Kolonnu krātuve: Parquet optimizācijas apgūšana lielajiem datiem

Lielo datu laikmetā efektīva datu glabāšana un izgūšana ir vissvarīgākā. Kolonnu krātuves formāti, piemēram, Apache Parquet, ir kļuvuši par stūrakmeni mūsdienu datu noliktavām un analīzei. Parquet kolonnu struktūra ļauj veikt būtiskus optimizācijas pasākumus datu saspiešanā un vaicājumu veiktspējā, īpaši strādājot ar lielām datu kopām. Šī rokasgrāmata sniedz visaptverošu Parquet optimizācijas metožu izpēti, kas paredzēta globālai datu inženieru, analītiķu un arhitektu auditorijai.

Izpratne par kolonnu krātuvēm un Parquet

Kas ir kolonnu krātuve?

Tradicionālās uz rindām orientētās krātuves sistēmas glabā datu ierakstus secīgi, rindu pa rindai. Lai gan tas ir efektīvi, lai izgūtu veselus ierakstus, tas kļūst neefektīvi, ja analīzei ir nepieciešama tikai kolonnu apakškopa. Savukārt kolonnu krātuve glabā datus pa kolonnām. Tas nozīmē, ka visas konkrētas kolonnas vērtības tiek glabātas blakus. Šis izkārtojums sniedz vairākas priekšrocības:

• Uzlabota saspiešana: Līdzīgus datu tipus vienā kolonnā var efektīvāk saspiest, izmantojot tādas metodes kā RLE (run-length encoding) vai vārdnīcas kodēšanu.
• Samazināta I/O: Veicot vaicājumus tikai dažām kolonnām, sistēmai ir jālasa tikai attiecīgie kolonnu dati, ievērojami samazinot I/O operācijas un uzlabojot vaicājumu veiktspēju.
• Uzlabota analītiskā veiktspēja: Kolonnu krātuve ir labi piemērota analītiskām darba slodzēm, kas bieži ietver datu apkopošanu un filtrēšanu noteiktās kolonnās.

Iepazīstinām ar Apache Parquet

Apache Parquet ir atvērtā koda kolonnu krātuves formāts, kas paredzēts efektīvai datu glabāšanai un izgūšanai. Tas ir īpaši labi piemērots lietošanai ar lielo datu apstrādes ietvariem, piemēram, Apache Spark, Apache Hadoop un Apache Arrow. Parquet galvenās iezīmes ir:

• Kolonnu krātuve: Kā jau minēts, Parquet glabā datus pa kolonnām.
• Shēmas evolūcija: Parquet atbalsta shēmas evolūciju, ļaujot pievienot vai noņemt kolonnas, nepārrakstot visu datu kopu.
• Saspiešana: Parquet atbalsta dažādus saspiešanas kodekus, tostarp Snappy, Gzip, LZO un Brotli, kas ļauj ievērojami samazināt krātuves vietu.
• Kodēšana: Parquet izmanto dažādas kodēšanas shēmas, piemēram, vārdnīcas kodēšanu, vienkāršo kodēšanu un delta kodēšanu, lai optimizētu krātuvi, pamatojoties uz datu īpašībām.
• Predikātu pārvietošana (Predicate Pushdown): Parquet atbalsta predikātu pārvietošanu, ļaujot filtrēšanu veikt krātuves slānī, vēl vairāk samazinot I/O un uzlabojot vaicājumu veiktspēju.

Galvenās Parquet optimizācijas metodes

1. Shēmas izstrāde un datu tipi

Rūpīga shēmas izstrāde ir izšķiroša Parquet optimizācijai. Atbilstošu datu tipu izvēle katrai kolonnai var ievērojami ietekmēt glabāšanas efektivitāti un vaicājumu veiktspēju.

• Pareizo datu tipu izvēle: Izmantojiet mazāko datu tipu, kas var precīzi attēlot datus. Piemēram, ja kolonna attēlo vecumu, izmantojiet `INT8` vai `INT16` `INT32` vietā, ja maksimālais vecums ir mazākajā diapazonā. Līdzīgi, monetārajām vērtībām apsveriet iespēju izmantot `DECIMAL` ar atbilstošu precizitāti un skalu, lai izvairītos no peldošā punkta neprecizitātēm.
• Ligzdotas datu struktūras: Parquet atbalsta ligzdotas datu struktūras (piemēram, sarakstus un kartes). Izmantojiet tās pārdomāti. Lai gan tās var būt noderīgas sarežģītu datu attēlošanai, pārmērīga ligzdošana var ietekmēt vaicājumu veiktspēju. Apsveriet datu denormalizāciju, ja ligzdotās struktūras kļūst pārāk sarežģītas.
• Izvairieties no lieliem teksta laukiem: Lieli teksta lauki var ievērojami palielināt krātuves vietu un vaicājuma laiku. Ja iespējams, apsveriet iespēju glabāt lielus teksta datus atsevišķā krātuves sistēmā un saistīt tos ar Parquet datiem, izmantojot unikālu identifikatoru. Ja tekstu ir absolūti nepieciešams glabāt, saspiest to atbilstoši.

