Pohrana u stupcima: Savladavanje optimizacije Parqueta za velike podatke

U eri velikih podataka, učinkovito pohranjivanje i dohvaćanje su od ključne važnosti. Formati pohrane u stupcima, kao što je Apache Parquet, pojavili su se kao kamen temeljac za moderno skladištenje i analizu podataka. Parquetova struktura u stupcima omogućuje značajne optimizacije u kompresiji podataka i izvedbi upita, posebno pri radu s velikim skupovima podataka. Ovaj vodič pruža sveobuhvatno istraživanje tehnika optimizacije Parqueta, usmjereno na globalnu publiku inženjera podataka, analitičara i arhitekata.

Razumijevanje pohrane u stupcima i Parqueta

Što je pohrana u stupcima?

Tradicionalni sustavi za pohranu orijentirani na redove pohranjuju zapise podataka sekvencijalno, red po red. Iako je to učinkovito za dohvaćanje cijelih zapisa, postaje neučinkovito kada je za analizu potreban samo podskup stupaca. Pohrana u stupcima, s druge strane, pohranjuje podatke po stupcima. To znači da se sve vrijednosti za određeni stupac pohranjuju kontinuirano. Ovaj izgled pruža nekoliko prednosti:

• Poboljšana kompresija: Slični tipovi podataka unutar stupca mogu se učinkovitije komprimirati pomoću tehnika poput kodiranja duljine serije (RLE) ili kodiranja rječnikom.
• Smanjeni I/O: Prilikom upita samo nekoliko stupaca, sustav treba samo pročitati relevantne podatke stupca, značajno smanjujući I/O operacije i poboljšavajući izvedbu upita.
• Poboljšana analitička izvedba: Pohrana u stupcima dobro je prilagođena za analitička radna opterećenja koja često uključuju agregiranje i filtriranje podataka u određenim stupcima.

Predstavljamo Apache Parquet

Apache Parquet je open-source format pohrane u stupcima dizajniran za učinkovito pohranjivanje i dohvaćanje podataka. Posebno je dobro prilagođen za korištenje s okvirima za obradu velikih podataka kao što su Apache Spark, Apache Hadoop i Apache Arrow. Ključne značajke Parqueta uključuju:

• Pohrana u stupcima: Kao što je raspravljeno, Parquet pohranjuje podatke po stupcima.
• Evolucija sheme: Parquet podržava evoluciju sheme, što vam omogućuje dodavanje ili uklanjanje stupaca bez ponovnog pisanja cijelog skupa podataka.
• Kompresija: Parquet podržava različite kodeke kompresije, uključujući Snappy, Gzip, LZO i Brotli, omogućujući značajno smanjenje prostora za pohranu.
• Kodiranje: Parquet koristi različite sheme kodiranja, kao što su kodiranje rječnikom, obično kodiranje i delta kodiranje, za optimizaciju pohrane na temelju karakteristika podataka.
• Pushdown predikata: Parquet podržava pushdown predikata, dopuštajući filtriranje na sloju pohrane, dodatno smanjujući I/O i poboljšavajući izvedbu upita.

Ključne tehnike optimizacije za Parquet

1. Dizajn sheme i tipovi podataka

Pažljiv dizajn sheme ključan je za optimizaciju Parqueta. Odabir odgovarajućih tipova podataka za svaki stupac može značajno utjecati na učinkovitost pohrane i izvedbu upita.

