కాలమ్నార్ స్టోరేజ్ కోసం పార్కెట్ ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్‌లపై లోతైన విశ్లేషణ. ఇది స్కీమా డిజైన్, ఎన్‌కోడింగ్, పార్టిషనింగ్ మరియు గ్లోబల్ బిగ్ డేటా అప్లికేషన్‌ల కోసం క్వెరీ పనితీరు మెరుగుదలలను కవర్ చేస్తుంది.
కాలమ్నార్ స్టోరేజ్: బిగ్ డేటా కోసం పార్కెట్ ఆప్టిమైజేషన్‌ను సాధించడం
బిగ్ డేటా యుగంలో, సమర్థవంతమైన నిల్వ మరియు తిరిగి పొందడం చాలా ముఖ్యం. అపాచీ పార్కెట్ వంటి కాలమ్నార్ స్టోరేజ్ ఫార్మాట్‌లు ఆధునిక డేటా వేర్‌హౌసింగ్ మరియు అనలిటిక్స్‌కు మూలస్తంభంగా ఉద్భవించాయి. పార్కెట్ యొక్క కాలమ్నార్ నిర్మాణం డేటా కంప్రెషన్ మరియు క్వెరీ పనితీరులో గణనీయమైన ఆప్టిమైజేషన్‌లకు అనుమతిస్తుంది, ముఖ్యంగా పెద్ద డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ఇది చాలా ఉపయోగపడుతుంది. ఈ గైడ్ పార్కెట్ ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్‌ల గురించి సమగ్రమైన అన్వేషణను అందిస్తుంది, ఇది డేటా ఇంజనీర్లు, విశ్లేషకులు మరియు ఆర్కిటెక్ట్‌ల ప్రపంచ ప్రేక్షకులకు ఉపయోగపడుతుంది.
కాలమ్నార్ స్టోరేజ్ మరియు పార్కెట్‌ను అర్థం చేసుకోవడం
కాలమ్నార్ స్టోరేజ్ అంటే ఏమిటి?
సాంప్రదాయ రో-ఓరియెంటెడ్ స్టోరేజ్ సిస్టమ్‌లు డేటా రికార్డులను వరుసగా, రో-బై-రో పద్ధతిలో నిల్వ చేస్తాయి. పూర్తి రికార్డులను తిరిగి పొందడానికి ఇది సమర్థవంతమైనప్పటికీ, విశ్లేషణ కోసం కేవలం కొన్ని కాలమ్‌లు మాత్రమే అవసరమైనప్పుడు ఇది అసమర్థంగా మారుతుంది. దీనికి భిన్నంగా, కాలమ్నార్ స్టోరేజ్ డేటాను కాలమ్‌ల వారీగా నిల్వ చేస్తుంది. అంటే ఒక నిర్దిష్ట కాలమ్‌లోని అన్ని విలువలు ఒకదాని తరువాత ఒకటి నిల్వ చేయబడతాయి. ఈ లేఅవుట్ అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది:
- మెరుగైన కంప్రెషన్: ఒక కాలమ్‌లోని ఒకే రకమైన డేటా రకాలను రన్-లెంత్ ఎన్‌కోడింగ్ (RLE) లేదా డిక్షనరీ ఎన్‌కోడింగ్ వంటి టెక్నిక్‌లను ఉపయోగించి మరింత సమర్థవంతంగా కంప్రెస్ చేయవచ్చు.
- తగ్గిన I/O: కేవలం కొన్ని కాలమ్‌లను మాత్రమే క్వెరీ చేస్తున్నప్పుడు, సిస్టమ్ సంబంధిత కాలమ్ డేటాను మాత్రమే చదవాల్సి ఉంటుంది, ఇది I/O ఆపరేషన్‌లను గణనీయంగా తగ్గించి, క్వెరీ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
- మెరుగైన అనలిటికల్ పనితీరు: నిర్దిష్ట కాలమ్‌లలో డేటాను అగ్రిగేట్ చేయడం మరియు ఫిల్టర్ చేయడంతో కూడిన అనలిటికల్ వర్క్‌లోడ్‌లకు కాలమ్నార్ స్టోరేజ్ బాగా సరిపోతుంది.
