Колоночное хранение: Освоение оптимизации Parquet для больших данных

В эпоху больших данных эффективное хранение и извлечение являются первостепенными. Колоночные форматы хранения, такие как Apache Parquet, стали краеугольным камнем современного хранилища данных и аналитики. Колоночная структура Parquet обеспечивает значительную оптимизацию сжатия данных и производительности запросов, особенно при работе с большими наборами данных. Это руководство представляет собой всестороннее исследование техник оптимизации Parquet, ориентированное на глобальную аудиторию инженеров данных, аналитиков и архитекторов.

Понимание колоночного хранения и Parquet

Что такое колоночное хранение?

Традиционные строково-ориентированные системы хранения последовательно хранят записи данных, строка за строкой. Хотя это эффективно для извлечения полных записей, это становится неэффективным, когда для анализа требуется только подмножество столбцов. Колоночное хранение, с другой стороны, хранит данные по столбцам. Это означает, что все значения для определенного столбца хранятся последовательно. Эта компоновка предоставляет несколько преимуществ:

• Улучшенное сжатие: Схожие типы данных в столбце могут быть более эффективно сжаты с использованием таких методов, как кодирование с длиной серии (RLE) или словарное кодирование.
• Уменьшенный ввод-вывод: При запросе только нескольких столбцов системе необходимо считывать только соответствующие данные столбца, значительно сокращая операции ввода-вывода и повышая производительность запросов.
• Повышенная производительность аналитики: Колоночное хранение хорошо подходит для аналитических рабочих нагрузок, которые часто включают агрегирование и фильтрацию данных по определенным столбцам.

Представляем Apache Parquet

Apache Parquet — это колоночный формат хранения с открытым исходным кодом, разработанный для эффективного хранения и извлечения данных. Он особенно хорошо подходит для использования с фреймворками обработки больших данных, такими как Apache Spark, Apache Hadoop и Apache Arrow. Ключевые особенности Parquet включают:

• Колоночное хранение: Как обсуждалось, Parquet хранит данные по столбцам.
• Эволюция схем: Parquet поддерживает эволюцию схем, позволяя добавлять или удалять столбцы без перезаписи всего набора данных.
• Сжатие: Parquet поддерживает различные кодеки сжатия, включая Snappy, Gzip, LZO и Brotli, что позволяет значительно сократить объем хранения.
• Кодирование: Parquet использует различные схемы кодирования, такие как словарное кодирование, простое кодирование и дельта-кодирование, для оптимизации хранения на основе характеристик данных.
• Передача предикатов: Parquet поддерживает передачу предикатов, позволяя фильтрации происходить на уровне хранения, что далее сокращает ввод-вывод и повышает производительность запросов.

Ключевые методы оптимизации Parquet

1. Дизайн схемы и типы данных

Тщательный дизайн схемы имеет решающее значение для оптимизации Parquet. Выбор подходящих типов данных для каждого столбца может значительно повлиять на эффективность хранения и производительность запросов.

• Выбор правильных типов данных: Используйте наименьший тип данных, который может точно представить данные. Например, если столбец представляет возраст, используйте INT8 или INT16 вместо INT32, если максимальный возраст находится в пределах меньшего диапазона. Аналогично, для денежных значений рассмотрите возможность использования DECIMAL с соответствующей точностью и масштабом, чтобы избежать неточностей с плавающей запятой.
• Вложенные структуры данных: Parquet поддерживает вложенные структуры данных (например, списки и карты). Используйте их разумно. Хотя они могут быть полезны для представления сложных данных, чрезмерное вложение может повлиять на производительность запросов. Рассмотрите возможность денормализации данных, если вложенные структуры становятся слишком сложными.
• Избегайте больших текстовых полей: Большие текстовые поля могут значительно увеличить объем хранения и время выполнения запросов. Если возможно, рассмотрите возможность хранения больших текстовых данных в отдельной системе хранения и свяжите их с данными Parquet с помощью уникального идентификатора. Когда абсолютно необходимо хранить текст, сжимайте его соответствующим образом.

Пример: Рассмотрите хранение данных о местоположении. Вместо хранения широты и долготы как отдельных столбцов DOUBLE, вы можете рассмотреть возможность использования геопространственного типа данных (если он поддерживается вашим движком обработки) или хранения их как одной STRING в четко определенном формате (например, "широта,долгота"). Это может повысить эффективность хранения и упростить пространственные запросы.

