Stolpično shranjevanje: Obvladovanje optimizacije Parquet za velepodatke

V dobi velepodatkov sta učinkovito shranjevanje in pridobivanje podatkov ključnega pomena. Stolpični formati za shranjevanje, kot je Apache Parquet, so postali temelj sodobnih podatkovnih skladišč in analitike. Stolpična struktura formata Parquet omogoča znatne optimizacije pri stiskanju podatkov in zmogljivosti poizvedb, zlasti pri delu z velikimi nabori podatkov. Ta vodnik ponuja celovit pregled tehnik optimizacije Parquet, namenjen globalnemu občinstvu podatkovnih inženirjev, analitikov in arhitektov.

Razumevanje stolpičnega shranjevanja in formata Parquet

Kaj je stolpično shranjevanje?

Tradicionalni vrstično usmerjeni sistemi za shranjevanje hranijo podatkovne zapise zaporedno, vrstico za vrstico. Medtem ko je to učinkovito za pridobivanje celotnih zapisov, postane neučinkovito, ko je za analizo potrebna le podmnožica stolpcev. Stolpično shranjevanje pa podatke shranjuje po stolpcih. To pomeni, da so vse vrednosti za določen stolpec shranjene neprekinjeno. Takšna postavitev prinaša več prednosti:

• Izboljšano stiskanje: Podobne podatkovne tipe znotraj enega stolpca je mogoče učinkoviteje stisniti z uporabo tehnik, kot sta kodiranje z dolžino zaporedja (RLE) ali slovarsko kodiranje.
• Zmanjšan V/I: Pri poizvedovanju po le nekaj stolpcih mora sistem prebrati le relevantne podatke stolpcev, kar znatno zmanjša V/I operacije in izboljša zmogljivost poizvedb.
• Izboljšana analitična zmogljivost: Stolpično shranjevanje je zelo primerno za analitične obremenitve, ki pogosto vključujejo združevanje in filtriranje podatkov po določenih stolpcih.

Predstavitev formata Apache Parquet

Apache Parquet je odprtokodni format za stolpično shranjevanje, zasnovan za učinkovito shranjevanje in pridobivanje podatkov. Posebej je primeren za uporabo z ogrodji za obdelavo velepodatkov, kot so Apache Spark, Apache Hadoop in Apache Arrow. Ključne značilnosti formata Parquet vključujejo:

• Stolpično shranjevanje: Kot smo že omenili, Parquet shranjuje podatke po stolpcih.
• Razvoj sheme: Parquet podpira razvoj sheme, kar omogoča dodajanje ali odstranjevanje stolpcev brez ponovnega pisanja celotnega nabora podatkov.
• Stiskanje: Parquet podpira različne kodeke za stiskanje, vključno s Snappy, Gzip, LZO in Brotli, kar omogoča znatno zmanjšanje prostora za shranjevanje.
• Kodiranje: Parquet uporablja različne sheme kodiranja, kot so slovarsko kodiranje, navadno kodiranje in delta kodiranje, za optimizacijo shranjevanja na podlagi značilnosti podatkov.
• Predicate Pushdown (prenos predikatov): Parquet podpira prenos predikatov, kar omogoča, da se filtriranje izvede na nivoju shranjevanja, s čimer se dodatno zmanjša V/I in izboljša zmogljivost poizvedb.

Ključne tehnike optimizacije za Parquet

1. Načrtovanje sheme in podatkovni tipi

Skrbno načrtovanje sheme je ključno za optimizacijo formata Parquet. Izbira ustreznih podatkovnih tipov za vsak stolpec lahko znatno vpliva na učinkovitost shranjevanja in zmogljivost poizvedb.

