Columnar Storage: Parquet-optimoinnin hallinta suurdatassa

Suurdatan aikakaudella tehokas tallennus ja haku ovat ensiarvoisen tärkeitä. Columnasvarastointimuodot, kuten Apache Parquet, ovat nousseet kulmakiviksi nykyaikaisessa tietovarastoinnissa ja -analytiikassa. Parquet'n columnasrakenne mahdollistaa merkittävät optimoinnit datan pakkauksessa ja kyselysuorituskyvyssä, erityisesti käsiteltäessä suuria tietojoukkoja. Tämä opas tarjoaa kattavan katsauksen Parquet-optimointitekniikoihin, jotka on suunnattu globaalille data-insinöörien, analyytikoiden ja arkkitehtien yleisölle.

Columnasvarastoinnin ja Parquet'n ymmärtäminen

Mikä on columnasvarastointi?

Perinteiset riviorientoituneet tallennusjärjestelmät tallentavat tietueet peräkkäin, rivi riviltä. Vaikka tämä on tehokasta kokonaisten tietueiden hakemiseen, se muuttuu tehottomaksi, kun analyysiin tarvitaan vain osa sarakkeista. Columnasvarastointi sen sijaan tallentaa tiedot sarakkeittain. Tämä tarkoittaa, että kaikki tietyn sarakkeen arvot tallennetaan yhtenäisesti. Tämä asettelu tarjoaa useita etuja:

Parannettu pakkaus: Saman tyyppiset tiedot sarakkeessa voidaan pakata tehokkaammin käyttämällä tekniikoita, kuten ajonpituuskoodaus (RLE) tai sanakirjakoodaus.
Vähennetty I/O: Kun kysellään vain muutamaa saraketta, järjestelmän tarvitsee lukea vain asiaankuuluvat saraketiedot, mikä vähentää merkittävästi I/O-operaatioita ja parantaa kyselysuorituskykyä.
Parannettu analyyttinen suorituskyky: Columnasvarastointi sopii hyvin analyyttisiin työkuormiin, joihin usein liittyy tietojen yhdistäminen ja suodattaminen tietyissä sarakkeissa.

Apache Parquet'n esittely

Apache Parquet on avoimen lähdekoodin columnasvarastointimuoto, joka on suunniteltu tehokkaaseen datan tallennukseen ja hakuun. Se sopii erityisen hyvin käytettäväksi suurdatan käsittelykehyksissä, kuten Apache Spark, Apache Hadoop ja Apache Arrow. Parquet'n tärkeimpiin ominaisuuksiin kuuluvat:

Columnasvarastointi: Kuten edellä todettiin, Parquet tallentaa tiedot sarakkeittain.
Skeeman evoluutio: Parquet tukee skeeman evoluutiota, jonka avulla voit lisätä tai poistaa sarakkeita ilman, että koko tietojoukkoa tarvitsee kirjoittaa uudelleen.
Pakkaus: Parquet tukee erilaisia pakkauskoodekkeja, mukaan lukien Snappy, Gzip, LZO ja Brotli, mikä mahdollistaa merkittävät vähennykset tallennustilassa.
Koodaus: Parquet käyttää erilaisia koodausmenetelmiä, kuten sanakirjakoodaus, tavallinen koodaus ja deltakoodaus, optimoidakseen tallennustilan datan ominaisuuksien perusteella.
Predikaatin alasajo: Parquet tukee predikaatin alasajoa, mikä mahdollistaa suodatuksen suorittamisen tallennuskerroksessa, mikä edelleen vähentää I/O:ta ja parantaa kyselysuorituskykyä.

Tärkeimmät optimointitekniikat Parquet'lle

1. Skeeman suunnittelu ja datatyypit

Huolellinen skeeman suunnittelu on ratkaisevan tärkeää Parquet-optimoinnissa. Sopivien datatyyppien valinta kullekin sarakkeelle voi vaikuttaa merkittävästi tallennustehokkuuteen ja kyselysuorituskykyyn.

