Kolumnlagring: Bemästra Parquet-optimering för Big Data

I big data-eran är effektiv lagring och hämtning av största vikt. Kolumnlagringsformat, som Apache Parquet, har vuxit fram som en hörnsten för modern datalagring och analys. Parquets kolumnstruktur möjliggör betydande optimeringar av datakomprimering och frågeprestanda, särskilt när man hanterar stora datamängder. Den här guiden ger en omfattande undersökning av Parquet-optimeringstekniker, som riktar sig till en global publik av datatekniker, analytiker och arkitekter.

Förstå Kolumnlagring och Parquet

Vad är Kolumnlagring?

Traditionella radorienterade lagringssystem lagrar dataposter sekventiellt, rad för rad. Även om detta är effektivt för att hämta hela poster, blir det ineffektivt när endast en delmängd av kolumner behövs för analys. Kolumnlagring lagrar å andra sidan data kolumnvis. Detta innebär att alla värden för en viss kolumn lagras sammanhängande. Denna layout ger flera fördelar:

Förbättrad Komprimering: Liknande datatyper inom en kolumn kan komprimeras mer effektivt med hjälp av tekniker som run-length encoding (RLE) eller dictionary encoding.
Minskad I/O: När man frågar efter endast ett fåtal kolumner behöver systemet bara läsa den relevanta kolumndatan, vilket avsevärt minskar I/O-operationer och förbättrar frågeprestanda.
Förbättrad Analytisk Prestanda: Kolumnlagring är väl lämpad för analytiska arbetsbelastningar som ofta involverar aggregering och filtrering av data över specifika kolumner.

Introduktion till Apache Parquet

Apache Parquet är ett öppen källkods, kolumnlagringsformat som är utformat för effektiv datalagring och hämtning. Det är särskilt väl lämpat för användning med big data-bearbetningsramverk som Apache Spark, Apache Hadoop och Apache Arrow. Parquets viktigaste funktioner inkluderar:

Kolumnlagring: Som diskuterats lagrar Parquet data kolumnvis.
Schemautveckling: Parquet stöder schemautveckling, vilket gör att du kan lägga till eller ta bort kolumner utan att skriva om hela datamängden.
Komprimering: Parquet stöder olika komprimeringskodekar, inklusive Snappy, Gzip, LZO och Brotli, vilket möjliggör betydande minskningar av lagringsutrymmet.
Kodning: Parquet använder olika kodningsscheman, såsom dictionary encoding, plain encoding och delta encoding, för att optimera lagringen baserat på datakaraktäristik.
Predicate Pushdown: Parquet stöder predicate pushdown, vilket gör att filtrering kan ske i lagringslagret, vilket ytterligare minskar I/O och förbättrar frågeprestanda.

Viktiga Optimeringstekniker för Parquet

1. Schemadesign och Datatyper

Noggrann schemadesign är avgörande för Parquet-optimering. Att välja lämpliga datatyper för varje kolumn kan avsevärt påverka lagringseffektivitet och frågeprestanda.

Välja Rätt Datatyper: Använd den minsta datatypen som noggrant kan representera data. Om en kolumn till exempel representerar åldrar, använd `INT8` eller `INT16` istället för `INT32` om den maximala åldern ligger inom det mindre intervallet. På samma sätt, för monetära värden, överväg att använda `DECIMAL` med lämplig precision och skala för att undvika flyttalsfelaktigheter.
Nästlade Datastrukturer: Parquet stöder nästlade datastrukturer (t.ex. listor och kartor). Använd dem med omdöme. Även om de kan vara användbara för att representera komplex data kan överdriven nästling påverka frågeprestanda. Överväg att denormalisera data om nästlade strukturer blir för komplexa.
Undvik Stora Textfält: Stora textfält kan avsevärt öka lagringsutrymmet och frågetiden. Om möjligt, överväg att lagra stora textdata i ett separat lagringssystem och länka det till Parquet-data med hjälp av en unik identifierare. När det är absolut nödvändigt att lagra text, komprimera lämpligt.

Exempel: Överväg att lagra platsdata. Istället för att lagra latitud och longitud som separata `DOUBLE`-kolumner, kan du överväga att använda en geospatial datatyp (om det stöds av din bearbetningsmotor) eller lagra dem som en enda `STRING` i ett väldefinierat format (t.ex. "latitud,longitud"). Detta kan förbättra lagringseffektiviteten och förenkla spatiala frågor.

