.

• Min/Max indeksid: Iga veeru minimaalse ja maksimaalse väärtuse salvestamine andmeplokis võimaldab päringumootoril vahele jätta plokid, mis jäävad päringu vahemikust välja.
• Bloomi filtrid: Bloomi filtrid pakuvad tõenäosuslikku viisi testimiseks, kas element on hulga liige. Neid saab kasutada plokkide vahelejätmiseks, mis tõenäoliselt ei sisalda sobivaid väärtusi.
• Tsoonikaardid (Zone Maps): Sarnaselt Min/Max indeksitele salvestavad tsoonikaardid täiendavat statistikat plokis olevate andmete kohta, võimaldades keerukamat andmete vahelejätmist.

8. Päringumootori optimeerimine

Parquet-päringute jõudlus sõltub ka kasutatavast päringumootorist (nt Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). Oma konkreetse päringumootori jaoks päringute optimeerimise mõistmine on ülioluline.

• Optimeerige päringuplaane: Analüüsige päringuplaane, et tuvastada potentsiaalseid kitsaskohti ja optimeerida päringu täitmist.
• Ühendamise (Join) optimeerimine: Kasutage sobivaid ühendamisstrateegiaid (nt broadcast hash join, shuffle hash join) vastavalt ühendatavate andmekogumite suurusele.
• Vahemällu salvestamine (Caching): Salvestage sageli kasutatavad andmed mällu, et vähendada I/O-d.
• Ressursside eraldamine: Eraldage päringumootorile korralikult ressursse (nt mälu, protsessor), et tagada optimaalne jõudlus.

9. Andmete lokaalsus

Andmete lokaalsus viitab andmete lähedusele töötlemisõlmedele. Kui andmed on salvestatud lokaalselt samades sõlmedes, mis neid töötlevad, on I/O minimeeritud ja jõudlus paranenud.

• Paigutage andmed ja töötlus koos: Veenduge, et teie Parquet-andmed on salvestatud samades sõlmedes, mis käitavad teie päringumootorit.
• HDFS-i teadlikkus: Seadistage oma päringumootor olema teadlik HDFS-i topoloogiast ja eelistama andmete lugemist lokaalsetest sõlmedest.

10. Regulaarne hooldus ja jälgimine

Parquet' optimeerimine on pidev protsess. Jälgige regulaarselt oma Parquet' andmekogumite jõudlust ja tehke vajadusel kohandusi.

• Jälgige päringute jõudlust: Jälgige päringute täitmisaegu ja tuvastage aeglaselt kulgevad päringud.
• Jälgige salvestusruumi kasutust: Jälgige oma Parquet' andmekogumite poolt kasutatavat salvestusruumi ja tuvastage tihendamise ja optimeerimise võimalusi.
• Andmete kvaliteet: Veenduge, et teie andmed on puhtad ja järjepidevad. Andmekvaliteedi probleemid võivad päringu jõudlust negatiivselt mõjutada.
• Skeemi areng: Planeerige skeemi arengut hoolikalt. Veergude lisamine või eemaldamine võib jõudlust mõjutada, kui seda ei tehta õigesti.

Täiustatud Parquet' optimeerimistehnikad

Vektoriseeritud lugemised Apache Arrow'ga

Apache Arrow on keelteülene arendusplatvorm mälusiseste andmete jaoks. Parquet' integreerimine Apache Arrow'ga võimaldab vektoriseeritud lugemisi, mis parandab oluliselt päringu jõudlust, töödeldes andmeid suuremates partiides. See väldib rea-põhise töötlemise üldkulusid, võimaldades palju kiiremaid analüütilisi töökoormusi. Rakendused hõlmavad sageli Arrow' veerupõhise mälusisese vormingu otsekasutamist Parquet-failidest, möödudes traditsioonilisest reakesksest iteratsioonist.

Veergude ümberjärjestamine

Veergude füüsiline järjekord Parquet-failis võib mõjutada tihendamist ja päringu jõudlust. Veergude ümberjärjestamine nii, et sarnaste omadustega veerud (nt kõrge kardinaalsus vs. madal kardinaalsus) salvestatakse koos, võib parandada tihendussuhteid ja vähendada I/O-d konkreetsetele veerurühmadele juurdepääsemisel. Eksperimenteerimine ja profileerimine on üliolulised, et määrata kindlaks antud andmestiku ja töökoormuse jaoks optimaalne veergude järjekord.