Oikeiden datatyyppien valitseminen: Käytä pienintä datatyyppiä, joka voi tarkasti esittää dataa. Jos esimerkiksi sarake edustaa ikiä, käytä `INT8`- tai `INT16`-tyyppiä `INT32`-tyypin sijaan, jos enimmäisikä on pienemmällä alueella. Samoin rahallisille arvoille harkitse `DECIMAL`-tyypin käyttöä sopivalla tarkkuudella ja skaalalla välttääksesi liukulukujen epätarkkuudet.
Sisäkkäiset tietorakenteet: Parquet tukee sisäkkäisiä tietorakenteita (esim. luetteloita ja karttoja). Käytä niitä harkiten. Vaikka ne voivat olla hyödyllisiä monimutkaisen datan esittämiseen, liiallinen sisäkkäisyys voi vaikuttaa kyselysuorituskykyyn. Harkitse datan denormalisointia, jos sisäkkäiset rakenteet muuttuvat liian monimutkaisiksi.
Vältä suuria tekstikenttiä: Suuret tekstikentät voivat lisätä merkittävästi tallennustilaa ja kyselyaikaa. Jos mahdollista, harkitse suurten tekstidatojen tallentamista erilliseen tallennusjärjestelmään ja linkitä se Parquet-dataan käyttämällä yksilöllistä tunnusta. Kun on ehdottoman välttämätöntä tallentaa tekstiä, pakkaa se asianmukaisesti.

Esimerkki: Harkitse sijaintitietojen tallentamista. Sen sijaan, että tallentaisit leveys- ja pituusasteen erillisinä `DOUBLE`-sarakkeina, voit harkita geospatiaalisen datatyypin käyttöä (jos prosessointimoottorisi tukee sitä) tai tallentaa ne yhtenä `STRING`-merkkijonona hyvin määritellyssä muodossa (esim. "leveysaste,pituusaste"). Tämä voi parantaa tallennustehokkuutta ja yksinkertaistaa spatiaalisia kyselyitä.

2. Oikean koodauksen valitseminen

Parquet tarjoaa erilaisia koodausmenetelmiä, joista jokainen sopii erityyppisille datatyypeille. Sopivan koodauksen valitseminen voi vaikuttaa merkittävästi pakkaukseen ja kyselysuorituskykyyn.

Tavallinen koodaus: Tämä on oletuskoodaus, ja se tallentaa datan arvot sellaisenaan. Se sopii datalle, jota ei ole helppo pakata.
Sanakirjakoodaus: Tämä koodaus luo sanakirjan sarakkeen yksilöllisistä arvoista ja tallentaa sitten sanakirjan indeksit todellisten arvojen sijasta. Se on erittäin tehokas sarakkeille, joissa on pieni määrä erillisiä arvoja (esim. luokittelutiedot, kuten maakoodit, tuoteluokat tai tilakoodit).
Ajonpituuskoodaus (RLE): RLE sopii sarakkeille, joissa on pitkiä toistuvia arvoja. Se tallentaa arvon ja sen, kuinka monta kertaa se toistuu.
Deltakoodaus: Deltakoodaus tallentaa peräkkäisten arvojen välisen eron. Se on tehokas aikasarjadatalle tai muulle datalle, jossa arvot ovat yleensä lähellä toisiaan.
Bitti-pakattu koodaus: Tämä koodaus pakkaa tehokkaasti useita arvoja yhteen tavuun, mikä vähentää tallennustilaa erityisesti pienille kokonaislukuarvoille.

Esimerkki: Harkitse saraketta, joka edustaa verkkokauppatapahtumien "tilaustilaa" (esim. "Odottaa", "Lähetetty", "Toimitettu", "Peruutettu"). Sanakirjakoodaus olisi erittäin tehokas tässä skenaariossa, koska sarakkeessa on rajoitettu määrä erillisiä arvoja. Toisaalta sarake, joka sisältää yksilöllisiä käyttäjätunnuksia, ei hyötyisi sanakirjakoodauksesta.

3. Pakkauskoodekit

Parquet tukee erilaisia pakkauskoodekkeja tallennustilan vähentämiseksi. Koodekin valinta voi vaikuttaa merkittävästi sekä tallennuskoon että CPU:n käyttöön pakkaamisen ja purkamisen aikana.

Snappy: Snappy on nopea pakkauskoodekki, joka tarjoaa hyvän tasapainon pakkaussuhteen ja nopeuden välillä. Se on usein hyvä oletusvalinta.
Gzip: Gzip tarjoaa Snappyä korkeammat pakkaussuhteet, mutta on hitaampi. Se sopii datalle, johon pääsee harvoin tai kun tallennustila on ensisijainen huolenaihe.
LZO: LZO on toinen nopea pakkauskoodekki, jota käytetään usein Hadoop-ympäristöissä.
Brotli: Brotli tarjoaa jopa paremmat pakkaussuhteet kuin Gzip, mutta on yleensä hitaampi. Se voi olla hyvä vaihtoehto, kun tallennustila on rajallinen ja CPU:n käyttö on vähemmän tärkeää.
Zstandard (Zstd): Zstd tarjoaa laajan valikoiman pakkaustasoja, joiden avulla voit vaihtaa pakkaussuhdetta nopeutta vastaan. Se tarjoaa usein paremman suorituskyvyn kuin Gzip vastaavilla pakkaustasoilla.
Pakkaamaton: Virheenkorjausta tai tiettyjä suorituskyvyn kannalta kriittisiä skenaarioita varten voit tallentaa datan pakkaamattomana, mutta tätä ei yleensä suositella suurille tietojoukoille.

