Stockage en colonnes : Maîtriser l'optimisation Parquet pour le Big Data

À l'ère du big data, l'efficacité du stockage et de la récupération des données est primordiale. Les formats de stockage en colonnes, tels qu'Apache Parquet, sont devenus une pierre angulaire de l'entreposage et de l'analyse de données modernes. La structure en colonnes de Parquet permet des optimisations significatives en matière de compression des données et de performance des requêtes, en particulier lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données. Ce guide propose une exploration complète des techniques d'optimisation de Parquet, s'adressant à un public mondial d'ingénieurs de données, d'analystes et d'architectes.

Comprendre le stockage en colonnes et Parquet

Qu'est-ce que le stockage en colonnes ?

Les systèmes de stockage traditionnels orientés ligne stockent les enregistrements de données de manière séquentielle, ligne par ligne. Bien que cette méthode soit efficace pour récupérer des enregistrements entiers, elle devient inefficace lorsqu'un sous-ensemble de colonnes est nécessaire pour l'analyse. Le stockage en colonnes, en revanche, stocke les données par colonne. Cela signifie que toutes les valeurs d'une colonne particulière sont stockées de manière contiguë. Cette disposition offre plusieurs avantages :

Amélioration de la compression : Des types de données similaires au sein d'une colonne peuvent être compressés plus efficacement à l'aide de techniques telles que le codage par plage (RLE) ou le codage par dictionnaire.
Réduction des E/S : Lors de l'interrogation de quelques colonnes seulement, le système n'a besoin de lire que les données des colonnes pertinentes, ce qui réduit considérablement les opérations d'E/S et améliore les performances des requêtes.
Performance analytique améliorée : Le stockage en colonnes est bien adapté aux charges de travail analytiques qui impliquent souvent l'agrégation et le filtrage de données sur des colonnes spécifiques.

Présentation d'Apache Parquet

Apache Parquet est un format de stockage en colonnes open-source conçu pour le stockage et la récupération efficaces des données. Il est particulièrement bien adapté à une utilisation avec des frameworks de traitement de big data comme Apache Spark, Apache Hadoop et Apache Arrow. Les principales caractéristiques de Parquet incluent :

Stockage en colonnes : Comme nous l'avons vu, Parquet stocke les données par colonne.
Évolution du schéma : Parquet prend en charge l'évolution du schéma, vous permettant d'ajouter ou de supprimer des colonnes sans réécrire l'ensemble des données.
Compression : Parquet prend en charge divers codecs de compression, notamment Snappy, Gzip, LZO et Brotli, permettant des réductions significatives de l'espace de stockage.
Encodage : Parquet emploie différents schémas d'encodage, tels que le codage par dictionnaire, le codage plein (plain) et le codage delta, pour optimiser le stockage en fonction des caractéristiques des données.
Predicate Pushdown : Parquet prend en charge le predicate pushdown, permettant au filtrage de se produire au niveau de la couche de stockage, ce qui réduit encore les E/S et améliore les performances des requêtes.

Techniques d'optimisation clés pour Parquet

1. Conception de schéma et types de données

Une conception de schéma minutieuse est cruciale pour l'optimisation de Parquet. Le choix des types de données appropriés pour chaque colonne peut avoir un impact significatif sur l'efficacité du stockage et les performances des requêtes.

Sélectionner les bons types de données : Utilisez le plus petit type de données pouvant représenter précisément les données. Par exemple, si une colonne représente des âges, utilisez `INT8` ou `INT16` au lieu de `INT32` si l'âge maximum se situe dans la plage la plus petite. De même, pour les valeurs monétaires, envisagez d'utiliser `DECIMAL` avec une précision et une échelle appropriées pour éviter les imprécisions des nombres à virgule flottante.
Structures de données imbriquées : Parquet prend en charge les structures de données imbriquées (par ex., listes et maps). Utilisez-les judicieusement. Bien qu'elles puissent être utiles pour représenter des données complexes, une imbrication excessive peut nuire aux performances des requêtes. Envisagez de dénormaliser les données si les structures imbriquées deviennent trop complexes.
Éviter les grands champs de texte : Les grands champs de texte peuvent augmenter considérablement l'espace de stockage et le temps de requête. Si possible, envisagez de stocker les grandes données textuelles dans un système de stockage distinct et de les lier aux données Parquet à l'aide d'un identifiant unique. Lorsqu'il est absolument nécessaire de stocker du texte, compressez-le de manière appropriée.

