Kolonnebasert lagring: Mestre Parquet-optimalisering for stordata

I stordata-æraen er effektiv lagring og henting av data avgjørende. Kolonnebaserte lagringsformater, som Apache Parquet, har dukket opp som en hjørnestein for moderne datavarehus og analyse. Parquets kolonnestruktur muliggjør betydelige optimaliseringer i datakomprimering og spørringsytelse, spesielt når det gjelder store datasett. Denne veiledningen gir en omfattende utforskning av Parquet-optimaliseringsteknikker, som henvender seg til et globalt publikum av dataingeniører, analytikere og arkitekter.

Forståelse av kolonnebasert lagring og Parquet

Hva er kolonnebasert lagring?

Tradisjonelle radorienterte lagringssystemer lagrer datarader sekvensielt, rad for rad. Selv om dette er effektivt for å hente hele poster, blir det ineffektivt når bare en delmengde av kolonner er nødvendig for analyse. Kolonnebasert lagring, på den annen side, lagrer data kolonnevis. Dette betyr at alle verdier for en bestemt kolonne lagres sammenhengende. Dette oppsettet gir flere fordeler:

• Forbedret komprimering: Lignende datatyper innenfor en kolonne kan komprimeres mer effektivt ved hjelp av teknikker som run-length encoding (RLE) eller ordbokskoding.
• Redusert I/O: Ved å spørre bare noen få kolonner, trenger systemet bare å lese de relevante kolonnedataene, noe som reduserer I/O-operasjoner betydelig og forbedrer spørringsytelsen.
• Forbedret analyseytelse: Kolonnebasert lagring er godt egnet for analytiske arbeidsbelastninger som ofte involverer å aggregere og filtrere data på tvers av bestemte kolonner.

Introduserer Apache Parquet

Apache Parquet er et open source, kolonnebasert lagringsformat designet for effektiv datalagring og henting. Det er spesielt godt egnet for bruk med stordataprosesseringsrammer som Apache Spark, Apache Hadoop og Apache Arrow. Parquets viktigste funksjoner inkluderer:

• Kolonnebasert lagring: Som diskutert, lagrer Parquet data kolonnevis.
• Skjemaevolusjon: Parquet støtter skjemaevolusjon, slik at du kan legge til eller fjerne kolonner uten å skrive om hele datasettet.
• Komprimering: Parquet støtter forskjellige komprimeringskodeker, inkludert Snappy, Gzip, LZO og Brotli, som muliggjør betydelige reduksjoner i lagringsplass.
• Koding: Parquet bruker forskjellige kodingsskjemaer, for eksempel ordbokskoding, ren koding og delta-koding, for å optimalisere lagring basert på dataegenskaper.
• Predikat-pushdown: Parquet støtter predikat-pushdown, som tillater filtrering for å skje på lagringsnivået, noe som ytterligere reduserer I/O og forbedrer spørringsytelsen.

Viktige optimaliseringsteknikker for Parquet

1. Skjemadesign og datatyper

Nøye skjemadesign er avgjørende for Parquet-optimalisering. Å velge de riktige datatypene for hver kolonne kan påvirke lagringseffektiviteten og spørringsytelsen betydelig.

• Velge de riktige datatypene: Bruk den minste datatypen som nøyaktig kan representere dataene. For eksempel, hvis en kolonne representerer aldre, bruk `INT8` eller `INT16` i stedet for `INT32` hvis maksimumsalderen er innenfor det mindre området. Tilsvarende, for pengeverdier, bør du vurdere å bruke `DESIMAL` med riktig presisjon og skala for å unngå unøyaktigheter med flyttall.
• Nøstede datastrukturer: Parquet støtter nøstede datastrukturer (f.eks. lister og kart). Bruk dem fornuftig. Selv om de kan være nyttige for å representere komplekse data, kan overdreven nesting påvirke spørringsytelsen. Vurder å denormalisere data hvis nøstede strukturer blir for komplekse.
• Unngå store tekstfelt: Store tekstfelt kan øke lagringsplassen og spørretiden betydelig. Hvis det er mulig, bør du vurdere å lagre store tekstdata i et separat lagringssystem og lenke det til Parquet-dataene ved hjelp av en unik identifikator. Når det er absolutt nødvendig å lagre tekst, komprimer på riktig måte.

Eksempel: Vurder å lagre lokasjonsdata. I stedet for å lagre breddegrad og lengdegrad som separate `DOBBEL` kolonner, kan du vurdere å bruke en geospatial datatype (hvis støttet av prosessmotoren din) eller lagre dem som en enkelt `STRENG` i et veldefinert format (f.eks. «breddegrad,lengdegrad»). Dette kan forbedre lagringseffektiviteten og forenkle romlige spørringer.