• Odabir pravih tipova podataka: Upotrijebite najmanji tip podataka koji može točno predstavljati podatke. Na primjer, ako stupac predstavlja dobi, upotrijebite `INT8` ili `INT16` umjesto `INT32` ako je maksimalna dob unutar manjeg raspona. Slično, za novčane vrijednosti, razmislite o korištenju `DECIMAL` s odgovarajućom preciznošću i skaliranjem kako biste izbjegli netočnosti s pomičnom zarezom.
• Ugniježđene strukture podataka: Parquet podržava ugniježđene strukture podataka (npr. liste i karte). Koristite ih razborito. Iako mogu biti korisne za predstavljanje složenih podataka, pretjerano ugniježđivanje može utjecati na izvedbu upita. Razmotrite denormaliziranje podataka ako ugniježđene strukture postanu previše složene.
• Izbjegavajte velika tekstna polja: Velika tekstna polja mogu značajno povećati prostor za pohranu i vrijeme upita. Ako je moguće, razmislite o pohranjivanju velikih tekstualnih podataka u zasebnom sustavu za pohranu i povezivanju s podacima Parqueta pomoću jedinstvenog identifikatora. Kad je apsolutno potrebno pohraniti tekst, komprimirajte ga na odgovarajući način.

Primjer: Razmotrite pohranjivanje podataka o lokaciji. Umjesto pohranjivanja geografske širine i dužine kao zasebnih `DOUBLE` stupaca, mogli biste razmotriti korištenje tipa podataka o geoprostornim podacima (ako ga podržava vaš mehanizam za obradu) ili ih pohraniti kao jedan `STRING` u dobro definiranom formatu (npr. “latitude,longitude”). To može poboljšati učinkovitost pohrane i pojednostaviti prostorne upite.

2. Odabir pravog kodiranja

Parquet nudi različite sheme kodiranja, od kojih je svaka prikladna za različite vrste podataka. Odabir odgovarajućeg kodiranja može značajno utjecati na kompresiju i izvedbu upita.

• Obično kodiranje: Ovo je zadano kodiranje i jednostavno pohranjuje vrijednosti podataka takve kakve jesu. Pogodno je za podatke koji se ne mogu lako komprimirati.
• Kodiranje rječnikom: Ovo kodiranje stvara rječnik jedinstvenih vrijednosti za stupac, a zatim pohranjuje indekse rječnika umjesto stvarnih vrijednosti. Vrlo je učinkovit za stupce s malim brojem različitih vrijednosti (npr. kategorijski podaci kao što su šifre država, kategorije proizvoda ili šifre statusa).
• Kodiranje duljine serije (RLE): RLE je pogodan za stupce s dugim nizovima ponovljenih vrijednosti. Pohranjuje vrijednost i broj puta ponavljanja.
• Delta kodiranje: Delta kodiranje pohranjuje razliku između uzastopnih vrijednosti. Učinkovito je za vremenske serije podataka ili druge podatke u kojima su vrijednosti blizu jedna drugoj.
• Bit-packed kodiranje: Ovo kodiranje učinkovito pakira više vrijednosti u jedan bajt, smanjujući prostor za pohranu, posebno za male cijele brojeve.

Primjer: Razmotrite stupac koji predstavlja “status narudžbe” transakcija e-trgovine (npr. “Na čekanju”, “Poslano”, “Dostavljeno”, “Otkazano”). Kodiranje rječnikom bilo bi vrlo učinkovito u ovom scenariju jer stupac ima ograničen broj različitih vrijednosti. S druge strane, stupac koji sadrži jedinstvene ID-ove korisnika ne bi imao koristi od kodiranja rječnikom.

3. Kodeci kompresije

Parquet podržava različite kodeke kompresije za smanjenje prostora za pohranu. Izbor kodeka može značajno utjecati na veličinu pohrane i korištenje procesora tijekom kompresije i dekompresije.

• Snappy: Snappy je brzi kodek kompresije koji nudi dobru ravnotežu između omjera kompresije i brzine. Često je dobar zadani izbor.
• Gzip: Gzip pruža veće omjere kompresije od Snappyja, ali je sporiji. Pogodan je za podatke kojima se rijetko pristupa ili kada je prostor za pohranu primarna briga.
• LZO: LZO je još jedan brzi kodek kompresije koji se često koristi u Hadoop okruženjima.
• Brotli: Brotli nudi još bolje omjere kompresije od Gzipa, ali je općenito sporiji. Može biti dobra opcija kada je prostor za pohranu na visokoj cijeni, a korištenje procesora je manje važno.
• Zstandard (Zstd): Zstd pruža širok raspon razina kompresije, što vam omogućuje da napravite kompromis između omjera kompresije i brzine. Često nudi bolje performanse od Gzipa pri sličnim razinama kompresije.
• Nekomprimirano: Za otklanjanje pogrešaka ili specifične scenarije kritične za performanse, možete odabrati pohranu podataka nekomprimiranih, ali to se općenito ne preporučuje za velike skupove podataka.