Exemple : Envisagez de stocker des données de localisation. Au lieu de stocker la latitude et la longitude dans des colonnes `DOUBLE` distinctes, vous pourriez envisager d'utiliser un type de données géospatiales (si pris en charge par votre moteur de traitement) ou de les stocker comme une seule chaîne de caractères `STRING` dans un format bien défini (par ex., "latitude,longitude"). Cela peut améliorer l'efficacité du stockage et simplifier les requêtes spatiales.

2. Choisir le bon encodage

Parquet offre divers schémas d'encodage, chacun adapté à différents types de données. La sélection de l'encodage approprié peut avoir un impact significatif sur la compression et les performances des requêtes.

Codage plein (Plain Encoding) : C'est l'encodage par défaut et il stocke simplement les valeurs de données telles quelles. Il convient aux données qui ne sont pas facilement compressibles.
Codage par dictionnaire : Cet encodage crée un dictionnaire de valeurs uniques pour une colonne, puis stocke les indices du dictionnaire au lieu des valeurs réelles. Il est très efficace pour les colonnes avec un petit nombre de valeurs distinctes (par ex., des données catégorielles comme les codes de pays, les catégories de produits ou les codes de statut).
Codage par plage (Run-Length Encoding - RLE) : Le RLE convient aux colonnes présentant de longues séquences de valeurs répétées. Il stocke la valeur et le nombre de fois où elle se répète.
Codage delta : Le codage delta stocke la différence entre des valeurs consécutives. Il est efficace pour les données de séries temporelles ou d'autres données où les valeurs ont tendance à être proches les unes des autres.
Codage par paquets de bits (Bit-Packed Encoding) : Cet encodage regroupe efficacement plusieurs valeurs dans un seul octet, réduisant l'espace de stockage, en particulier pour les petites valeurs entières.

Exemple : Considérez une colonne représentant le "statut de la commande" des transactions de commerce électronique (par ex., "En attente", "Expédiée", "Livrée", "Annulée"). Le codage par dictionnaire serait très efficace dans ce scénario car la colonne a un nombre limité de valeurs distinctes. En revanche, une colonne contenant des identifiants d'utilisateurs uniques ne bénéficierait pas du codage par dictionnaire.

3. Codecs de compression

Parquet prend en charge divers codecs de compression pour réduire l'espace de stockage. Le choix du codec peut avoir un impact significatif à la fois sur la taille du stockage et sur l'utilisation du processeur lors de la compression et de la décompression.

Snappy : Snappy est un codec de compression rapide qui offre un bon équilibre entre le taux de compression et la vitesse. C'est souvent un bon choix par défaut.
Gzip : Gzip offre des taux de compression plus élevés que Snappy mais est plus lent. Il convient aux données qui sont consultées rarement ou lorsque l'espace de stockage est une préoccupation majeure.
LZO : LZO est un autre codec de compression rapide qui est souvent utilisé dans les environnements Hadoop.
Brotli : Brotli offre des taux de compression encore meilleurs que Gzip mais est généralement plus lent. Il peut être une bonne option lorsque l'espace de stockage est primordial et que l'utilisation du processeur est moins préoccupante.
Zstandard (Zstd) : Zstd offre une large gamme de niveaux de compression, vous permettant de trouver un compromis entre le taux de compression et la vitesse. Il offre souvent de meilleures performances que Gzip à des niveaux de compression similaires.
Non compressé : Pour le débogage ou des scénarios spécifiques critiques en termes de performance, vous pourriez choisir de stocker les données non compressées, mais ce n'est généralement pas recommandé pour les grands ensembles de données.