Piemērs: Apsveriet atrašanās vietas datu glabāšanu. Tā vietā, lai glabātu platumu un garumu kā atsevišķas `DOUBLE` kolonnas, jūs varētu apsvērt ģeotelpiskā datu tipa izmantošanu (ja to atbalsta jūsu apstrādes dzinējs) vai glabāt tos kā vienu `STRING` labi definētā formātā (piem., "platums,garums"). Tas var uzlabot glabāšanas efektivitāti un vienkāršot telpiskos vaicājumus.

2. Pareizās kodēšanas izvēle

Parquet piedāvā dažādas kodēšanas shēmas, katra no tām ir piemērota dažādiem datu veidiem. Atbilstošas kodēšanas izvēle var ievērojami ietekmēt saspiešanu un vaicājumu veiktspēju.

• Vienkāršā kodēšana (Plain Encoding): Šī ir noklusējuma kodēšana, kas vienkārši glabā datu vērtības tādas, kādas tās ir. Tā ir piemērota datiem, kurus nav viegli saspiest.
• Vārdnīcas kodēšana (Dictionary Encoding): Šī kodēšana izveido unikālu vērtību vārdnīcu kolonnai un pēc tam glabā vārdnīcas indeksus, nevis faktiskās vērtības. Tā ir ļoti efektīva kolonnām ar nelielu skaitu atšķirīgu vērtību (piem., kategoriskiem datiem, piemēram, valstu kodiem, produktu kategorijām vai statusa kodiem).
• Atkārtojumu garuma kodēšana (Run-Length Encoding - RLE): RLE ir piemērota kolonnām ar garām atkārtotu vērtību sekvencēm. Tā glabā vērtību un tās atkārtošanās reižu skaitu.
• Delta kodēšana (Delta Encoding): Delta kodēšana glabā starpību starp secīgām vērtībām. Tā ir efektīva laika rindu datiem vai citiem datiem, kur vērtības mēdz būt tuvas viena otrai.
• Bitu saspiestā kodēšana (Bit-Packed Encoding): Šī kodēšana efektīvi sapako vairākas vērtības vienā baitā, samazinot krātuves vietu, īpaši mazām veselu skaitļu vērtībām.

Piemērs: Apsveriet kolonnu, kas attēlo e-komercijas darījumu "pasūtījuma statusu" (piem., "Gaida", "Nosūtīts", "Piegādāts", "Atcelts"). Vārdnīcas kodēšana šajā scenārijā būtu ļoti efektīva, jo kolonnai ir ierobežots skaits atšķirīgu vērtību. No otras puses, kolonna, kas satur unikālus lietotāju ID, no vārdnīcas kodēšanas negūtu labumu.

3. Saspiešanas kodeki

Parquet atbalsta dažādus saspiešanas kodekus, lai samazinātu krātuves vietu. Kodeka izvēle var ievērojami ietekmēt gan krātuves lielumu, gan CPU izmantošanu saspiešanas un atspiešanas laikā.

• Snappy: Snappy ir ātrs saspiešanas kodeks, kas piedāvā labu līdzsvaru starp saspiešanas koeficientu un ātrumu. Bieži vien tā ir laba noklusējuma izvēle.
• Gzip: Gzip nodrošina augstākus saspiešanas koeficientus nekā Snappy, bet ir lēnāks. Tas ir piemērots datiem, kuriem piekļūst reti vai kad krātuves vieta ir galvenā problēma.
• LZO: LZO ir vēl viens ātrs saspiešanas kodeks, ko bieži izmanto Hadoop vidēs.
• Brotli: Brotli piedāvā vēl labākus saspiešanas koeficientus nekā Gzip, bet parasti ir lēnāks. Tā var būt laba opcija, ja krātuves vieta ir ļoti svarīga un CPU izmantošana ir mazāk svarīga.
• Zstandard (Zstd): Zstd nodrošina plašu saspiešanas līmeņu klāstu, ļaujot jums mainīt saspiešanas koeficientu pret ātrumu. Tas bieži piedāvā labāku veiktspēju nekā Gzip ar līdzīgiem saspiešanas līmeņiem.
• Nesaspiests: Atkļūdošanai vai specifiskos veiktspējai kritiskos scenārijos jūs varētu izvēlēties glabāt datus nesaspiestus, bet parasti tas nav ieteicams lielām datu kopām.