అపాచీ పార్కెట్‌ను పరిచయం చేయడం
అపాచీ పార్కెట్ అనేది ఓపెన్-సోర్స్, కాలమ్నార్ స్టోరేజ్ ఫార్మాట్, ఇది సమర్థవంతమైన డేటా నిల్వ మరియు తిరిగి పొందడం కోసం రూపొందించబడింది. ఇది అపాచీ స్పార్క్, అపాచీ హడూప్ మరియు అపాచీ యారో వంటి బిగ్ డేటా ప్రాసెసింగ్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో ఉపయోగించడానికి చాలా అనుకూలంగా ఉంటుంది. పార్కెట్ యొక్క ముఖ్య లక్షణాలు:
- కాలమ్నార్ స్టోరేజ్: చర్చించినట్లుగా, పార్కెట్ డేటాను కాలమ్‌ల వారీగా నిల్వ చేస్తుంది.
- స్కీమా ఎవల్యూషన్: పార్కెట్ స్కీమా ఎవల్యూషన్‌కు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది మొత్తం డేటాసెట్‌ను తిరిగి వ్రాయకుండానే కాలమ్‌లను జోడించడానికి లేదా తీసివేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
- కంప్రెషన్: పార్కెట్ స్నాపీ, Gzip, LZO, మరియు బ్రోట్లీతో సహా వివిధ కంప్రెషన్ కోడెక్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది నిల్వ స్థలంలో గణనీయమైన తగ్గింపులను సాధ్యం చేస్తుంది.
- ఎన్‌కోడింగ్: పార్కెట్ డేటా లక్షణాల ఆధారంగా నిల్వను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి డిక్షనరీ ఎన్‌కోడింగ్, ప్లెయిన్ ఎన్‌కోడింగ్ మరియు డెల్టా ఎన్‌కోడింగ్ వంటి విభిన్న ఎన్‌కోడింగ్ స్కీమ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది.
- ప్రెడికేట్ పుష్‌డౌన్: పార్కెట్ ప్రెడికేట్ పుష్‌డౌన్‌కు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది స్టోరేజ్ లేయర్‌లో ఫిల్టరింగ్ జరగడానికి అనుమతిస్తుంది, I/O ను మరింత తగ్గించి, క్వెరీ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
పార్కెట్ కోసం ముఖ్యమైన ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్స్
1. స్కీమా డిజైన్ మరియు డేటా రకాలు
పార్కెట్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం జాగ్రత్తగా స్కీమా డిజైన్ చేయడం చాలా ముఖ్యం. ప్రతి కాలమ్‌కు తగిన డేటా రకాలను ఎంచుకోవడం నిల్వ సామర్థ్యాన్ని మరియు క్వెరీ పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
- సరైన డేటా రకాలను ఎంచుకోవడం: డేటాను ఖచ్చితంగా సూచించగల అతి చిన్న డేటా రకాన్ని ఉపయోగించండి. ఉదాహరణకు, ఒక కాలమ్ వయస్సులను సూచిస్తే, గరిష్ట వయస్సు చిన్న పరిధిలో ఉంటే `INT32` బదులుగా `INT8` లేదా `INT16` ఉపయోగించండి. అదేవిధంగా, ద్రవ్య విలువల కోసం, ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ తప్పులను నివారించడానికి తగిన ప్రెసిషన్ మరియు స్కేల్‌తో `DECIMAL` ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
- నెస్టెడ్ డేటా స్ట్రక్చర్స్: పార్కెట్ నెస్టెడ్ డేటా స్ట్రక్చర్స్‌కు (ఉదా., లిస్ట్‌లు మరియు మ్యాప్‌లు) మద్దతు ఇస్తుంది. వాటిని తెలివిగా ఉపయోగించండి. సంక్లిష్ట డేటాను సూచించడానికి అవి ఉపయోగకరంగా ఉన్నప్పటికీ, అధిక నెస్టెడ్ నిర్మాణాలు క్వెరీ పనితీరును ప్రభావితం చేయగలవు. నెస్టెడ్ నిర్మాణాలు చాలా సంక్లిష్టంగా మారితే డేటాను డి-నార్మలైజ్ చేయడాన్ని పరిగణించండి.