• Izbira pravih podatkovnih tipov: Uporabite najmanjši podatkovni tip, ki lahko natančno predstavlja podatke. Če na primer stolpec predstavlja starost, uporabite `INT8` ali `INT16` namesto `INT32`, če je največja starost znotraj manjšega obsega. Podobno pri denarnih vrednostih razmislite o uporabi tipa `DECIMAL` z ustrezno natančnostjo in obsegom, da se izognete netočnostim s plavajočo vejico.
• Gnezdene podatkovne strukture: Parquet podpira gnezdene podatkovne strukture (npr. sezname in preslikave). Uporabljajte jih preudarno. Čeprav so lahko koristne za predstavitev kompleksnih podatkov, lahko prekomerno gnezdenje vpliva na zmogljivost poizvedb. Razmislite o denormalizaciji podatkov, če gnezdene strukture postanejo preveč zapletene.
• Izogibajte se velikim besedilnim poljem: Velika besedilna polja lahko znatno povečajo prostor za shranjevanje in čas poizvedbe. Če je mogoče, razmislite o shranjevanju velikih besedilnih podatkov v ločenem sistemu za shranjevanje in jih povežite s podatki Parquet z uporabo edinstvenega identifikatorja. Kadar je nujno shraniti besedilo, ga ustrezno stisnite.

Primer: Predstavljajte si shranjevanje podatkov o lokaciji. Namesto shranjevanja zemljepisne širine in dolžine kot ločenih stolpcev tipa `DOUBLE`, bi lahko razmislili o uporabi geoprostorskega podatkovnega tipa (če ga vaš mehanizem za obdelavo podpira) ali pa ju shranili kot en sam `STRING` v dobro definirani obliki (npr. "zemljepisna_širina,zemljepisna_dolžina"). To lahko izboljša učinkovitost shranjevanja in poenostavi prostorske poizvedbe.

2. Izbira pravega kodiranja

Parquet ponuja različne sheme kodiranja, od katerih je vsaka primerna za različne vrste podatkov. Izbira ustreznega kodiranja lahko znatno vpliva na stiskanje in zmogljivost poizvedb.

• Navadno kodiranje (Plain Encoding): To je privzeto kodiranje in preprosto shrani podatkovne vrednosti takšne, kot so. Primerno je za podatke, ki jih ni enostavno stisniti.
• Slovarsko kodiranje (Dictionary Encoding): To kodiranje ustvari slovar edinstvenih vrednosti za stolpec in nato namesto dejanskih vrednosti shrani indekse iz slovarja. Zelo je učinkovito za stolpce z majhnim številom različnih vrednosti (npr. kategorični podatki, kot so kode držav, kategorije izdelkov ali kode stanj).
• Kodiranje z dolžino zaporedja (RLE): RLE je primerno za stolpce z dolgimi zaporedji ponavljajočih se vrednosti. Shrani vrednost in število ponovitev.
• Delta kodiranje (Delta Encoding): Delta kodiranje shrani razliko med zaporednimi vrednostmi. Učinkovito je za podatke časovnih vrst ali druge podatke, kjer so vrednosti ponavadi blizu druga drugi.
• Bitno pakirano kodiranje (Bit-Packed Encoding): To kodiranje učinkovito zapakira več vrednosti v en sam bajt, kar zmanjša prostor za shranjevanje, zlasti za majhne celoštevilske vrednosti.

Primer: Predstavljajte si stolpec, ki predstavlja "stanje naročila" pri e-trgovinskih transakcijah (npr. "V čakanju", "Poslano", "Dostavljeno", "Preklicano"). Slovarsko kodiranje bi bilo v tem primeru zelo učinkovito, ker ima stolpec omejeno število različnih vrednosti. Po drugi strani pa stolpec, ki vsebuje edinstvene ID-je uporabnikov, ne bi imel koristi od slovarskega kodiranja.

3. Kodeki za stiskanje

Parquet podpira različne kodeke za stiskanje, da zmanjša prostor za shranjevanje. Izbira kodeka lahko znatno vpliva tako na velikost shranjenih podatkov kot na porabo CPU med stiskanjem in razširjanjem.

• Snappy: Snappy je hiter kodek za stiskanje, ki ponuja dobro ravnovesje med razmerjem stiskanja in hitrostjo. Pogosto je dobra privzeta izbira.
• Gzip: Gzip zagotavlja višja razmerja stiskanja kot Snappy, vendar je počasnejši. Primeren je za podatke, do katerih se dostopa redko ali kadar je prostor za shranjevanje glavna skrb.
• LZO: LZO je še en hiter kodek za stiskanje, ki se pogosto uporablja v okoljih Hadoop.
• Brotli: Brotli ponuja še boljša razmerja stiskanja kot Gzip, vendar je na splošno počasnejši. Lahko je dobra možnost, kadar je prostor za shranjevanje zelo pomemben in poraba CPU manjša skrb.
• Zstandard (Zstd): Zstd ponuja širok razpon stopenj stiskanja, kar vam omogoča, da zamenjate razmerje stiskanja za hitrost. Pogosto ponuja boljšo zmogljivost kot Gzip pri podobnih stopnjah stiskanja.
• Nestisnjeno: Za namene odpravljanja napak ali v določenih primerih, kjer je zmogljivost kritična, se lahko odločite za shranjevanje podatkov brez stiskanja, vendar se to na splošno ne priporoča za velike nabore podatkov.