Exemple : Pour les données fréquemment consultées utilisées dans l'analyse en temps réel, Snappy ou Zstd avec un niveau de compression inférieur serait un bon choix. Pour les données d'archivage consultées rarement, Gzip ou Brotli seraient plus appropriés.

4. Partitionnement

Le partitionnement consiste à diviser un ensemble de données en parties plus petites et plus faciles à gérer en fonction des valeurs d'une ou plusieurs colonnes. Cela vous permet de restreindre les requêtes aux seules partitions pertinentes, réduisant ainsi considérablement les E/S et améliorant les performances des requêtes.

Choisir les colonnes de partitionnement : Sélectionnez des colonnes de partitionnement qui sont fréquemment utilisées dans les filtres de requêtes. Les colonnes de partitionnement courantes incluent la date, le pays, la région et la catégorie.
Granularité du partitionnement : Considérez la granularité de vos partitions. Trop de partitions peuvent conduire à de petits fichiers, ce qui peut nuire aux performances. Trop peu de partitions peuvent entraîner de grandes partitions difficiles à traiter.
Partitionnement hiérarchique : Pour les données de séries temporelles, envisagez d'utiliser un partitionnement hiérarchique (par ex., année/mois/jour). Cela vous permet d'interroger efficacement les données pour des plages de temps spécifiques.
Éviter le partitionnement à haute cardinalité : Évitez de partitionner sur des colonnes avec un grand nombre de valeurs distinctes (haute cardinalité), car cela peut conduire à un grand nombre de petites partitions.

Exemple : Pour un ensemble de données de transactions de vente, vous pourriez partitionner par `année` et `mois`. Cela vous permettrait d'interroger efficacement les données de vente pour un mois ou une année spécifique. Si vous interrogez fréquemment les données de vente par pays, vous pourriez également ajouter `pays` comme colonne de partition.

5. Taille des fichiers et taille des blocs

Les fichiers Parquet sont généralement divisés en blocs. La taille du bloc influence le degré de parallélisme lors du traitement des requêtes. La taille optimale des fichiers et des blocs dépend du cas d'utilisation spécifique et de l'infrastructure sous-jacente.

Taille des fichiers : En général, des fichiers de plus grande taille (par ex., 128 Mo à 1 Go) sont préférables pour des performances optimales. Des fichiers plus petits peuvent entraîner une surcharge accrue due à la gestion des métadonnées et à une augmentation des opérations d'E/S.
Taille des blocs : La taille du bloc est généralement définie sur la taille du bloc HDFS (par ex., 128 Mo ou 256 Mo).
Compactage : Compactez régulièrement les petits fichiers Parquet en fichiers plus grands pour améliorer les performances.

6. Predicate Pushdown

Le predicate pushdown est une technique d'optimisation puissante qui permet au filtrage de se produire au niveau de la couche de stockage, avant que les données ne soient lues en mémoire. Cela réduit considérablement les E/S et améliore les performances des requêtes.

Activer le Predicate Pushdown : Assurez-vous que le predicate pushdown est activé dans votre moteur de requête (par ex., Apache Spark).
Utiliser les filtres efficacement : Utilisez des filtres dans vos requêtes pour restreindre la quantité de données à lire.
Élagage de partition (Partition Pruning) : Le predicate pushdown peut également être utilisé pour l'élagage de partition, où des partitions entières sont ignorées si elles ne satisfont pas au filtre de la requête.

7. Techniques d'omission de données (Data Skipping)

Au-delà du predicate pushdown, d'autres techniques d'omission de données peuvent être utilisées pour réduire davantage les E/S. Les index Min/Max, les filtres de Bloom et les cartes de zone (zone maps) sont quelques stratégies pour éviter de lire des données non pertinentes en se basant sur les statistiques des colonnes ou des index pré-calculés.