Piemērs: Bieži piekļūstamiem datiem, kas tiek izmantoti reāllaika analīzē, Snappy vai Zstd ar zemāku saspiešanas līmeni būtu laba izvēle. Arhīva datiem, kuriem piekļūst reti, Gzip vai Brotli būtu piemērotāki.

4. Sadalīšana (Partitioning)

Sadalīšana ietver datu kopas sadalīšanu mazākās, vieglāk pārvaldāmās daļās, pamatojoties uz vienas vai vairāku kolonnu vērtībām. Tas ļauj ierobežot vaicājumus tikai attiecīgajām partīcijām, ievērojami samazinot I/O un uzlabojot vaicājumu veiktspēju.

• Sadalīšanas kolonnu izvēle: Izvēlieties sadalīšanas kolonnas, kuras bieži tiek izmantotas vaicājumu filtros. Bieži lietotas sadalīšanas kolonnas ir datums, valsts, reģions un kategorija.
• Sadalīšanas granularitāte: Apsveriet savu partīciju granularitāti. Pārāk daudz partīciju var radīt mazus failus, kas var negatīvi ietekmēt veiktspēju. Pārāk maz partīciju var radīt lielas partīcijas, kuras ir grūti apstrādāt.
• Hierarhiskā sadalīšana: Laika rindu datiem apsveriet hierarhiskās sadalīšanas izmantošanu (piem., gads/mēnesis/diena). Tas ļauj efektīvi veikt vaicājumus datiem par konkrētiem laika periodiem.
• Izvairieties no augstas kardinalitātes sadalīšanas: Izvairieties no sadalīšanas pa kolonnām ar lielu skaitu atšķirīgu vērtību (augsta kardinalitāte), jo tas var radīt lielu skaitu mazu partīciju.

Piemērs: Pārdošanas darījumu datu kopai jūs varētu veikt sadalīšanu pēc `gada` un `mēneša`. Tas ļautu efektīvi veikt vaicājumus pārdošanas datiem par konkrētu mēnesi vai gadu. Ja jūs bieži veicat vaicājumus pārdošanas datiem pēc valsts, jūs varētu pievienot arī `valsts` kā sadalīšanas kolonnu.

5. Faila izmērs un bloka izmērs

Parquet faili parasti tiek sadalīti blokos. Bloka izmērs ietekmē paralēlisma pakāpi vaicājumu apstrādes laikā. Optimālais faila izmērs un bloka izmērs ir atkarīgs no konkrētā lietošanas gadījuma un pamatā esošās infrastruktūras.

• Faila izmērs: Parasti optimālai veiktspējai priekšroka tiek dota lielākiem failu izmēriem (piem., no 128 MB līdz 1 GB). Mazāki faili var radīt palielinātu virsizmaksu metadatu pārvaldības un palielinātu I/O operāciju dēļ.
• Bloka izmērs: Bloka izmērs parasti tiek iestatīts uz HDFS bloka izmēru (piem., 128 MB vai 256 MB).
• Kompaktēšana: Regulāri kompaktējiet mazus Parquet failus lielākos failos, lai uzlabotu veiktspēju.

6. Predikātu pārvietošana (Predicate Pushdown)

Predikātu pārvietošana ir spēcīga optimizācijas metode, kas ļauj filtrēšanu veikt krātuves slānī, pirms dati tiek nolasīti atmiņā. Tas ievērojami samazina I/O un uzlabo vaicājumu veiktspēju.

• Iespējot predikātu pārvietošanu: Pārliecinieties, ka predikātu pārvietošana ir iespējota jūsu vaicājumu dzinējā (piem., Apache Spark).
• Efektīvi izmantojiet filtrus: Izmantojiet filtrus savos vaicājumos, lai ierobežotu nolasāmo datu apjomu.
• Partīciju atmešana (Partition Pruning): Predikātu pārvietošanu var izmantot arī partīciju atmešanai, kur veselas partīcijas tiek izlaistas, ja tās neatbilst vaicājuma filtram.