- పెద్ద టెక్స్ట్ ఫీల్డ్స్‌ను నివారించండి: పెద్ద టెక్స్ట్ ఫీల్డ్స్ నిల్వ స్థలాన్ని మరియు క్వెరీ సమయాన్ని గణనీయంగా పెంచగలవు. వీలైతే, పెద్ద టెక్స్ట్ డేటాను ప్రత్యేక స్టోరేజ్ సిస్టమ్‌లో నిల్వ చేసి, దానిని ఒక ప్రత్యేక ఐడెంటిఫైయర్ ఉపయోగించి పార్కెట్ డేటాతో లింక్ చేయడాన్ని పరిగణించండి. టెక్స్ట్‌ను నిల్వ చేయడం తప్పనిసరి అయినప్పుడు, తగిన విధంగా కంప్రెస్ చేయండి.
ఉదాహరణ: లొకేషన్ డేటాను నిల్వ చేయడాన్ని పరిగణించండి. అక్షాంశం మరియు రేఖాంశాలను వేర్వేరు `DOUBLE` కాలమ్‌లుగా నిల్వ చేయడానికి బదులుగా, మీరు జియోస్పేషియల్ డేటా రకాన్ని (మీ ప్రాసెసింగ్ ఇంజిన్ మద్దతు ఇస్తే) ఉపయోగించడాన్ని లేదా వాటిని ఒకే `STRING`గా ఒక నిర్దిష్ట ఫార్మాట్‌లో (ఉదాహరణకు, "అక్షాంశం,రేఖాంశం") నిల్వ చేయడాన్ని పరిగణించవచ్చు. ఇది నిల్వ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు స్పేషియల్ క్వెరీలను సులభతరం చేస్తుంది.
2. సరైన ఎన్‌కోడింగ్‌ను ఎంచుకోవడం
పార్కెట్ వివిధ ఎన్‌కోడింగ్ స్కీమ్‌లను అందిస్తుంది, ప్రతి ఒక్కటి వేర్వేరు రకాల డేటాకు సరిపోతుంది. తగిన ఎన్‌కోడింగ్‌ను ఎంచుకోవడం కంప్రెషన్ మరియు క్వెరీ పనితీరును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
- ప్లెయిన్ ఎన్‌కోడింగ్: ఇది డిఫాల్ట్ ఎన్‌కోడింగ్ మరియు డేటా విలువలను ఉన్నవి ఉన్నట్లుగా నిల్వ చేస్తుంది. సులభంగా కంప్రెస్ చేయలేని డేటాకు ఇది అనుకూలంగా ఉంటుంది.
- డిక్షనరీ ఎన్‌కోడింగ్: ఈ ఎన్‌కోడింగ్ ఒక కాలమ్‌లోని ప్రత్యేక విలువల యొక్క డిక్షనరీని సృష్టిస్తుంది మరియు ఆ తర్వాత అసలు విలువల బదులుగా డిక్షనరీ ఇండెక్స్‌లను నిల్వ చేస్తుంది. తక్కువ సంఖ్యలో విభిన్న విలువలు ఉన్న కాలమ్‌లకు (ఉదా., దేశ కోడ్‌లు, ఉత్పత్తి కేటగిరీలు లేదా స్థితి కోడ్‌లు వంటి కేటగిరికల్ డేటా) ఇది చాలా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.
- రన్-లెంత్ ఎన్‌కోడింగ్ (RLE): పునరావృతమయ్యే విలువల యొక్క పొడవైన శ్రేణులు ఉన్న కాలమ్‌లకు RLE అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఇది విలువను మరియు అది ఎన్నిసార్లు పునరావృతమవుతుందో నిల్వ చేస్తుంది.