2. Выбор правильного кодирования

Parquet предлагает различные схемы кодирования, каждая из которых подходит для разных типов данных. Выбор соответствующего кодирования может значительно повлиять на сжатие и производительность запросов.

• Простое кодирование: Это кодирование по умолчанию, которое просто хранит значения данных как есть. Оно подходит для данных, которые нелегко сжимаются.
• Словарное кодирование: Это кодирование создает словарь уникальных значений для столбца, а затем хранит индексы словаря вместо фактических значений. Оно очень эффективно для столбцов с небольшим количеством различных значений (например, категориальных данных, таких как коды стран, категории продуктов или коды статуса).
• Кодирование с длиной серии (RLE): RLE подходит для столбцов с длинными последовательностями повторяющихся значений. Оно хранит значение и количество раз, когда оно повторяется.
• Дельта-кодирование: Дельта-кодирование хранит разницу между последовательными значениями. Оно эффективно для данных временных рядов или других данных, где значения имеют тенденцию быть близкими друг к другу.
• Битовое упаковка кодирования: Это кодирование эффективно упаковывает несколько значений в один байт, уменьшая объем хранения, особенно для небольших целочисленных значений.

Пример: Рассмотрите столбец, представляющий "статус заказа" транзакций электронной коммерции (например, "В ожидании", "Отправлено", "Доставлено", "Отменено"). Словарное кодирование будет очень эффективным в этом сценарии, поскольку столбец имеет ограниченное количество различных значений. С другой стороны, столбец, содержащий уникальные идентификаторы пользователей, не выиграет от словарного кодирования.

3. Кодеки сжатия

Parquet поддерживает различные кодеки сжатия для уменьшения объема хранения. Выбор кодека может значительно повлиять как на размер хранилища, так и на загрузку процессора во время сжатия и распаковки.

• Snappy: Snappy — это быстрый кодек сжатия, который обеспечивает хороший баланс между коэффициентом сжатия и скоростью. Часто является хорошим выбором по умолчанию.
• Gzip: Gzip обеспечивает более высокие коэффициенты сжатия, чем Snappy, но работает медленнее. Он подходит для данных, которые редко используются, или когда объем хранения является основной проблемой.
• LZO: LZO — еще один быстрый кодек сжатия, который часто используется в средах Hadoop.
• Brotli: Brotli обеспечивает еще лучшие коэффициенты сжатия, чем Gzip, но в целом работает медленнее. Это может быть хорошим вариантом, когда объем хранения ограничен, а загрузка процессора менее важна.
• Zstandard (Zstd): Zstd предоставляет широкий диапазон уровней сжатия, позволяя вам выбирать между коэффициентом сжатия и скоростью. Он часто обеспечивает лучшую производительность, чем Gzip, при аналогичных уровнях сжатия.
• Несжатые: Для отладки или в специфических сценариях, критичных к производительности, вы можете выбрать хранение данных без сжатия, но это, как правило, не рекомендуется для больших наборов данных.

Пример: Для часто используемых данных, применяемых в аналитике в реальном времени, хорошим выбором будет Snappy или Zstd с более низким уровнем сжатия. Для архивных данных, которые используются редко, Gzip или Brotli будут более подходящими.

4. Партиционирование

Партиционирование включает разделение набора данных на более мелкие, более управляемые части на основе значений одного или нескольких столбцов. Это позволяет ограничить запросы только соответствующими разделами, значительно сокращая ввод-вывод и повышая производительность запросов.

• Выбор столбцов партиционирования: Выбирайте столбцы партиционирования, которые часто используются в фильтрах запросов. Обычные столбцы партиционирования включают дату, страну, регион и категорию.
• Гранулярность партиционирования: Рассмотрите гранулярность ваших разделов. Слишком много разделов может привести к небольшим файлам, что негативно скажется на производительности. Слишком мало разделов может привести к большим разделам, которые трудно обрабатывать.
• Иерархическое партиционирование: Для данных временных рядов рассмотрите иерархическое партиционирование (например, год/месяц/день). Это позволяет эффективно запрашивать данные за определенные временные диапазоны.
• Избегайте партиционирования с высокой кардинальностью: Избегайте партиционирования по столбцам с большим количеством различных значений (высокой кардинальностью), так как это может привести к большому количеству мелких разделов.