Index Min/Max : Le stockage des valeurs minimales et maximales pour chaque colonne dans un bloc de données permet au moteur de requête d'ignorer les blocs qui se trouvent en dehors de la plage de la requête.
Filtres de Bloom : Les filtres de Bloom fournissent un moyen probabiliste de tester si un élément est membre d'un ensemble. Ils peuvent être utilisés pour ignorer les blocs qui sont peu susceptibles de contenir des valeurs correspondantes.
Cartes de zone (Zone Maps) : Similaires aux index Min/Max, les cartes de zone stockent des statistiques supplémentaires sur les données à l'intérieur d'un bloc, permettant une omission de données plus sophistiquée.

8. Optimisation du moteur de requête

La performance des requêtes Parquet dépend également du moteur de requête utilisé (par ex., Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). Comprendre comment optimiser les requêtes pour votre moteur de requête spécifique est crucial.

Optimiser les plans de requête : Analysez les plans de requête pour identifier les goulots d'étranglement potentiels et optimiser l'exécution des requêtes.
Optimisation des jointures : Utilisez des stratégies de jointure appropriées (par ex., broadcast hash join, shuffle hash join) en fonction de la taille des ensembles de données à joindre.
Mise en cache : Mettez en cache les données fréquemment consultées en mémoire pour réduire les E/S.
Allocation des ressources : Allouez correctement les ressources (par ex., mémoire, processeur) au moteur de requête pour garantir des performances optimales.

9. Localité des données

La localité des données fait référence à la proximité des données par rapport aux nœuds de traitement. Lorsque les données sont stockées localement sur les mêmes nœuds qui les traitent, les E/S sont minimisées et les performances sont améliorées.

Co-localiser données et traitement : Assurez-vous que vos données Parquet sont stockées sur les mêmes nœuds qui exécutent votre moteur de requête.
Sensibilisation à HDFS : Configurez votre moteur de requête pour qu'il soit conscient de la topologie HDFS et pour qu'il privilégie la lecture des données à partir des nœuds locaux.

10. Maintenance et surveillance régulières

L'optimisation de Parquet est un processus continu. Surveillez régulièrement les performances de vos ensembles de données Parquet et effectuez des ajustements si nécessaire.

Surveiller les performances des requêtes : Suivez les temps d'exécution des requêtes et identifiez les requêtes lentes.
Surveiller l'utilisation du stockage : Surveillez l'espace de stockage utilisé par vos ensembles de données Parquet et identifiez les opportunités de compression et d'optimisation.
Qualité des données : Assurez-vous que vos données sont propres et cohérentes. Les problèmes de qualité des données peuvent avoir un impact négatif sur les performances des requêtes.
Évolution du schéma : Planifiez soigneusement l'évolution du schéma. L'ajout ou la suppression de colonnes peut avoir un impact sur les performances si cela n'est pas fait correctement.

Techniques d'optimisation avancées pour Parquet

Lectures vectorisées avec Apache Arrow

Apache Arrow est une plateforme de développement multi-langage pour les données en mémoire. L'intégration de Parquet avec Apache Arrow permet des lectures vectorisées, ce qui améliore considérablement les performances des requêtes en traitant les données par lots plus importants. Cela évite la surcharge de traitement par ligne, permettant des charges de travail analytiques beaucoup plus rapides. Les implémentations impliquent souvent l'exploitation directe du format en mémoire colonnaire d'Arrow à partir des fichiers Parquet, contournant l'itération traditionnelle basée sur les lignes.