Primer: Za pogosto dostopane podatke, ki se uporabljajo v analitiki v realnem času, bi bil Snappy ali Zstd z nižjo stopnjo stiskanja dobra izbira. Za arhivske podatke, do katerih se dostopa redko, bi bil bolj primeren Gzip ali Brotli.

4. Particioniranje

Particioniranje vključuje delitev nabora podatkov na manjše, bolj obvladljive dele na podlagi vrednosti enega ali več stolpcev. To vam omogoča, da omejite poizvedbe samo na relevantne particije, kar znatno zmanjša V/I in izboljša zmogljivost poizvedb.

• Izbira stolpcev za particioniranje: Izberite stolpce za particioniranje, ki se pogosto uporabljajo v filtrih poizvedb. Pogosti stolpci za particioniranje vključujejo datum, državo, regijo in kategorijo.
• Granularnost particioniranja: Razmislite o granularnosti vaših particij. Preveč particij lahko povzroči majhne datoteke, kar lahko negativno vpliva na zmogljivost. Premalo particij lahko povzroči velike particije, ki jih je težko obdelati.
• Hierarhično particioniranje: Za podatke časovnih vrst razmislite o uporabi hierarhičnega particioniranja (npr. leto/mesec/dan). To vam omogoča učinkovito poizvedovanje po podatkih za določena časovna obdobja.
• Izogibajte se particioniranju z visoko kardinalnostjo: Izogibajte se particioniranju po stolpcih z velikim številom različnih vrednosti (visoka kardinalnost), saj lahko to povzroči veliko število majhnih particij.

Primer: Za nabor podatkov o prodajnih transakcijah bi lahko particionirali po `letu` in `mesecu`. To bi vam omogočilo učinkovito poizvedovanje po prodajnih podatkih za določen mesec ali leto. Če pogosto poizvedujete po prodajnih podatkih po državi, bi lahko kot particijski stolpec dodali tudi `državo`.

5. Velikost datoteke in velikost bloka

Datoteke Parquet so običajno razdeljene na bloke. Velikost bloka vpliva na stopnjo vzporednosti med obdelavo poizvedb. Optimalna velikost datoteke in velikost bloka sta odvisni od specifičnega primera uporabe in osnovne infrastrukture.

• Velikost datoteke: Na splošno so za optimalno delovanje zaželene večje velikosti datotek (npr. od 128 MB do 1 GB). Manjše datoteke lahko povzročijo povečane stroške zaradi upravljanja metapodatkov in povečanih V/I operacij.
• Velikost bloka: Velikost bloka je običajno nastavljena na velikost bloka HDFS (npr. 128 MB ali 256 MB).
• Združevanje (Compaction): Redno združujte majhne datoteke Parquet v večje datoteke, da izboljšate zmogljivost.

6. Predicate Pushdown (prenos predikatov)

Prenos predikatov je močna tehnika optimizacije, ki omogoča, da se filtriranje izvede na nivoju shranjevanja, preden se podatki naložijo v pomnilnik. To znatno zmanjša V/I in izboljša zmogljivost poizvedb.

• Omogočite prenos predikatov: Zagotovite, da je prenos predikatov omogočen v vašem poizvedovalnem mehanizmu (npr. Apache Spark).
• Učinkovito uporabljajte filtre: Uporabljajte filtre v svojih poizvedbah, da omejite količino podatkov, ki jih je treba prebrati.
• Obrezovanje particij (Partition Pruning): Prenos predikatov se lahko uporablja tudi za obrezovanje particij, kjer se celotne particije preskočijo, če ne ustrezajo filtru poizvedbe.