Esimerkki: Reaaliaikaisessa analytiikassa käytettäville usein käytetyille tiedoille Snappy tai Zstd alemmalla pakkaustasolla olisi hyvä valinta. Arkistoiduille tiedoille, joihin pääsee harvoin, Gzip tai Brotli olisi sopivampi.

4. Osiointi

Osiointi tarkoittaa tietojoukon jakamista pienempiin, hallittavampiin osiin yhden tai useamman sarakkeen arvojen perusteella. Tämän avulla voit rajoittaa kyselyt vain asiaankuuluviin osioihin, mikä vähentää merkittävästi I/O:ta ja parantaa kyselysuorituskykyä.

Osiosarakkeiden valitseminen: Valitse osiosarakkeet, joita käytetään usein kyselysuodattimissa. Yleisiä osiosarakkeita ovat päivämäärä, maa, alue ja luokka.
Osioinnin rakeisuus: Harkitse osioiden rakeisuutta. Liian monet osiot voivat johtaa pieniin tiedostoihin, jotka voivat vaikuttaa negatiivisesti suorituskykyyn. Liian harvat osiot voivat johtaa suuriin osioihin, joita on vaikea käsitellä.
Hierarkkinen osiointi: Aikasarjatiedoille harkitse hierarkkisen osioinnin käyttöä (esim. vuosi/kuukausi/päivä). Tämän avulla voit tehokkaasti kysellä tietoja tietyiltä aikaväleiltä.
Vältä korkean kardinaliteetin osiointia: Vältä osiointia sarakkeissa, joissa on suuri määrä erillisiä arvoja (korkea kardinaliteetti), koska tämä voi johtaa suureen määrään pieniä osioita.

Esimerkki: Myyntitapahtumien tietojoukolle voit osioida `vuoden` ja `kuukauden` mukaan. Tämän avulla voit tehokkaasti kysellä myyntitietoja tietyltä kuukaudelta tai vuodelta. Jos kyselet usein myyntitietoja maan mukaan, voit myös lisätä `maan` osiosarakkeeksi.

5. Tiedostokoko ja lohkokoko

Parquet-tiedostot jaetaan tyypillisesti lohkoihin. Lohkokoko vaikuttaa kyselyn käsittelyn aikaisen rinnakkaisuuden asteeseen. Optimaalinen tiedostokoko ja lohkokoko riippuvat tietystä käyttötapauksesta ja taustalla olevasta infrastruktuurista.

Tiedostokoko: Yleensä suurempia tiedostokokoja (esim. 128 Mt - 1 Gt) suositellaan optimaalisen suorituskyvyn saavuttamiseksi. Pienemmät tiedostot voivat johtaa lisääntyneisiin yleiskustannuksiin metatietojen hallinnan ja lisääntyneiden I/O-operaatioiden vuoksi.
Lohkokoko: Lohkokoko asetetaan tyypillisesti HDFS-lohkokoon mukaan (esim. 128 Mt tai 256 Mt).
Tiivistys: Tiivistä säännöllisesti pienet Parquet-tiedostot suuremmiksi tiedostoiksi suorituskyvyn parantamiseksi.

6. Predikaatin alasajo

Predikaatin alasajo on tehokas optimointitekniikka, joka mahdollistaa suodatuksen suorittamisen tallennuskerroksessa, ennen kuin data luetaan muistiin. Tämä vähentää merkittävästi I/O:ta ja parantaa kyselysuorituskykyä.

Ota predikaatin alasajo käyttöön: Varmista, että predikaatin alasajo on käytössä kyselymoottorissasi (esim. Apache Spark).
Käytä suodattimia tehokkaasti: Käytä suodattimia kyselyissäsi rajoittaaksesi luettavan datan määrää.
Osioiden karsiminen: Predikaatin alasajoa voidaan käyttää myös osioiden karsimiseen, jossa kokonaisia osioita ohitetaan, jos ne eivät täytä kyselyn suodatinta.