Primjer: Za često dostupne podatke koji se koriste u analitici u stvarnom vremenu, Snappy ili Zstd s nižom razinom kompresije bili bi dobar izbor. Za arhivske podatke kojima se rijetko pristupa, Gzip ili Brotli bi bili prikladniji.

4. Particioniranje

Particioniranje uključuje dijeljenje skupa podataka na manje, lakše upravljive dijelove na temelju vrijednosti jednog ili više stupaca. To vam omogućuje da ograničite upite samo na relevantne particije, značajno smanjujući I/O i poboljšavajući izvedbu upita.

• Odabir stupaca particije: Odaberite stupce particije koji se često koriste u filterima upita. Uobičajeni stupci particije uključuju datum, državu, regiju i kategoriju.
• Granularnost particioniranja: Razmotrite granularnost svojih particija. Previše particija može dovesti do malih datoteka, što može negativno utjecati na performanse. Premalo particija može rezultirati velikim particijama koje je teško obraditi.
• Hijerarhijsko particioniranje: Za vremenske serije podataka razmislite o korištenju hijerarhijskog particioniranja (npr. godina/mjesec/dan). To vam omogućuje učinkovito upitavanje podataka za određene vremenske raspone.
• Izbjegavajte particioniranje visoke kardinalnosti: Izbjegavajte particioniranje po stupcima s velikim brojem različitih vrijednosti (visoka kardinalnost), jer to može dovesti do velikog broja malih particija.

Primjer: Za skup podataka prodajnih transakcija, možda ćete particionirati po `godini` i `mjesecu`. To bi vam omogućilo učinkovito upitavanje podataka o prodaji za određeni mjesec ili godinu. Ako često upitujete podatke o prodaji po državi, također biste mogli dodati `državu` kao stupac particije.

5. Veličina datoteke i veličina bloka

Parquet datoteke su obično podijeljene na blokove. Veličina bloka utječe na stupanj paralelizma tijekom obrade upita. Optimalna veličina datoteke i veličina bloka ovise o specifičnom slučaju upotrebe i temeljnoj infrastrukturi.

• Veličina datoteke: Općenito, veće veličine datoteka (npr. 128 MB do 1 GB) su poželjne za optimalne performanse. Manje datoteke mogu dovesti do povećanih troškova zbog upravljanja metapodacima i povećanih I/O operacija.
• Veličina bloka: Veličina bloka obično je postavljena na veličinu bloka HDFS-a (npr. 128 MB ili 256 MB).
• Kompaktiranje: Redovito kompaktirajte male Parquet datoteke u veće datoteke kako biste poboljšali performanse.

6. Pushdown predikata

Pushdown predikata je moćna tehnika optimizacije koja omogućuje filtriranje na sloju pohrane, prije nego što se podaci učitaju u memoriju. To značajno smanjuje I/O i poboljšava izvedbu upita.

• Omogućite pushdown predikata: Provjerite je li pushdown predikata omogućen u vašem mehanizmu za upite (npr. Apache Spark).
• Koristite filtre učinkovito: Koristite filtre u svojim upitima kako biste ograničili količinu podataka koje je potrebno pročitati.
• Obrezivanje particija: Pushdown predikata također se može koristiti za obrezivanje particija, gdje se cijele particije preskaču ako ne zadovoljavaju filter upita.

7. Tehnike preskakanja podataka

Osim pushdown predikata, mogu se koristiti i druge tehnike preskakanja podataka kako bi se dodatno smanjio I/O. Min/Max indeksi, filtri cvjetanja i zone mape neke su strategije za preskakanje čitanja nerelevantnih podataka na temelju statistike stupaca ili unaprijed izračunatih indeksa.