7. Tehnike preskakovanja podatkov

Poleg prenosa predikatov se lahko za dodatno zmanjšanje V/I uporabljajo tudi druge tehnike preskakovanja podatkov. Min/Max indeksi, Bloom filtri in conski zemljevidi (zone maps) so nekatere strategije za preskakovanje branja nepomembnih podatkov na podlagi statistike stolpcev ali vnaprej izračunanih indeksov.

• Min/Max indeksi: Shranjevanje najmanjše in največje vrednosti za vsak stolpec znotraj podatkovnega bloka omogoča poizvedovalnemu mehanizmu, da preskoči bloke, ki ne spadajo v območje poizvedbe.
• Bloom filtri: Bloom filtri zagotavljajo verjetnostni način za preverjanje, ali je element član množice. Uporabljajo se lahko za preskakovanje blokov, za katere je malo verjetno, da vsebujejo ustrezne vrednosti.
• Conski zemljevidi (Zone Maps): Podobno kot Min/Max indeksi, conski zemljevidi shranjujejo dodatne statistične podatke o podatkih znotraj bloka, kar omogoča bolj sofisticirano preskakovanje podatkov.

8. Optimizacija poizvedovalnega mehanizma

Zmogljivost poizvedb Parquet je odvisna tudi od uporabljenega poizvedovalnega mehanizma (npr. Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). Razumevanje, kako optimizirati poizvedbe za vaš specifičen poizvedovalni mehanizem, je ključnega pomena.

• Optimizirajte načrte poizvedb: Analizirajte načrte poizvedb, da prepoznate morebitna ozka grla in optimizirate izvajanje poizvedb.
• Optimizacija združevanj (Join): Uporabljajte ustrezne strategije združevanja (npr. broadcast hash join, shuffle hash join) glede na velikost naborov podatkov, ki se združujejo.
• Predpomnjenje (Caching): Predpomnite pogosto dostopane podatke v pomnilniku, da zmanjšate V/I.
• Dodeljevanje virov: Pravilno dodelite vire (npr. pomnilnik, CPU) poizvedovalnemu mehanizmu, da zagotovite optimalno delovanje.

9. Lokalnost podatkov

Lokalnost podatkov se nanaša na bližino podatkov procesnim vozliščem. Kadar so podatki shranjeni lokalno na istih vozliščih, ki jih obdelujejo, je V/I minimalen, zmogljivost pa izboljšana.

• Soubikovanje podatkov in obdelave: Zagotovite, da so vaši podatki Parquet shranjeni na istih vozliščih, na katerih se izvaja vaš poizvedovalni mehanizem.
• Zavedanje topologije HDFS: Konfigurirajte svoj poizvedovalni mehanizem tako, da se zaveda topologije HDFS in daje prednost branju podatkov iz lokalnih vozlišč.

10. Redno vzdrževanje in nadzor

Optimizacija Parquet je stalen proces. Redno spremljajte delovanje vaših naborov podatkov Parquet in po potrebi izvajajte prilagoditve.

• Nadzor zmogljivosti poizvedb: Spremljajte čase izvajanja poizvedb in prepoznajte počasne poizvedbe.
• Nadzor porabe prostora za shranjevanje: Spremljajte prostor za shranjevanje, ki ga porabijo vaši nabori podatkov Parquet, in prepoznajte priložnosti za stiskanje in optimizacijo.
• Kakovost podatkov: Zagotovite, da so vaši podatki čisti in dosledni. Težave s kakovostjo podatkov lahko negativno vplivajo na zmogljivost poizvedb.
• Razvoj sheme: Skrbno načrtujte razvoj sheme. Dodajanje ali odstranjevanje stolpcev lahko vpliva na zmogljivost, če se ne izvede pravilno.

Napredne tehnike optimizacije Parquet

Vektorizirano branje z Apache Arrow

Apache Arrow je medjezikovna razvojna platforma za podatke v pomnilniku. Integracija formata Parquet z Apache Arrow omogoča vektorizirano branje, kar znatno izboljša zmogljivost poizvedb z obdelavo podatkov v večjih paketih. To se izogne dodatnim stroškom obdelave po posameznih vrsticah in omogoča veliko hitrejše analitične obremenitve. Implementacije pogosto vključujejo uporabo stolpičnega formata v pomnilniku Arrow neposredno iz datotek Parquet, s čimer se zaobide tradicionalna vrstična iteracija.