7. Datan ohitustekniikat

Predikaatin alasajon lisäksi muita datan ohitustekniikoita voidaan käyttää I/O:n edelleen vähentämiseen. Min/Max-indeksit, bloom-suodattimet ja vyöhykekartat ovat joitain strategioita lukea epäolennaista dataa saraketilastojen tai esilaskettujen indeksien perusteella.

Min/Max-indeksit: Jokaisen lohkon sarakkeiden vähimmäis- ja enimmäisarvojen tallentaminen mahdollistaa kyselymoottorin ohittaa lohkot, jotka eivät kuulu kyselyn alueelle.
Bloom-suodattimet: Bloom-suodattimet tarjoavat todennäköisyydellisen tavan testata, onko elementti joukon jäsen. Niitä voidaan käyttää lohkojen ohittamiseen, jotka eivät todennäköisesti sisällä vastaavia arvoja.
Vyöhykekartat: Samanlainen kuin Min/Max-indeksit, vyöhykekartat tallentavat lisätilastoja lohkon datasta mahdollistaen kehittyneemmän datan ohituksen.

8. Kyselymoottorin optimointi

Parquet-kyselyjen suorituskyky riippuu myös käytetystä kyselymoottorista (esim. Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). On ratkaisevan tärkeää ymmärtää, miten kyselyt optimoidaan tietylle kyselymoottorille.

Optimoi kyselysuunnitelmat: Analysoi kyselysuunnitelmat tunnistaaksesi mahdolliset pullonkaulat ja optimoidaksesi kyselyn suorittamisen.
Liittämisen optimointi: Käytä sopivia liittämisstrategioita (esim. broadcast hash join, shuffle hash join) liitettävien tietojoukkojen koon perusteella.
Välimuisti: Välimuista usein käytetty data muistiin I/O:n vähentämiseksi.
Resurssien allokointi: Kohdista resurssit (esim. muisti, CPU) oikein kyselymoottorille optimaalisen suorituskyvyn varmistamiseksi.

9. Datan paikallisuus

Datan paikallisuus viittaa datan läheisyyteen prosessointisolmuihin. Kun data tallennetaan paikallisesti samoihin solmuihin, jotka käsittelevät sitä, I/O minimoidaan ja suorituskyky paranee.

Sijoita data ja prosessointi samalle paikalle: Varmista, että Parquet-datasi on tallennettu samoihin solmuihin, joissa kyselymoottorisi on käynnissä.
HDFS-tietoisuus: Määritä kyselymoottorisi tietämään HDFS-topologiasta ja priorisoimaan datan lukemista paikallisista solmuista.

10. Säännöllinen ylläpito ja valvonta

Parquet-optimointi on jatkuva prosessi. Valvo säännöllisesti Parquet-tietojoukkojesi suorituskykyä ja tee tarvittavia muutoksia.

Valvo kyselyjen suorituskykyä: Seuraa kyselyjen suoritusaikoja ja tunnista hitaasti toimivat kyselyt.
Valvo tallennustilan käyttöä: Valvo Parquet-tietojoukkojesi käyttämää tallennustilaa ja tunnista mahdollisuudet pakkaukseen ja optimointiin.
Datan laatu: Varmista, että datasi on puhdasta ja johdonmukaista. Datan laatuongelmat voivat vaikuttaa negatiivisesti kyselysuorituskykyyn.
Skeeman evoluutio: Suunnittele skeeman evoluutio huolellisesti. Sarakkeiden lisääminen tai poistaminen voi vaikuttaa suorituskykyyn, jos sitä ei tehdä oikein.

Kehittyneet Parquet-optimointitekniikat

Vektoroidut luvut Apache Arrow'n avulla

Apache Arrow on kieltenvälinen kehitysalusta muistissa olevalle datalle. Parquet'n integrointi Apache Arrow'n kanssa mahdollistaa vektoroidut luvut, mikä parantaa merkittävästi kyselysuorituskykyä käsittelemällä dataa suuremmissa erissä. Tämä välttää rivikohtaisen prosessoinnin yleiskustannukset mahdollistaen paljon nopeammat analyyttiset työkuormat. Toteutukset sisältävät usein Arrow'n columnasrakenteen muistissa olevan muodon hyödyntämisen suoraan Parquet-tiedostoista ohittaen perinteisen rivipohjaisen iteroinnin.