- డెల్టా ఎన్‌కోడింగ్: డెల్టా ఎన్‌కోడింగ్ వరుస విలువల మధ్య వ్యత్యాసాన్ని నిల్వ చేస్తుంది. టైమ్ సిరీస్ డేటా లేదా విలువలు ఒకదానికొకటి దగ్గరగా ఉండే ఇతర డేటాకు ఇది ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది.
- బిట్-ప్యాక్డ్ ఎన్‌కోడింగ్: ఈ ఎన్‌కోడింగ్ బహుళ విలువలను ఒకే బైట్‌లో సమర్థవంతంగా ప్యాక్ చేస్తుంది, ముఖ్యంగా చిన్న పూర్ణాంక విలువల కోసం నిల్వ స్థలాన్ని తగ్గిస్తుంది.
ఉదాహరణ: ఇ-కామర్స్ లావాదేవీల "ఆర్డర్ స్థితి"ని సూచించే ఒక కాలమ్‌ను పరిగణించండి (ఉదా., "Pending," "Shipped," "Delivered," "Cancelled"). ఈ సందర్భంలో డిక్షనరీ ఎన్‌కోడింగ్ చాలా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది ఎందుకంటే కాలమ్‌లో పరిమిత సంఖ్యలో విభిన్న విలువలు ఉన్నాయి. మరోవైపు, ప్రత్యేక యూజర్ IDలను కలిగి ఉన్న కాలమ్ డిక్షనరీ ఎన్‌కోడింగ్ నుండి ప్రయోజనం పొందదు.
3. కంప్రెషన్ కోడెక్స్
నిల్వ స్థలాన్ని తగ్గించడానికి పార్కెట్ వివిధ కంప్రెషన్ కోడెక్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది. కోడెక్ ఎంపిక నిల్వ పరిమాణం మరియు కంప్రెషన్ మరియు డీకంప్రెషన్ సమయంలో CPU వినియోగం రెండింటినీ గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
- Snappy: స్నాపీ ఒక వేగవంతమైన కంప్రెషన్ కోడెక్, ఇది కంప్రెషన్ నిష్పత్తి మరియు వేగం మధ్య మంచి సమతుల్యతను అందిస్తుంది. ఇది తరచుగా మంచి డిఫాల్ట్ ఎంపిక.
- Gzip: Gzip స్నాపీ కంటే ఎక్కువ కంప్రెషన్ నిష్పత్తులను అందిస్తుంది కానీ నెమ్మదిగా ఉంటుంది. ఇది తరచుగా యాక్సెస్ చేయని డేటాకు లేదా నిల్వ స్థలం ప్రాథమిక ఆందోళనగా ఉన్నప్పుడు అనుకూలంగా ఉంటుంది.
- LZO: LZO మరొక వేగవంతమైన కంప్రెషన్ కోడెక్, ఇది తరచుగా హడూప్ పరిసరాలలో ఉపయోగించబడుతుంది.
- Brotli: బ్రోట్లీ Gzip కంటే మెరుగైన కంప్రెషన్ నిష్పత్తులను అందిస్తుంది కానీ సాధారణంగా నెమ్మదిగా ఉంటుంది. నిల్వ స్థలం చాలా తక్కువగా ఉన్నప్పుడు మరియు CPU వినియోగం తక్కువ ఆందోళనగా ఉన్నప్పుడు ఇది మంచి ఎంపిక కావచ్చు.
- Zstandard (Zstd): Zstd విస్తృత శ్రేణి కంప్రెషన్ స్థాయిలను అందిస్తుంది, వేగం కోసం కంప్రెషన్ నిష్పత్తిని మార్చుకోవడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఇది తరచుగా Gzip కంటే సారూప్య కంప్రెషన్ స్థాయిలలో మెరుగైన పనితీరును అందిస్తుంది.