Preurejanje stolpcev

Fizični vrstni red stolpcev v datoteki Parquet lahko vpliva na stiskanje in zmogljivost poizvedb. Preurejanje stolpcev tako, da so tisti s podobnimi značilnostmi (npr. visoka kardinalnost v primerjavi z nizko kardinalnostjo) shranjeni skupaj, lahko izboljša razmerja stiskanja in zmanjša V/I pri dostopu do določenih skupin stolpcev. Eksperimentiranje in profiliranje sta ključna za določitev optimalnega vrstnega reda stolpcev za določen nabor podatkov in delovno obremenitev.

Bloom filtri za stolpce z nizi

Čeprav so Bloom filtri na splošno učinkoviti za številske stolpce, so lahko koristni tudi za stolpce z nizi, zlasti pri filtriranju po predikatih enakosti (npr. `WHERE ime_izdelka = 'Določen izdelek'`). Omogočanje Bloom filtrov za pogosto filtrirane stolpce z nizi lahko znatno zmanjša V/I s preskakovanjem blokov, za katere je malo verjetno, da vsebujejo ustrezne vrednosti. Učinkovitost je odvisna od kardinalnosti in porazdelitve vrednosti nizov.

Kodiranja po meri

Za zelo specializirane podatkovne tipe ali vzorce razmislite o implementaciji shem kodiranja po meri, ki so prilagojene specifičnim značilnostim podatkov. To lahko vključuje razvoj kodekov po meri ali uporabo obstoječih knjižnic, ki ponujajo specializirane algoritme za kodiranje. Razvoj in vzdrževanje kodiranj po meri zahtevata precejšnje strokovno znanje, vendar lahko v specifičnih scenarijih prineseta znatne izboljšave zmogljivosti.

Predpomnjenje metapodatkov Parquet

Datoteke Parquet vsebujejo metapodatke, ki opisujejo shemo, kodiranje in statistiko podatkov. Predpomnjenje teh metapodatkov v pomnilniku lahko znatno zmanjša zakasnitev poizvedb, zlasti pri poizvedbah, ki dostopajo do velikega števila datotek Parquet. Poizvedovalni mehanizmi pogosto ponujajo mehanizme za predpomnjenje metapodatkov in pomembno je, da te nastavitve ustrezno konfigurirate za maksimizacijo zmogljivosti.

Globalni vidiki pri optimizaciji Parquet

Pri delu s formatom Parquet v globalnem kontekstu je pomembno upoštevati naslednje:

• Časovni pasovi: Pri shranjevanju časovnih žigov uporabljajte UTC (univerzalni koordinirani čas), da se izognete dvoumnosti in zagotovite doslednost med različnimi časovnimi pasovi.
• Kodiranje znakov: Za vse besedilne podatke uporabljajte kodiranje UTF-8, da podprete širok nabor znakov iz različnih jezikov.
• Valuta: Pri shranjevanju denarnih vrednosti uporabljajte dosledno valuto in razmislite o uporabi decimalnega podatkovnega tipa, da se izognete netočnostim s plavajočo vejico.
• Upravljanje podatkov: Uvedite ustrezne politike upravljanja podatkov, da zagotovite kakovost in doslednost podatkov med različnimi regijami in ekipami.
• Skladnost: Zavedajte se predpisov o zasebnosti podatkov (npr. GDPR, CCPA) in zagotovite, da so vaši podatki Parquet shranjeni in obdelani v skladu s temi predpisi.
• Kulturne razlike: Bodite pozorni na kulturne razlike pri načrtovanju vaše podatkovne sheme in izbiri podatkovnih tipov. Na primer, formati datumov in številk se lahko razlikujejo med različnimi regijami.

Zaključek

Optimizacija Parquet je večplasten proces, ki zahteva globoko razumevanje značilnosti podatkov, shem kodiranja, kodekov za stiskanje in delovanja poizvedovalnega mehanizma. Z uporabo tehnik, obravnavanih v tem vodniku, lahko podatkovni inženirji in arhitekti znatno izboljšajo zmogljivost in učinkovitost svojih aplikacij za velepodatke. Ne pozabite, da je optimalna strategija optimizacije odvisna od specifičnega primera uporabe in osnovne infrastrukture. Nenehno spremljanje in eksperimentiranje sta ključna za doseganje najboljših možnih rezultatov v nenehno razvijajočem se okolju velepodatkov.