Réorganisation des colonnes

L'ordre physique des colonnes dans un fichier Parquet peut avoir un impact sur la compression et les performances des requêtes. La réorganisation des colonnes de manière à ce que celles ayant des caractéristiques similaires (par ex., haute cardinalité vs faible cardinalité) soient stockées ensemble peut améliorer les taux de compression et réduire les E/S lors de l'accès à des groupes de colonnes spécifiques. L'expérimentation et le profilage sont cruciaux pour déterminer l'ordre optimal des colonnes pour un ensemble de données et une charge de travail donnés.

Filtres de Bloom pour les colonnes de type chaîne de caractères

Bien que les filtres de Bloom soient généralement efficaces pour les colonnes numériques, ils peuvent également être bénéfiques pour les colonnes de type chaîne de caractères, en particulier lors du filtrage sur des prédicats d'égalité (par ex., `WHERE nom_produit = 'Produit Spécifique'`). L'activation des filtres de Bloom pour les colonnes de type chaîne de caractères fréquemment filtrées peut réduire considérablement les E/S en ignorant les blocs qui sont peu susceptibles de contenir des valeurs correspondantes. L'efficacité dépend de la cardinalité et de la distribution des valeurs de la chaîne.

Encodages personnalisés

Pour des types de données ou des modèles très spécialisés, envisagez de mettre en œuvre des schémas d'encodage personnalisés qui sont adaptés aux caractéristiques spécifiques des données. Cela peut impliquer le développement de codecs personnalisés ou l'exploitation de bibliothèques existantes qui fournissent des algorithmes d'encodage spécialisés. Le développement et la maintenance d'encodages personnalisés nécessitent une expertise significative mais peuvent générer des gains de performance substantiels dans des scénarios spécifiques.

Mise en cache des métadonnées Parquet

Les fichiers Parquet contiennent des métadonnées qui décrivent le schéma, l'encodage et les statistiques des données. La mise en cache de ces métadonnées en mémoire peut réduire considérablement la latence des requêtes, en particulier pour les requêtes qui accèdent à un grand nombre de fichiers Parquet. Les moteurs de requête fournissent souvent des mécanismes de mise en cache des métadonnées, et il est important de configurer ces paramètres de manière appropriée pour maximiser les performances.

Considérations mondiales pour l'optimisation Parquet

Lorsque vous travaillez avec Parquet dans un contexte mondial, il est important de prendre en compte les points suivants :

Fuseaux horaires : Lors du stockage des horodatages, utilisez l'UTC (Temps Universel Coordonné) pour éviter toute ambiguïté et garantir la cohérence entre les différents fuseaux horaires.
Encodage des caractères : Utilisez l'encodage UTF-8 pour toutes les données textuelles afin de prendre en charge une large gamme de caractères de différentes langues.
Devise : Lors du stockage de valeurs monétaires, utilisez une devise cohérente et envisagez d'utiliser un type de données décimal pour éviter les imprécisions des nombres à virgule flottante.
Gouvernance des données : Mettez en œuvre des politiques de gouvernance des données appropriées pour garantir la qualité et la cohérence des données entre les différentes régions et équipes.
Conformité : Soyez conscient des réglementations sur la confidentialité des données (par ex., RGPD, CCPA) et assurez-vous que vos données Parquet sont stockées et traitées conformément à ces réglementations.
Différences culturelles : Soyez attentif aux différences culturelles lors de la conception de votre schéma de données et du choix des types de données. Par exemple, les formats de date et les formats de nombre peuvent varier selon les régions.

Conclusion

L'optimisation de Parquet est un processus à multiples facettes qui nécessite une compréhension approfondie des caractéristiques des données, des schémas d'encodage, des codecs de compression et du comportement du moteur de requête. En appliquant les techniques abordées dans ce guide, les ingénieurs de données et les architectes peuvent améliorer considérablement les performances et l'efficacité de leurs applications big data. N'oubliez pas que la stratégie d'optimisation optimale dépend du cas d'utilisation spécifique et de l'infrastructure sous-jacente. Une surveillance et une expérimentation continues sont cruciales pour obtenir les meilleurs résultats possibles dans un paysage big data en constante évolution.