• Min/Max indeksi: Pohranjivanje minimalnih i maksimalnih vrijednosti za svaki stupac unutar bloka podataka omogućuje mehanizmu upita da preskoči blokove koji su izvan raspona upita.
• Filtri cvjetanja: Filtri cvjetanja pružaju vjerojatan način testiranja je li element član skupa. Mogu se koristiti za preskakanje blokova koji vjerojatno neće sadržavati podudarne vrijednosti.
• Zone mape: Slično Min/Max indeksima, Zone mape pohranjuju dodatne statistike o podacima unutar bloka, omogućujući sofisticiranije preskakanje podataka.

8. Optimizacija mehanizma za upite

Izvedba Parquet upita također ovisi o korištenom mehanizmu za upite (npr. Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). Razumijevanje kako optimizirati upite za vaš specifični mehanizam za upite je ključno.

• Optimizirajte planove upita: Analizirajte planove upita kako biste identificirali potencijalna uska grla i optimizirali izvršavanje upita.
• Optimizacija spajanja: Upotrijebite odgovarajuće strategije spajanja (npr. spajanje po emitiranom hešu, spajanje po miješanom hešu) na temelju veličine skupova podataka koji se spajaju.
• Predmemoriranje: Predmemorirajte često dostupne podatke u memoriju kako biste smanjili I/O.
• Dodjela resursa: Ispravno dodijelite resurse (npr. memoriju, procesor) mehanizmu za upite kako biste osigurali optimalne performanse.

9. Lokalnost podataka

Lokalnost podataka odnosi se na blizinu podataka čvorovima za obradu. Kada se podaci pohranjuju lokalno na istim čvorovima koji ih obrađuju, I/O je minimiziran, a performanse su poboljšane.

• Kombinirajte podatke i obradu: Osigurajte da su vaši Parquet podaci pohranjeni na istim čvorovima na kojima radi vaš mehanizam za upite.
• HDFS svijest: Konfigurirajte svoj mehanizam za upite da bude svjestan HDFS topologije i da prioritet daje čitanju podataka s lokalnih čvorova.

10. Redovito održavanje i praćenje

Optimizacija Parqueta je tekući proces. Redovito pratite izvedbu svojih Parquet skupova podataka i po potrebi napravite prilagodbe.

• Pratite izvedbu upita: Pratite vremena izvršavanja upita i identificirajte sporo pokretane upite.
• Pratite korištenje pohrane: Pratite prostor za pohranu koji koriste vaši Parquet skupovi podataka i identificirajte mogućnosti za kompresiju i optimizaciju.
• Kvaliteta podataka: Osigurajte da su vaši podaci čisti i dosljedni. Problemi s kvalitetom podataka mogu negativno utjecati na izvedbu upita.
• Evolucija sheme: Pažljivo planirajte evoluciju sheme. Dodavanje ili uklanjanje stupaca može utjecati na performanse ako se ne izvrši ispravno.

Napredne tehnike optimizacije Parqueta

Vektorizirano čitanje s Apache Arrowom

Apache Arrow je razvojna platforma za podatke u memoriji na više jezika. Integracija Parqueta s Apache Arrowom omogućuje vektorizirano čitanje, što značajno poboljšava izvedbu upita obradom podataka u većim serijama. To izbjegava režijske troškove obrade po redu, omogućujući mnogo brža analitička radna opterećenja. Implementacije često uključuju izravno korištenje Arrowovog formata u stupcima u memoriji iz Parquet datoteka, zaobilazeći tradicionalnu iteraciju na temelju redova.