2. Velge riktig koding

Parquet tilbyr forskjellige kodingsskjemaer, hver egnet for forskjellige typer data. Å velge riktig koding kan påvirke komprimering og spørringsytelse betydelig.

• Ren koding: Dette er standardkodingen og lagrer ganske enkelt datavadiene slik de er. Den er egnet for data som ikke er lett komprimerbare.
• Ordbokskoding: Denne kodingen oppretter en ordbok med unike verdier for en kolonne og lagrer deretter ordbokindeksene i stedet for de faktiske verdiene. Det er veldig effektivt for kolonner med et lite antall distinkte verdier (f.eks. kategoriske data som landskoder, produktkategorier eller statuskoder).
• Run-Length Encoding (RLE): RLE er egnet for kolonner med lange sekvenser av gjentatte verdier. Den lagrer verdien og antall ganger den gjentas.
• Delta-koding: Delta-koding lagrer forskjellen mellom påfølgende verdier. Det er effektivt for tidsseriedata eller andre data der verdier har en tendens til å være nær hverandre.
• Bit-pakket koding: Denne kodingen pakker effektivt flere verdier inn i en enkelt byte, noe som reduserer lagringsplassen, spesielt for små heltallsverdier.

Eksempel: Vurder en kolonne som representerer «ordrestatus» for e-handels transaksjoner (f.eks. «Venter», «Sendt», «Levert», «Avbestilt»). Ordbokskoding vil være svært effektiv i dette scenariet fordi kolonnen har et begrenset antall distinkte verdier. På den annen side ville ikke en kolonne som inneholder unike bruker-ID-er dra nytte av ordbokskoding.

3. Komprimeringskodeker

Parquet støtter forskjellige komprimeringskodeker for å redusere lagringsplassen. Valget av codec kan påvirke både lagringsstørrelsen og CPU-utnyttelsen under komprimering og dekomprimering betydelig.

• Snappy: Snappy er en rask komprimeringskodek som tilbyr en god balanse mellom komprimeringsforhold og hastighet. Det er ofte et godt standardvalg.
• Gzip: Gzip gir høyere komprimeringsforhold enn Snappy, men er tregere. Den er egnet for data som er tilgjengelig sjeldent eller når lagringsplass er en primær bekymring.
• LZO: LZO er en annen rask komprimeringskodek som ofte brukes i Hadoop-miljøer.
• Brotli: Brotli tilbyr enda bedre komprimeringsforhold enn Gzip, men er generelt tregere. Det kan være et godt alternativ når lagringsplassen er begrenset og CPU-utnyttelsen er mindre bekymringsfull.
• Zstandard (Zstd): Zstd gir et bredt spekter av komprimeringsnivåer, slik at du kan veksle mellom komprimeringsforhold for hastighet. Det gir ofte bedre ytelse enn Gzip på lignende komprimeringsnivåer.
• Ukomprimert: For feilsøking eller spesifikke ytelseskritiske scenarier, kan du velge å lagre data ukomprimert, men dette anbefales generelt ikke for store datasett.

Eksempel: For ofte tilgjengelige data som brukes i sanntidsanalyse, ville Snappy eller Zstd med et lavere komprimeringsnivå være et godt valg. For arkivdata som er tilgjengelige sjeldent, ville Gzip eller Brotli være mer passende.

4. Partisjonering

Partisjonering innebærer å dele et datasett inn i mindre, mer håndterbare deler basert på verdiene i en eller flere kolonner. Dette lar deg begrense spørringer til bare de relevante partisjonene, noe som reduserer I/O betydelig og forbedrer spørringsytelsen.

• Velge partisjonskolonner: Velg partisjonskolonner som ofte brukes i spørringsfiltre. Vanlige partisjonskolonner inkluderer dato, land, region og kategori.
• Partisjoneringsgranularitet: Vurder granulariteten i partisjonene dine. For mange partisjoner kan føre til små filer, noe som kan påvirke ytelsen negativt. For få partisjoner kan føre til store partisjoner som er vanskelige å behandle.
• Hierarkisk partisjonering: For tidsseriedata bør du vurdere å bruke hierarkisk partisjonering (f.eks. år/måned/dag). Dette lar deg effektivt spørre data for spesifikke tidsperioder.
• Unngå partisjonering med høy kardinalitet: Unngå partisjonering på kolonner med et stort antall distinkte verdier (høy kardinalitet), da dette kan føre til et stort antall små partisjoner.