Bloomi filtrid tekstiveergudele

Kuigi Bloomi filtrid on üldiselt tõhusad numbriliste veergude puhul, võivad need olla kasulikud ka tekstiveergude jaoks, eriti võrdsuspredikaatidel filtreerimisel (nt `WHERE product_name = 'Specific Product'`). Bloomi filtrite lubamine sageli filtreeritavatele tekstiveergudele võib oluliselt vähendada I/O-d, jättes vahele plokid, mis tõenäoliselt ei sisalda sobivaid väärtusi. Tõhusus sõltub tekstiväärtuste kardinaalsusest ja jaotusest.

Kohandatud kodeeringud

Väga spetsiifiliste andmetüüpide või mustrite puhul kaaluge kohandatud kodeerimisskeemide rakendamist, mis on kohandatud andmete spetsiifilistele omadustele. See võib hõlmata kohandatud koodekite arendamist või olemasolevate teekide kasutamist, mis pakuvad spetsialiseeritud kodeerimisalgoritme. Kohandatud kodeeringute arendamine ja hooldamine nõuab märkimisväärset asjatundlikkust, kuid võib teatud stsenaariumides anda olulist jõudluse kasvu.

Parquet' metaandmete vahemällu salvestamine

Parquet-failid sisaldavad metaandmeid, mis kirjeldavad andmete skeemi, kodeerimist ja statistikat. Nende metaandmete vahemällu salvestamine võib oluliselt vähendada päringu latentsust, eriti päringute puhul, mis pääsevad juurde suurele hulgale Parquet-failidele. Päringumootorid pakuvad sageli metaandmete vahemällu salvestamise mehhanisme ja on oluline need seaded jõudluse maksimeerimiseks õigesti konfigureerida.

Globaalsed kaalutlused Parquet' optimeerimisel

Parquet'ga globaalses kontekstis töötades on oluline arvestada järgmisega:

• Ajavööndid: Ajatemplite salvestamisel kasutage UTC-d (koordineeritud maailmaaeg), et vältida mitmetähenduslikkust ja tagada järjepidevus erinevates ajavööndites.
• Märgistikukodeering: Kasutage kogu tekstilise andmestiku jaoks UTF-8 kodeeringut, et toetada laia valikut märke erinevatest keeltest.
• Valuuta: Rahaliste väärtuste salvestamisel kasutage järjepidevat valuutat ja kaaluge kümnendandmetüübi kasutamist, et vältida ujukomaarvude ebatäpsusi.
• Andmehaldus: Rakendage sobivaid andmehalduse põhimõtteid, et tagada andmete kvaliteet ja järjepidevus erinevates piirkondades ja meeskondades.
• Vastavus: Olge teadlik andmekaitsealastest määrustest (nt GDPR, CCPA) ja veenduge, et teie Parquet-andmeid salvestatakse ja töödeldakse nende määruste kohaselt.
• Kultuurilised erinevused: Olge oma andmeskeemi kujundamisel ja andmetüüpide valimisel teadlik kultuurilistest erinevustest. Näiteks võivad kuupäeva- ja numbriformaadid eri piirkondades erineda.

Kokkuvõte

Parquet' optimeerimine on mitmetahuline protsess, mis nõuab sügavat arusaamist andmete omadustest, kodeerimisskeemidest, tihenduskoodekitest ja päringumootori käitumisest. Selles juhendis käsitletud tehnikaid rakendades saavad andmeinsenerid ja arhitektid oluliselt parandada oma suurandmerakenduste jõudlust ja tõhusust. Pidage meeles, et optimaalne optimeerimisstrateegia sõltub konkreetsest kasutusjuhtumist ja aluseks olevast infrastruktuurist. Pidev jälgimine ja eksperimenteerimine on üliolulised parimate võimalike tulemuste saavutamiseks pidevalt arenevas suurandmete maastikul.