- Uncompressed: డీబగ్గింగ్ లేదా నిర్దిష్ట పనితీరు-క్లిష్టమైన దృశ్యాల కోసం, మీరు డేటాను కంప్రెస్ చేయకుండా నిల్వ చేయడానికి ఎంచుకోవచ్చు, కానీ పెద్ద డేటాసెట్‌లకు ఇది సాధారణంగా సిఫార్సు చేయబడదు.
ఉదాహరణ: రియల్-టైమ్ అనలిటిక్స్‌లో ఉపయోగించే తరచుగా యాక్సెస్ చేయబడిన డేటా కోసం, స్నాపీ లేదా Zstd తక్కువ కంప్రెషన్ స్థాయితో మంచి ఎంపిక. అరుదుగా యాక్సెస్ చేయబడిన ఆర్కైవల్ డేటా కోసం, Gzip లేదా బ్రోట్లీ మరింత సముచితంగా ఉంటాయి.
4. పార్టిషనింగ్
పార్టిషనింగ్ అంటే ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ కాలమ్‌ల విలువల ఆధారంగా డేటాసెట్‌ను చిన్న, మరింత నిర్వహించదగిన భాగాలుగా విభజించడం. ఇది క్వెరీలను సంబంధిత పార్టిషన్‌లకు మాత్రమే పరిమితం చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, I/O ను గణనీయంగా తగ్గించి, క్వెరీ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
- పార్టిషన్ కాలమ్‌లను ఎంచుకోవడం: క్వెరీ ఫిల్టర్‌లలో తరచుగా ఉపయోగించే పార్టిషన్ కాలమ్‌లను ఎంచుకోండి. సాధారణ పార్టిషనింగ్ కాలమ్‌లలో తేదీ, దేశం, ప్రాంతం మరియు కేటగిరీ ఉంటాయి.
- పార్టిషనింగ్ గ్రాన్యులారిటీ: మీ పార్టిషన్‌ల గ్రాన్యులారిటీని పరిగణించండి. చాలా ఎక్కువ పార్టిషన్‌లు చిన్న ఫైల్‌లకు దారితీయవచ్చు, ఇది పనితీరును ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేస్తుంది. చాలా తక్కువ పార్టిషన్‌లు ప్రాసెస్ చేయడానికి కష్టంగా ఉండే పెద్ద పార్టిషన్‌లకు దారితీయవచ్చు.
- హైరార్కికల్ పార్టిషనింగ్: టైమ్-సిరీస్ డేటా కోసం, హైరార్కికల్ పార్టిషనింగ్ (ఉదా., సంవత్సరం/నెల/రోజు) ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి. ఇది నిర్దిష్ట సమయ పరిధుల కోసం డేటాను సమర్థవంతంగా క్వెరీ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
- హై-కార్డినాలిటీ పార్టిషనింగ్‌ను నివారించండి: ఎక్కువ సంఖ్యలో విభిన్న విలువలు (హై కార్డినాలిటీ) ఉన్న కాలమ్‌లపై పార్టిషనింగ్ చేయడాన్ని నివారించండి, ఎందుకంటే ఇది పెద్ద సంఖ్యలో చిన్న పార్టిషన్‌లకు దారితీయవచ్చు.
ఉదాహరణ: అమ్మకాల లావాదేవీల డేటాసెట్ కోసం, మీరు `year` మరియు `month` ద్వారా పార్టిషన్ చేయవచ్చు. ఇది ఒక నిర్దిష్ట నెల లేదా సంవత్సరానికి సంబంధించిన అమ్మకాల డేటాను సమర్థవంతంగా క్వెరీ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. మీరు తరచుగా దేశం వారీగా అమ్మకాల డేటాను క్వెరీ చేస్తుంటే, మీరు `country` ను కూడా పార్టిషన్ కాలమ్‌గా జోడించవచ్చు.