Eksempel: For et datasett med salgstransaksjoner kan du partisjonere etter `år` og `måned`. Dette lar deg effektivt spørre salgsdata for en bestemt måned eller år. Hvis du ofte spør salgsdata etter land, kan du også legge til `land` som en partisjonskolonne.

5. Filstørrelse og blokkstørrelse

Parquet-filer er vanligvis delt inn i blokker. Blokkstørrelsen påvirker graden av parallellisme under spørringsbehandling. Den optimale filstørrelsen og blokkstørrelsen avhenger av den spesifikke bruken og den underliggende infrastrukturen.

• Filstørrelse: Generelt foretrekkes større filstørrelser (f.eks. 128 MB til 1 GB) for optimal ytelse. Mindre filer kan føre til økt overhead på grunn av metadataadministrasjon og økte I/O-operasjoner.
• Blokkstørrelse: Blokkstørrelsen er vanligvis satt til HDFS-blokkstørrelsen (f.eks. 128 MB eller 256 MB).
• Kompaktering: Kompaktér regelmessig små Parquet-filer til større filer for å forbedre ytelsen.

6. Predikat-pushdown

Predikat-pushdown er en kraftig optimaliseringsteknikk som tillater filtrering å skje på lagringsnivået, før dataene leses inn i minnet. Dette reduserer I/O betydelig og forbedrer spørringsytelsen.

• Aktiver predikat-pushdown: Sørg for at predikat-pushdown er aktivert i spørremotoren din (f.eks. Apache Spark).
• Bruk filtre effektivt: Bruk filtre i spørringene dine for å begrense mengden data som må leses.
• Partisjonsbeskjæring: Predikat-pushdown kan også brukes til partisjonsbeskjæring, der hele partisjoner hoppes over hvis de ikke oppfyller spørringsfilteret.

7. Teknikker for dataskipping

Utover predikat-pushdown kan andre teknikker for dataskipping brukes til å redusere I/O ytterligere. Min/Maks-indekser, bloom-filtre og sonkart er noen strategier for å hoppe over å lese irrelevante data basert på kolonnestatistikk eller forhåndsberegnede indekser.

• Min/Maks-indekser: Lagring av minimums- og maksimumsverdier for hver kolonne i en datablokk gjør det mulig for spørremotoren å hoppe over blokker som faller utenfor spørreområdet.
• Bloom-filtre: Bloom-filtre gir en sannsynlighetsmetode for å teste om et element er medlem av et sett. De kan brukes til å hoppe over blokker som sannsynligvis ikke inneholder samsvarende verdier.
• Sonkart: I likhet med Min/Maks-indekser, lagrer sonkart ytterligere statistikk om dataene i en blokk, noe som muliggjør mer sofistikert dataskipping.

8. Spørremotoroptimalisering

Ytelsen til Parquet-spørringer avhenger også av spørremotoren som brukes (f.eks. Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). Å forstå hvordan du optimaliserer spørringer for din spesifikke spørremotor er avgjørende.

• Optimaliser spørringsplaner: Analyser spørringsplaner for å identifisere potensielle flaskehalser og optimalisere spørringsutførelsen.
• Sammenføyningsoptimalisering: Bruk passende sammenføyningsstrategier (f.eks. kringkastings-hash-sammenføyning, stokke-hash-sammenføyning) basert på størrelsen på datasettene som sammenføyes.
• Bufring: Bufre ofte tilgjengelige data i minnet for å redusere I/O.
• Ressursallokering: Tildel ressurser riktig (f.eks. minne, CPU) til spørremotoren for å sikre optimal ytelse.

9. Datalokalitet

Datalokalitet refererer til nærheten av data til prosesseringsnodene. Når data lagres lokalt på de samme nodene som behandler det, minimeres I/O, og ytelsen forbedres.

• Samlokalisere data og behandling: Sørg for at Parquet-dataene dine lagres på de samme nodene som kjører spørremotoren din.
• HDFS-bevissthet: Konfigurer spørremotoren din til å være oppmerksom på HDFS-topologien og prioritere å lese data fra lokale noder.

10. Regelmessig vedlikehold og overvåking

Parquet-optimalisering er en pågående prosess. Overvåk regelmessig ytelsen til Parquet-datasett og gjør justeringer etter behov.

• Overvåk spørringsytelse: Spor spørringsutførelsestider og identifiser spørringer som kjører sakte.
• Overvåk lagringsbruk: Overvåk lagringsplassen som brukes av Parquet-datasett, og identifiser muligheter for komprimering og optimalisering.
• Datakvalitet: Sørg for at dataene dine er rene og konsistente. Problemer med datakvalitet kan påvirke spørringsytelsen negativt.
• Skjemaevolusjon: Planlegg nøye for skjemaevolusjon. Å legge til eller fjerne kolonner kan påvirke ytelsen hvis det ikke gjøres riktig.