7. Datu izlaišanas metodes

Papildus predikātu pārvietošanai var izmantot citas datu izlaišanas metodes, lai vēl vairāk samazinātu I/O. Min/Max indeksi, Blūma filtri un zonu kartes ir dažas stratēģijas, kā izlaist nelasītus datus, pamatojoties uz kolonnu statistiku vai iepriekš aprēķinātiem indeksiem.

• Min/Max indeksi: Minimālās un maksimālās vērtības glabāšana katrai kolonnai datu blokā ļauj vaicājumu dzinējam izlaist blokus, kas neietilpst vaicājuma diapazonā.
• Blūma filtri: Blūma filtri nodrošina varbūtisku veidu, kā pārbaudīt, vai elements ir kopas dalībnieks. Tos var izmantot, lai izlaistu blokus, kuros maz ticams, ka būs atbilstošas vērtības.
• Zonu kartes (Zone Maps): Līdzīgi kā Min/Max indeksi, zonu kartes glabā papildu statistiku par datiem blokā, ļaujot veikt sarežģītāku datu izlaišanu.

8. Vaicājumu dzinēja optimizācija

Parquet vaicājumu veiktspēja ir atkarīga arī no izmantotā vaicājumu dzinēja (piem., Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). Izpratne par to, kā optimizēt vaicājumus savam konkrētajam vaicājumu dzinējam, ir izšķiroša.

• Optimizēt vaicājumu plānus: Analizējiet vaicājumu plānus, lai identificētu potenciālos sastrēgumus un optimizētu vaicājumu izpildi.
• Savienojumu (Join) optimizācija: Izmantojiet atbilstošas savienojumu stratēģijas (piem., broadcast hash join, shuffle hash join), pamatojoties uz savienojamo datu kopu lielumu.
• Kešatmiņa: Kešojiet bieži piekļūstamus datus atmiņā, lai samazinātu I/O.
• Resursu piešķiršana: Pareizi piešķiriet resursus (piem., atmiņu, CPU) vaicājumu dzinējam, lai nodrošinātu optimālu veiktspēju.

9. Datu lokalitāte

Datu lokalitāte attiecas uz datu tuvumu apstrādes mezgliem. Kad dati tiek glabāti lokāli tajos pašos mezglos, kas tos apstrādā, I/O tiek minimizēts un veiktspēja tiek uzlabota.

• Datu un apstrādes kopīga izvietošana: Nodrošiniet, ka jūsu Parquet dati tiek glabāti tajos pašos mezglos, kuros darbojas jūsu vaicājumu dzinējs.
• HDFS apzināšanās: Konfigurējiet savu vaicājumu dzinēju, lai tas apzinātos HDFS topoloģiju un prioritizētu datu lasīšanu no lokālajiem mezgliem.

10. Regulāra uzturēšana un uzraudzība

Parquet optimizācija ir nepārtraukts process. Regulāri uzraugiet savu Parquet datu kopu veiktspēju un veiciet nepieciešamās korekcijas.

• Uzraudzīt vaicājumu veiktspēju: Sekojiet līdzi vaicājumu izpildes laikiem un identificējiet lēni strādājošus vaicājumus.
• Uzraudzīt krātuves izmantošanu: Uzraugiet krātuves vietu, ko izmanto jūsu Parquet datu kopas, un identificējiet saspiešanas un optimizācijas iespējas.
• Datu kvalitāte: Nodrošiniet, ka jūsu dati ir tīri un konsekventi. Datu kvalitātes problēmas var negatīvi ietekmēt vaicājumu veiktspēju.
• Shēmas evolūcija: Rūpīgi plānojiet shēmas evolūciju. Kolonnu pievienošana vai noņemšana var ietekmēt veiktspēju, ja to neveic pareizi.

Padziļinātas Parquet optimizācijas metodes

Vektorizēta lasīšana ar Apache Arrow

Apache Arrow ir starpvalodu izstrādes platforma atmiņā esošiem datiem. Parquet integrēšana ar Apache Arrow ļauj veikt vektorizētu lasīšanu, kas ievērojami uzlabo vaicājumu veiktspēju, apstrādājot datus lielākās partijās. Tas ļauj izvairīties no apstrādes virsizdevumiem katrai rindai, nodrošinot daudz ātrākas analītiskās darba slodzes. Implementācijas bieži ietver Arrow kolonnu atmiņas formāta tiešu izmantošanu no Parquet failiem, apejot tradicionālo uz rindām balstīto iterāciju.