Promjena redoslijeda stupaca

Fizički redoslijed stupaca unutar Parquet datoteke može utjecati na kompresiju i izvedbu upita. Promjena redoslijeda stupaca tako da se oni sa sličnim karakteristikama (npr. visoka kardinalnost u odnosu na nisku kardinalnost) pohranjuju zajedno može poboljšati omjere kompresije i smanjiti I/O pri pristupu specifičnim grupama stupaca. Eksperimentiranje i profiliranje ključni su za određivanje optimalnog redoslijeda stupaca za dati skup podataka i radno opterećenje.

Filtri cvjetanja za stupce stringova

Iako su filtri cvjetanja općenito učinkoviti za numeričke stupce, mogu biti korisni i za stupce stringova, posebno pri filtriranju na predikatima jednakosti (npr. `WHERE product_name = 'Specific Product'`). Omogućavanje filtri cvjetanja za često filtrirane stupce stringova može značajno smanjiti I/O preskakanjem blokova koji vjerojatno neće sadržavati podudarne vrijednosti. Učinkovitost ovisi o kardinalnosti i distribuciji vrijednosti stringova.

Prilagođena kodiranja

Za visoko specijalizirane tipove ili obrasce podataka, razmislite o implementaciji prilagođenih shema kodiranja koje su prilagođene specifičnim karakteristikama podataka. To može uključivati ​​razvoj prilagođenih kodeka ili korištenje postojećih biblioteka koje pružaju specijalizirane algoritme kodiranja. Razvoj i održavanje prilagođenih kodiranja zahtijevaju značajnu stručnost, ali mogu donijeti znatne dobitke u izvedbi u specifičnim scenarijima.

Predmemoriranje metapodataka Parqueta

Parquet datoteke sadrže metapodatke koji opisuju shemu, kodiranje i statistiku podataka. Predmemoriranje ovih metapodataka u memoriji može značajno smanjiti kašnjenje upita, posebno za upite koji pristupaju velikom broju Parquet datoteka. Mehanizmi za upite često pružaju mehanizme za predmemoriranje metapodataka, a važno je ispravno konfigurirati ove postavke kako biste maksimizirali performanse.

Globalna razmatranja za optimizaciju Parqueta

Prilikom rada s Parquetom u globalnom kontekstu, važno je uzeti u obzir sljedeće:

• Vremenske zone: Prilikom pohranjivanja vremenskih oznaka, koristite UTC (Koordinirano univerzalno vrijeme) kako biste izbjegli dvosmislenost i osigurali dosljednost u različitim vremenskim zonama.
• Kodiranje znakova: Upotrijebite UTF-8 kodiranje za sve tekstualne podatke kako biste podržali širok raspon znakova iz različitih jezika.
• Valuta: Prilikom pohranjivanja novčanih vrijednosti, koristite dosljednu valutu i razmislite o korištenju decimalnog tipa podataka kako biste izbjegli netočnosti s pomičnom zarezom.
• Upravljanje podacima: Implementirajte odgovarajuće politike upravljanja podacima kako biste osigurali kvalitetu i dosljednost podataka u različitim regijama i timovima.
• Usklađenost: Budite svjesni propisa o privatnosti podataka (npr. GDPR, CCPA) i osigurajte da se vaši Parquet podaci pohranjuju i obrađuju u skladu s tim propisima.
• Kulturne razlike: Obratite pažnju na kulturne razlike pri dizajniranju vaše sheme podataka i odabiru tipova podataka. Na primjer, formati datuma i formati brojeva mogu se razlikovati u različitim regijama.

Zaključak

Optimizacija Parqueta je višestruki proces koji zahtijeva duboko razumijevanje karakteristika podataka, shema kodiranja, kodeka kompresije i ponašanja mehanizma za upite. Primjenom tehnika opisanih u ovom vodiču, inženjeri i arhitekti podataka mogu značajno poboljšati izvedbu i učinkovitost svojih aplikacija velikih podataka. Zapamtite da optimalna strategija optimizacije ovisi o specifičnom slučaju upotrebe i temeljnoj infrastrukturi. Kontinuirano praćenje i eksperimentiranje ključni su za postizanje najboljih mogućih rezultata u stalno razvijajućem krajoliku velikih podataka.