2. Välja Rätt Kodning

Parquet erbjuder olika kodningsscheman, var och en lämpad för olika typer av data. Att välja lämplig kodning kan avsevärt påverka komprimering och frågeprestanda.

Plain Encoding: Detta är standardkodningen och lagrar helt enkelt datavärdena som de är. Den är lämplig för data som inte är lätt komprimerbar.
Dictionary Encoding: Denna kodning skapar en ordlista med unika värden för en kolumn och lagrar sedan ordlisteindexen istället för de faktiska värdena. Det är mycket effektivt för kolumner med ett litet antal distinkta värden (t.ex. kategoriska data som landskoder, produktkategorier eller statuskoder).
Run-Length Encoding (RLE): RLE är lämplig för kolumner med långa sekvenser av upprepade värden. Den lagrar värdet och antalet gånger det upprepas.
Delta Encoding: Delta encoding lagrar skillnaden mellan på varandra följande värden. Det är effektivt för tidsseriedata eller andra data där värden tenderar att ligga nära varandra.
Bit-Packed Encoding: Denna kodning packar effektivt flera värden i en enda byte, vilket minskar lagringsutrymmet, särskilt för små heltalvärden.

Exempel: Tänk på en kolumn som representerar "orderstatus" för e-handelstransaktioner (t.ex. "Väntande", "Skickad", "Levererad", "Avbruten"). Dictionary encoding skulle vara mycket effektivt i detta scenario eftersom kolumnen har ett begränsat antal distinkta värden. Å andra sidan skulle en kolumn som innehåller unika användar-ID:n inte dra nytta av dictionary encoding.

3. Komprimeringskodekar

Parquet stöder olika komprimeringskodekar för att minska lagringsutrymmet. Valet av codec kan avsevärt påverka både lagringsstorlek och CPU-utnyttjande under komprimering och dekomprimering.

Snappy: Snappy är en snabb komprimeringscodec som erbjuder en bra balans mellan komprimeringsförhållande och hastighet. Det är ofta ett bra standardval.
Gzip: Gzip ger högre komprimeringsförhållanden än Snappy men är långsammare. Det är lämpligt för data som sällan används eller när lagringsutrymme är ett primärt problem.
LZO: LZO är en annan snabb komprimeringscodec som ofta används i Hadoop-miljöer.
Brotli: Brotli erbjuder ännu bättre komprimeringsförhållanden än Gzip men är generellt långsammare. Det kan vara ett bra alternativ när lagringsutrymme är en bristvara och CPU-utnyttjande är mindre av ett problem.
Zstandard (Zstd): Zstd ger ett brett spektrum av komprimeringsnivåer, vilket gör att du kan byta komprimeringsförhållande mot hastighet. Det erbjuder ofta bättre prestanda än Gzip vid liknande komprimeringsnivåer.
Okomprimerad: För felsökning eller specifika prestandakritiska scenarier kan du välja att lagra data okomprimerad, men detta rekommenderas i allmänhet inte för stora datamängder.

Exempel: För ofta använda data som används i realtidsanalys skulle Snappy eller Zstd med en lägre komprimeringsnivå vara ett bra val. För arkivdata som sällan används skulle Gzip eller Brotli vara lämpligare.

4. Partitionering

Partitionering innebär att dela upp en datamängd i mindre, mer hanterbara delar baserat på värdena för en eller flera kolumner. Detta gör att du kan begränsa frågor till endast de relevanta partitionerna, vilket avsevärt minskar I/O och förbättrar frågeprestanda.

Välja Partitionskolumner: Välj partitionskolumner som ofta används i frågefilter. Vanliga partitionskolumner inkluderar datum, land, region och kategori.
Partitioneringsgranularitet: Tänk på granulariteten för dina partitioner. För många partitioner kan leda till små filer, vilket kan påverka prestandan negativt. För få partitioner kan resultera i stora partitioner som är svåra att bearbeta.
Hierarkisk Partitionering: För tidsseriedata, överväg att använda hierarkisk partitionering (t.ex. år/månad/dag). Detta gör att du effektivt kan fråga data för specifika tidsintervall.
Undvik Hög-Kardinalitets Partitionering: Undvik att partitionera på kolumner med ett stort antal distinkta värden (hög kardinalitet), eftersom detta kan leda till ett stort antal små partitioner.