5. ఫైల్ సైజు మరియు బ్లాక్ సైజు
పార్కెట్ ఫైల్స్ సాధారణంగా బ్లాక్‌లుగా విభజించబడతాయి. బ్లాక్ సైజు క్వెరీ ప్రాసెసింగ్ సమయంలో ప్యారలలిజం స్థాయిని ప్రభావితం చేస్తుంది. ఆప్టిమల్ ఫైల్ సైజు మరియు బ్లాక్ సైజు నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భం మరియు అంతర్లీన మౌలిక సదుపాయాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
- ఫైల్ సైజు: సాధారణంగా, ఆప్టిమల్ పనితీరు కోసం పెద్ద ఫైల్ సైజులు (ఉదా., 128MB నుండి 1GB) ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడతాయి. చిన్న ఫైల్స్ మెటాడేటా నిర్వహణ మరియు పెరిగిన I/O ఆపరేషన్ల కారణంగా అదనపు భారంకు దారితీయవచ్చు.
- బ్లాక్ సైజు: బ్లాక్ సైజు సాధారణంగా HDFS బ్లాక్ సైజుకు సెట్ చేయబడుతుంది (ఉదా., 128MB లేదా 256MB).
- కాంపాక్షన్: పనితీరును మెరుగుపరచడానికి చిన్న పార్కెట్ ఫైల్స్‌ను క్రమం తప్పకుండా పెద్ద ఫైల్స్‌గా కాంపాక్ట్ చేయండి.
6. ప్రెడికేట్ పుష్‌డౌన్
ప్రెడికేట్ పుష్‌డౌన్ అనేది ఒక శక్తివంతమైన ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్, ఇది డేటాను మెమరీలోకి చదవడానికి ముందు, స్టోరేజ్ లేయర్‌లోనే ఫిల్టరింగ్ జరగడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది I/O ను గణనీయంగా తగ్గించి, క్వెరీ పనితీరును మెరుగుపరుస్తుంది.
- ప్రెడికేట్ పుష్‌డౌన్‌ను ఎనేబుల్ చేయండి: మీ క్వెరీ ఇంజిన్‌లో (ఉదా., అపాచీ స్పార్క్) ప్రెడికేట్ పుష్‌డౌన్ ఎనేబుల్ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోండి.
- ఫిల్టర్‌లను సమర్థవంతంగా ఉపయోగించండి: చదవాల్సిన డేటా మొత్తాన్ని పరిమితం చేయడానికి మీ క్వెరీలలో ఫిల్టర్‌లను ఉపయోగించండి.
- పార్టిషన్ ప్రూనింగ్: ప్రెడికేట్ పుష్‌డౌన్ పార్టిషన్ ప్రూనింగ్ కోసం కూడా ఉపయోగించవచ్చు, ఇక్కడ క్వెరీ ఫిల్టర్‌ను సంతృప్తి పరచకపోతే మొత్తం పార్టిషన్‌లు దాటవేయబడతాయి.
7. డేటా స్కిప్పింగ్ టెక్నిక్స్
ప్రెడికేట్ పుష్‌డౌన్‌కు మించి, I/O ను మరింత తగ్గించడానికి ఇతర డేటా స్కిప్పింగ్ టెక్నిక్‌లను ఉపయోగించవచ్చు. Min/Max ఇండెక్స్‌లు, బ్లూమ్ ఫిల్టర్లు మరియు జోన్ మ్యాప్‌లు అనేవి కాలమ్ గణాంకాలు లేదా ముందుగా లెక్కించిన ఇండెక్స్‌ల ఆధారంగా అనవసరమైన డేటాను చదవడం దాటవేయడానికి కొన్ని వ్యూహాలు.
- Min/Max ఇండెక్స్‌లు: ప్రతి డేటా బ్లాక్‌లోని ప్రతి కాలమ్‌కు కనిష్ట మరియు గరిష్ట విలువలను నిల్వ చేయడం వలన క్వెరీ ఇంజిన్ క్వెరీ పరిధికి వెలుపల ఉన్న బ్లాక్‌లను దాటవేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
- బ్లూమ్ ఫిల్టర్లు: ఒక ఎలిమెంట్ ఒక సెట్‌లో సభ్యుడా కాదా అని పరీక్షించడానికి బ్లూమ్ ఫిల్టర్లు ఒక సంభావ్య మార్గాన్ని అందిస్తాయి. సరిపోయే విలువలను కలిగి ఉండటానికి అవకాశం లేని బ్లాక్‌లను దాటవేయడానికి వాటిని ఉపయోగించవచ్చు.