Пример: Для набора данных транзакций продаж вы можете партиционировать по год и месяц. Это позволит вам эффективно запрашивать данные о продажах за определенный месяц или год. Если вы часто запрашиваете данные о продажах по стране, вы также можете добавить страну в качестве столбца партиционирования.

5. Размер файла и размер блока

Файлы Parquet обычно разделены на блоки. Размер блока влияет на степень параллелизма при обработке запросов. Оптимальный размер файла и размер блока зависят от конкретного случая использования и базовой инфраструктуры.

• Размер файла: В целом, для оптимальной производительности предпочтительны большие размеры файлов (например, от 128 МБ до 1 ГБ). Меньшие файлы могут привести к увеличению накладных расходов из-за управления метаданными и увеличенных операций ввода-вывода.
• Размер блока: Размер блока обычно устанавливается равным размеру блока HDFS (например, 128 МБ или 256 МБ).
• Компактирование: Регулярно компактируйте небольшие файлы Parquet в более крупные файлы для повышения производительности.

6. Передача предикатов

Передача предикатов — это мощный метод оптимизации, который позволяет выполнять фильтрацию на уровне хранения, прежде чем данные будут считаны в память. Это значительно сокращает ввод-вывод и повышает производительность запросов.

• Включите передачу предикатов: Убедитесь, что передача предикатов включена в вашем движке запросов (например, Apache Spark).
• Эффективно используйте фильтры: Используйте фильтры в своих запросах, чтобы ограничить объем данных, которые необходимо считать.
• Отсечение разделов: Передача предикатов также может использоваться для отсечения разделов, когда целые разделы пропускаются, если они не удовлетворяют фильтру запроса.

7. Методы пропуска данных

Помимо передачи предикатов, могут использоваться другие методы пропуска данных для дальнейшего сокращения ввода-вывода. Индексы Min/Max, Bloom-фильтры и Zone Maps — это некоторые стратегии для пропуска чтения нерелевантных данных на основе статистики столбцов или предварительно вычисленных индексов.

• Индексы Min/Max: Хранение минимального и максимального значений для каждого столбца в блоке данных позволяет движку запросов пропускать блоки, которые выходят за пределы диапазона запроса.
• Bloom-фильтры: Bloom-фильтры предоставляют вероятностный способ проверки принадлежности элемента к множеству. Они могут использоваться для пропуска блоков, которые, вероятно, не содержат соответствующих значений.
• Zone Maps: Подобно индексам Min/Max, Zone Maps хранят дополнительную статистику о данных в блоке, что позволяет более сложный пропуск данных.

8. Оптимизация движка запросов

Производительность запросов Parquet также зависит от используемого движка запросов (например, Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). Понимание того, как оптимизировать запросы для вашего конкретного движка запросов, имеет решающее значение.

• Оптимизируйте планы запросов: Анализируйте планы запросов, чтобы выявить потенциальные узкие места и оптимизировать выполнение запросов.
• Оптимизация объединений: Используйте соответствующие стратегии объединения (например, broadcast hash join, shuffle hash join) в зависимости от размера объединяемых наборов данных.
• Кэширование: Кэшируйте часто используемые данные в памяти, чтобы уменьшить ввод-вывод.
• Распределение ресурсов: Правильно распределяйте ресурсы (например, память, ЦП) движку запросов, чтобы обеспечить оптимальную производительность.

9. Локальность данных

Локальность данных относится к близости данных к узлам обработки. Когда данные хранятся локально на тех же узлах, которые их обрабатывают, ввод-вывод минимизируется, и производительность повышается.

• Совместное размещение данных и обработки: Убедитесь, что ваши данные Parquet хранятся на тех же узлах, на которых работает ваш движок запросов.
• Осведомленность HDFS: Настройте ваш движок запросов, чтобы он был осведомлен о топологии HDFS и отдавал приоритет чтению данных с локальных узлов.

10. Регулярное обслуживание и мониторинг

Оптимизация Parquet — это многогранный процесс. Регулярно отслеживайте производительность ваших наборов данных Parquet и при необходимости вносите коррективы.

• Мониторинг производительности запросов: Отслеживайте время выполнения запросов и выявляйте медленно работающие запросы.
• Мониторинг использования хранилища: Отслеживайте объем дискового пространства, используемого вашими наборами данных Parquet, и выявляйте возможности для сжатия и оптимизации.
• Качество данных: Убедитесь, что ваши данные чистые и последовательные. Проблемы с качеством данных могут негативно сказаться на производительности запросов.
• Эволюция схем: Тщательно планируйте эволюцию схем. Добавление или удаление столбцов может повлиять на производительность, если это сделано неправильно.