Exempel: För en datamängd med försäljningstransaktioner kan du partitionera efter `år` och `månad`. Detta gör att du effektivt kan fråga försäljningsdata för en specifik månad eller år. Om du ofta frågar försäljningsdata per land kan du också lägga till `land` som en partitionskolumn.

5. Filstorlek och Blockstorlek

Parquet-filer är vanligtvis uppdelade i block. Blockstorleken påverkar graden av parallellism under frågebearbetning. Den optimala filstorleken och blockstorleken beror på det specifika användningsfallet och den underliggande infrastrukturen.

Filstorlek: I allmänhet föredras större filstorlekar (t.ex. 128 MB till 1 GB) för optimal prestanda. Mindre filer kan leda till ökade kostnader på grund av metadatahantering och ökade I/O-operationer.
Blockstorlek: Blockstorleken är vanligtvis inställd på HDFS-blockstorleken (t.ex. 128 MB eller 256 MB).
Kompaktering: Komprimera regelbundet små Parquet-filer till större filer för att förbättra prestandan.

6. Predicate Pushdown

Predicate pushdown är en kraftfull optimeringsteknik som gör att filtrering kan ske i lagringslagret, innan data läses in i minnet. Detta minskar avsevärt I/O och förbättrar frågeprestanda.

Aktivera Predicate Pushdown: Se till att predicate pushdown är aktiverat i din frågemotor (t.ex. Apache Spark).
Använd Filter Effektivt: Använd filter i dina frågor för att begränsa mängden data som behöver läsas.
Partitionsbeskärning: Predicate pushdown kan också användas för partitionsbeskärning, där hela partitioner hoppas över om de inte uppfyller frågefiltret.

7. Tekniker för Datahoppning

Utöver predicate pushdown kan andra tekniker för datahoppning användas för att ytterligare minska I/O. Min/Max-index, bloomfilter och zonkartor är några strategier för att hoppa över att läsa irrelevant data baserat på kolumnstatistik eller förberäknade index.

Min/Max-index: Att lagra minimi- och maximivärdena för varje kolumn inom ett datablock gör att frågemotorn kan hoppa över block som faller utanför frågeintervallet.
Bloomfilter: Bloomfilter ger ett probabilistiskt sätt att testa om ett element är medlem i en uppsättning. De kan användas för att hoppa över block som sannolikt inte innehåller matchande värden.
Zonkartor: I likhet med Min/Max-index lagrar zonkartor ytterligare statistik om data inom ett block, vilket möjliggör mer sofistikerad datahoppning.

8. Optimering av Frågemotor

Prestandan för Parquet-frågor beror också på frågemotorn som används (t.ex. Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). Att förstå hur man optimerar frågor för din specifika frågemotor är avgörande.

Optimera Frågeplaner: Analysera frågeplaner för att identifiera potentiella flaskhalsar och optimera frågekörningen.
Join-Optimering: Använd lämpliga join-strategier (t.ex. broadcast hash join, shuffle hash join) baserat på storleken på de datamängder som sammanfogas.
Caching: Cache ofta använda data i minnet för att minska I/O.
Resursallokering: Allokera resurser (t.ex. minne, CPU) korrekt till frågemotorn för att säkerställa optimal prestanda.

9. Datalokalitet

Datalokalitet hänvisar till närheten av data till bearbetningsnoderna. När data lagras lokalt på samma noder som bearbetar den minimeras I/O och prestandan förbättras.

Samlokalisera Data och Bearbetning: Se till att dina Parquet-data lagras på samma noder som kör din frågemotor.
HDFS-medvetenhet: Konfigurera din frågemotor för att vara medveten om HDFS-topologin och att prioritera läsning av data från lokala noder.

10. Regelbundet Underhåll och Övervakning

Parquet-optimering är en pågående process. Övervaka regelbundet prestandan för dina Parquet-datamängder och gör justeringar efter behov.

Övervaka Frågeprestanda: Spåra frågekörningstider och identifiera långsamma frågor.
Övervaka Lagringsanvändning: Övervaka lagringsutrymmet som används av dina Parquet-datamängder och identifiera möjligheter till komprimering och optimering.
Datakvalitet: Se till att dina data är rena och konsekventa. Datakvalitetsproblem kan påverka frågeprestandan negativt.
Schemautveckling: Planera noggrant för schemautveckling. Att lägga till eller ta bort kolumner kan påverka prestandan om det inte görs på rätt sätt.