Kolonnu pārkārtošana

Kolonnu fiziskā secība Parquet failā var ietekmēt saspiešanu un vaicājumu veiktspēju. Kolonnu pārkārtošana tā, lai tās, kurām ir līdzīgas īpašības (piem., augsta kardinalitāte pret zemu kardinalitāti), tiek glabātas kopā, var uzlabot saspiešanas koeficientus un samazināt I/O, piekļūstot noteiktām kolonnu grupām. Eksperimentēšana un profilēšana ir izšķiroši svarīga, lai noteiktu optimālo kolonnu secību konkrētai datu kopai un darba slodzei.

Blūma filtri virkņu kolonnām

Lai gan Blūma filtri parasti ir efektīvi skaitliskām kolonnām, tie var būt noderīgi arī virkņu kolonnām, īpaši filtrējot pēc vienlīdzības predikātiem (piem., `WHERE product_name = 'Specific Product'`). Blūma filtru iespējošana bieži filtrētām virkņu kolonnām var ievērojami samazināt I/O, izlaižot blokus, kuros maz ticams, ka būs atbilstošas vērtības. Efektivitāte ir atkarīga no virkņu vērtību kardinalitātes un sadalījuma.

Pielāgotas kodēšanas

Ļoti specializētiem datu tipiem vai modeļiem apsveriet iespēju ieviest pielāgotas kodēšanas shēmas, kas ir pielāgotas konkrētajām datu īpašībām. Tas var ietvert pielāgotu kodeku izstrādi vai esošo bibliotēku izmantošanu, kas nodrošina specializētus kodēšanas algoritmus. Pielāgotu kodēšanas izstrāde un uzturēšana prasa ievērojamas zināšanas, bet konkrētos scenārijos var sniegt būtiskus veiktspējas ieguvumus.

Parquet metadatu kešatmiņa

Parquet faili satur metadatus, kas apraksta datu shēmu, kodēšanu un statistiku. Šo metadatu kešošana atmiņā var ievērojami samazināt vaicājumu latentumu, īpaši vaicājumiem, kas piekļūst lielam skaitam Parquet failu. Vaicājumu dzinēji bieži nodrošina mehānismus metadatu kešošanai, un ir svarīgi atbilstoši konfigurēt šos iestatījumus, lai maksimizētu veiktspēju.

Globāli apsvērumi Parquet optimizācijai

Strādājot ar Parquet globālā kontekstā, ir svarīgi ņemt vērā sekojošo:

• Laika joslas: Glabājot laika zīmogus, izmantojiet UTC (koordinēto universālo laiku), lai izvairītos no neskaidrībām un nodrošinātu konsekvenci dažādās laika joslās.
• Rakstzīmju kodēšana: Visiem teksta datiem izmantojiet UTF-8 kodējumu, lai atbalstītu plašu rakstzīmju klāstu no dažādām valodām.
• Valūta: Glabājot monetārās vērtības, izmantojiet konsekventu valūtu un apsveriet decimālā datu tipa izmantošanu, lai izvairītos no peldošā punkta neprecizitātēm.
• Datu pārvaldība: Ieviesiet atbilstošas datu pārvaldības politikas, lai nodrošinātu datu kvalitāti un konsekvenci dažādos reģionos un komandās.
• Atbilstība: Esiet informēts par datu privātuma noteikumiem (piem., GDPR, CCPA) un nodrošiniet, ka jūsu Parquet dati tiek glabāti un apstrādāti saskaņā ar šiem noteikumiem.
• Kultūras atšķirības: Esiet uzmanīgs pret kultūras atšķirībām, izstrādājot datu shēmu un izvēloties datu tipus. Piemēram, datumu un skaitļu formāti var atšķirties dažādos reģionos.

Noslēgums

Parquet optimizācija ir daudzpusīgs process, kas prasa dziļu izpratni par datu īpašībām, kodēšanas shēmām, saspiešanas kodekiem un vaicājumu dzinēja darbību. Piemērojot šajā rokasgrāmatā apskatītās metodes, datu inženieri un arhitekti var ievērojami uzlabot savu lielo datu lietojumprogrammu veiktspēju un efektivitāti. Atcerieties, ka optimālā optimizācijas stratēģija ir atkarīga no konkrētā lietošanas gadījuma un pamatā esošās infrastruktūras. Nepārtraukta uzraudzība un eksperimentēšana ir izšķiroši svarīga, lai sasniegtu labākos iespējamos rezultātus pastāvīgi mainīgajā lielo datu vidē.