Продвинутые техники оптимизации Parquet

Векторные чтения с Apache Arrow

Apache Arrow — это межъязыковая платформа разработки для данных в памяти. Интеграция Parquet с Apache Arrow позволяет выполнять векторные чтения, что значительно повышает производительность запросов, обрабатывая данные большими пакетами. Это позволяет избежать накладных расходов на обработку каждой строки, обеспечивая гораздо более быстрые аналитические рабочие нагрузки. Реализации часто включают использование колоночного формата Arrow в памяти непосредственно из файлов Parquet, минуя традиционную итерацию по строкам.

Переупорядочивание столбцов

Физический порядок столбцов в файле Parquet может влиять на сжатие и производительность запросов. Переупорядочивание столбцов таким образом, чтобы столбцы со схожими характеристиками (например, высокая кардинальность против низкой кардинальности) хранились вместе, может улучшить коэффициенты сжатия и уменьшить ввод-вывод при доступе к определенным группам столбцов. Экспериментирование и профилирование имеют решающее значение для определения оптимального порядка столбцов для данного набора данных и рабочей нагрузки.

Bloom-фильтры для строковых столбцов

Хотя Bloom-фильтры в целом эффективны для числовых столбцов, они также могут быть полезны для строковых столбцов, особенно при фильтрации по предикатам равенства (например, WHERE product_name = 'Specific Product'). Включение Bloom-фильтров для часто фильтруемых строковых столбцов может значительно сократить ввод-вывод, пропуская блоки, которые, вероятно, не содержат соответствующих значений. Эффективность зависит от кардинальности и распределения строковых значений.

Пользовательские кодирования

Для высокоспециализированных типов данных или шаблонов рассмотрите возможность реализации пользовательских схем кодирования, которые адаптированы к конкретным характеристикам данных. Это может включать разработку пользовательских кодеков или использование существующих библиотек, предоставляющих специализированные алгоритмы кодирования. Разработка и поддержка пользовательских кодировок требуют значительного опыта, но могут обеспечить существенные приросты производительности в конкретных сценариях.

Кэширование метаданных Parquet

Файлы Parquet содержат метаданные, описывающие схему, кодирование и статистику данных. Кэширование этих метаданных в памяти может значительно уменьшить задержку запросов, особенно для запросов, которые обращаются к большому количеству файлов Parquet. Движки запросов часто предоставляют механизмы для кэширования метаданных, и важно правильно настроить эти параметры для максимальной производительности.

Глобальные аспекты оптимизации Parquet

При работе с Parquet в глобальном контексте важно учитывать следующее:

• Часовые пояса: При хранении временных меток используйте UTC (Всемирное координированное время), чтобы избежать неоднозначности и обеспечить согласованность между различными часовыми поясами.
• Кодировка символов: Используйте кодировку UTF-8 для всех текстовых данных, чтобы поддерживать широкий спектр символов из разных языков.
• Валюта: При хранении денежных значений используйте согласованную валюту и рассмотрите возможность использования десятичного типа данных, чтобы избежать неточностей с плавающей запятой.
• Управление данными: Внедряйте соответствующие политики управления данными для обеспечения качества и согласованности данных в различных регионах и командах.
• Соответствие: Будьте осведомлены о нормативных актах о конфиденциальности данных (например, GDPR, CCPA) и обеспечьте соответствие хранения и обработки данных Parquet этим нормативным актам.
• Культурные различия: Учитывайте культурные различия при проектировании схемы данных и выборе типов данных. Например, форматы дат и числовые форматы могут отличаться в разных регионах.

Заключение

Оптимизация Parquet — это многогранный процесс, требующий глубокого понимания характеристик данных, схем кодирования, кодеков сжатия и поведения движка запросов. Применяя методы, изложенные в этом руководстве, инженеры и архитекторы данных могут значительно повысить производительность и эффективность своих приложений для работы с большими данными. Помните, что оптимальная стратегия оптимизации зависит от конкретного случая использования и базовой инфраструктуры. Постоянный мониторинг и экспериментирование имеют решающее значение для достижения наилучших возможных результатов в постоянно развивающемся ландшафте больших данных.