Sarakkeiden uudelleenjärjestys

Sarakkeiden fyysinen järjestys Parquet-tiedostossa voi vaikuttaa pakkaukseen ja kyselysuorituskykyyn. Sarakkeiden uudelleenjärjestäminen siten, että samankaltaiset ominaisuudet (esim. korkea kardinaliteetti vs. matala kardinaliteetti) omaavat sarakkeet tallennetaan yhdessä, voi parantaa pakkaussuhteita ja vähentää I/O:ta, kun käytetään tiettyjä sarakeryhmiä. Kokeilu ja profilointi ovat ratkaisevan tärkeitä optimaalisen sarakkeiden järjestyksen määrittämiseksi tietylle tietojoukolle ja työkuormalle.

Bloom-suodattimet merkkijonosarakkeille

Vaikka Bloom-suodattimet ovat yleensä tehokkaita numeerisille sarakkeille, ne voivat olla hyödyllisiä myös merkkijonosarakkeille, erityisesti suodatettaessa yhtäläisyyspredikaatteja (esim. `WHERE product_name = 'Tietty tuote'`). Bloom-suodattimien ottaminen käyttöön usein suodatetuille merkkijonosarakkeille voi vähentää merkittävästi I/O:ta ohittamalla lohkot, jotka eivät todennäköisesti sisällä vastaavia arvoja. Tehokkuus riippuu merkkijonoarvojen kardinaliteetista ja jakaumasta.

Mukautetut koodaukset

Hyvin erikoistuneille datatyypeille tai -malleille harkitse mukautettujen koodausmenetelmien toteuttamista, jotka on räätälöity datan erityisominaisuuksien mukaan. Tämä voi sisältää mukautettujen koodekkien kehittämisen tai erikoistuneita koodausalgoritmeja tarjoavien olemassa olevien kirjastojen hyödyntämisen. Mukautettujen koodausten kehittäminen ja ylläpito vaativat huomattavaa asiantuntemusta, mutta voivat tuottaa huomattavia suorituskyvyn parannuksia tietyissä skenaarioissa.

Parquet-metatietojen välimuisti

Parquet-tiedostot sisältävät metatietoja, jotka kuvaavat datan skeemaa, koodausta ja tilastoja. Tämän metadatan välimuistiin tallentaminen voi vähentää merkittävästi kyselyn viivettä, erityisesti kyselyille, jotka käyttävät suurta määrää Parquet-tiedostoja. Kyselymoottorit tarjoavat usein mekanismeja metatietojen välimuistiin tallentamiseen, ja on tärkeää määrittää nämä asetukset asianmukaisesti suorituskyvyn maksimoimiseksi.

Globaalit näkökohdat Parquet-optimoinnille

Kun työskentelet Parquet'n kanssa globaalissa kontekstissa, on tärkeää ottaa huomioon seuraavat asiat:

Aikavyöhykkeet: Kun tallennat aikaleimoja, käytä UTC:tä (Coordinated Universal Time) epäselvyyksien välttämiseksi ja johdonmukaisuuden varmistamiseksi eri aikavyöhykkeillä.
Merkistökoodaus: Käytä UTF-8-koodausta kaikelle tekstidatalle tukeaksesi laajaa valikoimaa eri kielten merkkejä.
Valuutta: Kun tallennat rahallisia arvoja, käytä johdonmukaista valuuttaa ja harkitse desimaalisen datatyypin käyttöä liukulukujen epätarkkuuksien välttämiseksi.
Datan hallinta: Ota käyttöön asianmukaiset datan hallintakäytännöt datan laadun ja johdonmukaisuuden varmistamiseksi eri alueilla ja tiimeissä.
Vaatimustenmukaisuus: Ole tietoinen tietosuojamääräyksistä (esim. GDPR, CCPA) ja varmista, että Parquet-datasi tallennetaan ja käsitellään näiden määräysten mukaisesti.
Kulttuurierot: Ota huomioon kulttuurierot, kun suunnittelet dataskeemaasi ja valitset datatyyppejä. Esimerkiksi päivämäärä- ja numeroformaatit voivat vaihdella eri alueilla.

Johtopäätös

Parquet-optimointi on monitahoinen prosessi, joka edellyttää syvällistä ymmärrystä datan ominaisuuksista, koodausmenetelmistä, pakkauskoodekeista ja kyselymoottorin käyttäytymisestä. Soveltamalla tässä oppaassa käsiteltyjä tekniikoita datainsinöörit ja -arkkitehdit voivat parantaa merkittävästi suurdatasovellustensa suorituskykyä ja tehokkuutta. Muista, että optimaalinen optimointistrategia riippuu tietystä käyttötapauksesta ja taustalla olevasta infrastruktuurista. Jatkuva valvonta ja kokeilu ovat ratkaisevan tärkeitä parhaiden mahdollisten tulosten saavuttamiseksi jatkuvasti kehittyvässä suurdataympäristössä.