Avancerade Parquet-Optimeringstekniker

Vektoriserade Läser med Apache Arrow

Apache Arrow är en plattform för utveckling över flera språk för data i minnet. Att integrera Parquet med Apache Arrow möjliggör vektoriserade läsningar, vilket avsevärt förbättrar frågeprestanda genom att bearbeta data i större omgångar. Detta undviker kostnader per radbearbetning, vilket möjliggör mycket snabbare analytiska arbetsbelastningar. Implementeringar involverar ofta att utnyttja Arrows kolumnformaterade minne direkt från Parquet-filer, vilket kringgår traditionell radbaserad iteration.

Kolumnomordning

Den fysiska ordningen på kolumner inom en Parquet-fil kan påverka komprimering och frågeprestanda. Att omordna kolumner så att de med liknande egenskaper (t.ex. hög kardinalitet jämfört med låg kardinalitet) lagras tillsammans kan förbättra komprimeringsförhållandena och minska I/O när du kommer åt specifika kolumngrupper. Experimentering och profilering är avgörande för att bestämma den optimala kolumnordningen för en given datamängd och arbetsbelastning.

Bloomfilter för Strängkolumner

Medan Bloomfilter generellt är effektiva för numeriska kolumner, kan de också vara fördelaktiga för strängkolumner, särskilt vid filtrering på likhetsvillkor (t.ex. `WHERE product_name = 'Specific Product'`). Att aktivera Bloomfilter för ofta filtrerade strängkolumner kan avsevärt minska I/O genom att hoppa över block som sannolikt inte innehåller matchande värden. Effektiviteten beror på kardinaliteten och fördelningen av strängvärdena.

Anpassade Kodningar

För högt specialiserade datatyper eller mönster, överväg att implementera anpassade kodningsscheman som är skräddarsydda för de specifika egenskaperna hos data. Detta kan innebära att utveckla anpassade kodekar eller utnyttja befintliga bibliotek som tillhandahåller specialiserade kodningsalgoritmer. Utvecklingen och underhållet av anpassade kodningar kräver betydande expertis men kan ge betydande prestandavinster i specifika scenarier.

Parquet Metadata Caching

Parquet-filer innehåller metadata som beskriver schemat, kodningen och statistiken för data. Att cachera dessa metadata i minnet kan avsevärt minska frågefördröjningen, särskilt för frågor som kommer åt ett stort antal Parquet-filer. Frågemotorer tillhandahåller ofta mekanismer för metadata-caching, och det är viktigt att konfigurera dessa inställningar på lämpligt sätt för att maximera prestandan.

Globala Överväganden för Parquet-Optimering

När du arbetar med Parquet i ett globalt sammanhang är det viktigt att tänka på följande:

Tidszoner: När du lagrar tidsstämplar, använd UTC (Coordinated Universal Time) för att undvika tvetydighet och säkerställa konsekvens över olika tidszoner.
Teckenkodning: Använd UTF-8-kodning för all textdata för att stödja ett brett spektrum av tecken från olika språk.
Valuta: När du lagrar monetära värden, använd en konsekvent valuta och överväg att använda en decimaldatatyp för att undvika flyttalsfelaktigheter.
Datastyrning: Implementera lämpliga datastyrningspolicyer för att säkerställa datakvalitet och konsekvens över olika regioner och team.
Efterlevnad: Var medveten om dataskyddsbestämmelser (t.ex. GDPR, CCPA) och se till att dina Parquet-data lagras och bearbetas i enlighet med dessa bestämmelser.
Kulturella Skillnader: Var uppmärksam på kulturella skillnader när du utformar ditt dataschema och väljer datatyper. Till exempel kan datumformat och nummerformat variera mellan olika regioner.

Slutsats

Parquet-optimering är en mångfacetterad process som kräver en djup förståelse för datakaraktäristik, kodningsscheman, komprimeringskodekar och frågemotorbeteende. Genom att tillämpa de tekniker som diskuteras i den här guiden kan datatekniker och arkitekter avsevärt förbättra prestandan och effektiviteten hos sina big data-applikationer. Kom ihåg att den optimala optimeringsstrategin beror på det specifika användningsfallet och den underliggande infrastrukturen. Kontinuerlig övervakning och experimentering är avgörande för att uppnå bästa möjliga resultat i ett ständigt föränderligt big data-landskap.