Avanserte Parquet-optimaliseringsteknikker

Vektorisert lesing med Apache Arrow

Apache Arrow er en utviklingsplattform på tvers av språk for data i minnet. Integrering av Parquet med Apache Arrow gir mulighet for vektoriserte lesninger, noe som forbedrer spørringsytelsen betydelig ved å behandle data i større partier. Dette unngår overhead ved per-rad-behandling, noe som muliggjør mye raskere analytiske arbeidsbelastninger. Implementasjoner innebærer ofte å utnytte Arrows kolonnebaserte minneformat direkte fra Parquet-filer, og omgå tradisjonell radbasert iterasjon.

Kolonneomorganisering

Den fysiske rekkefølgen av kolonner i en Parquet-fil kan påvirke komprimering og spørringsytelse. Omorganisering av kolonner slik at de med lignende egenskaper (f.eks. høy kardinalitet vs. lav kardinalitet) lagres sammen, kan forbedre komprimeringsforholdene og redusere I/O ved tilgang til spesifikke kolonnegrupper. Eksperimentering og profilering er avgjørende for å bestemme den optimale kolonnerekkefølgen for et gitt datasett og arbeidsbelastning.

Bloom-filtre for strengkolonner

Mens Bloom-filtre generelt er effektive for numeriske kolonner, kan de også være fordelaktige for strengkolonner, spesielt ved filtrering på likhetspredikater (f.eks. `WHERE product_name = 'Specific Product'`). Å aktivere Bloom-filtre for ofte filtrerte strengkolonner kan redusere I/O betydelig ved å hoppe over blokker som sannsynligvis ikke inneholder samsvarende verdier. Effektiviteten avhenger av kardinaliteten og fordelingen av strengverdiene.

Egendefinerte kodinger

For svært spesialiserte datatyper eller -mønstre, bør du vurdere å implementere egendefinerte kodingsskjemaer som er skreddersydd til de spesifikke egenskapene til dataene. Dette kan innebære å utvikle egendefinerte kodeker eller utnytte eksisterende biblioteker som gir spesialiserte kodingsalgoritmer. Utviklingen og vedlikeholdet av egendefinerte kodinger krever betydelig ekspertise, men kan gi betydelige ytelsesgevinster i spesifikke scenarier.

Parquet-metadata-bufring

Parquet-filer inneholder metadata som beskriver skjemaet, kodingen og statistikken til dataene. Bufring av disse metadataene i minnet kan redusere spørreforsinkelsen betydelig, spesielt for spørringer som har tilgang til et stort antall Parquet-filer. Spørremotorer tilbyr ofte mekanismer for metadata-bufring, og det er viktig å konfigurere disse innstillingene riktig for å maksimere ytelsen.

Globale hensyn for Parquet-optimalisering

Når du arbeider med Parquet i en global kontekst, er det viktig å vurdere følgende:

• Tidssoner: Når du lagrer tidsstempler, bruk UTC (Coordinated Universal Time) for å unngå tvetydighet og sikre konsistens på tvers av forskjellige tidssoner.
• Tegn-koding: Bruk UTF-8-koding for alle tekstdata for å støtte et bredt spekter av tegn fra forskjellige språk.
• Valuta: Når du lagrer pengeverdier, bruk en konsekvent valuta og vurder å bruke en desimal datatype for å unngå unøyaktigheter med flyttall.
• Datastyring: Implementer passende datastyringspolicyer for å sikre datakvalitet og konsistens på tvers av forskjellige regioner og team.
• Overholdelse: Vær oppmerksom på personvernregler (f.eks. GDPR, CCPA) og sørg for at Parquet-dataene dine lagres og behandles i samsvar med disse reglene.
• Kulturelle forskjeller: Vær oppmerksom på kulturelle forskjeller når du designer datasettets skjema og velger datatyper. For eksempel kan datoformater og tallformater variere på tvers av forskjellige regioner.

Konklusjon

Parquet-optimalisering er en mangefasettert prosess som krever en dyp forståelse av dataegenskaper, kodingsskjemaer, komprimeringskodeker og spørremotorens oppførsel. Ved å bruke teknikkene som er diskutert i denne veiledningen, kan dataingeniører og arkitekter forbedre ytelsen og effektiviteten til sine stordataapplikasjoner betydelig. Husk at den optimale optimaliseringsstrategien avhenger av den spesifikke bruken og den underliggende infrastrukturen. Kontinuerlig overvåking og eksperimentering er avgjørende for å oppnå best mulige resultater i et stadig utviklende stordatalandskap.