- జోన్ మ్యాప్‌లు: Min/Max ఇండెక్స్‌ల మాదిరిగానే, జోన్ మ్యాప్‌లు ఒక బ్లాక్‌లోని డేటా గురించి అదనపు గణాంకాలను నిల్వ చేస్తాయి, ఇది మరింత అధునాతన డేటా స్కిప్పింగ్‌ను సాధ్యం చేస్తుంది.
8. క్వెరీ ఇంజిన్ ఆప్టిమైజేషన్
పార్కెట్ క్వెరీల పనితీరు ఉపయోగించే క్వెరీ ఇంజిన్‌పై కూడా ఆధారపడి ఉంటుంది (ఉదా., అపాచీ స్పార్క్, అపాచీ హైవ్, అపాచీ ఇంपाला). మీ నిర్దిష్ట క్వెరీ ఇంజిన్ కోసం క్వెరీలను ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయాలో అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
- క్వెరీ ప్లాన్స్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయండి: సంభావ్య అవరోధాలను గుర్తించడానికి మరియు క్వెరీ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి క్వెరీ ప్లాన్‌లను విశ్లేషించండి.
- జాయిన్ ఆప్టిమైజేషన్: జాయిన్ చేయబడుతున్న డేటాసెట్‌ల పరిమాణం ఆధారంగా తగిన జాయిన్ వ్యూహాలను (ఉదా., బ్రాడ్‌కాస్ట్ హాష్ జాయిన్, షఫుల్ హాష్ జాయిన్) ఉపయోగించండి.
- క్యాచింగ్: I/O ను తగ్గించడానికి తరచుగా యాక్సెస్ చేయబడిన డేటాను మెమరీలో క్యాష్ చేయండి.
- రిసోర్స్ అలొకేషన్: ఆప్టిమల్ పనితీరును నిర్ధారించడానికి క్వెరీ ఇంజిన్‌కు వనరులను (ఉదా., మెమరీ, CPU) సరిగ్గా కేటాయించండి.
9. డేటా లొకాలిటీ
డేటా లొకాలిటీ అనేది ప్రాసెసింగ్ నోడ్‌లకు డేటా యొక్క సామీప్యాన్ని సూచిస్తుంది. డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తున్న అదే నోడ్‌లలో స్థానికంగా నిల్వ చేసినప్పుడు, I/O కనిష్టంగా ఉంటుంది మరియు పనితీరు మెరుగుపడుతుంది.
- డేటా మరియు ప్రాసెసింగ్‌ను కో-లొకేట్ చేయండి: మీ పార్కెట్ డేటా మీ క్వెరీ ఇంజిన్‌ను నడుపుతున్న అదే నోడ్‌లలో నిల్వ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోండి.
- HDFS అవేర్‌నెస్: మీ క్వెరీ ఇంజిన్‌ను HDFS టోపాలజీ గురించి తెలుసుకునేలా కాన్ఫిగర్ చేయండి మరియు స్థానిక నోడ్‌ల నుండి డేటాను చదవడానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి.
10. రెగ్యులర్ మెయింటెనెన్స్ మరియు మానిటరింగ్
పార్కెట్ ఆప్టిమైజేషన్ అనేది నిరంతర ప్రక్రియ. మీ పార్కెట్ డేటాసెట్‌ల పనితీరును క్రమం తప్పకుండా పర్యవేక్షించండి మరియు అవసరమైన విధంగా సర్దుబాట్లు చేయండి.
- క్వెరీ పనితీరును పర్యవేక్షించండి: క్వెరీ ఎగ్జిక్యూషన్ సమయాలను ట్రాక్ చేయండి మరియు నెమ్మదిగా నడుస్తున్న క్వెరీలను గుర్తించండి.
- స్టోరేజ్ వినియోగాన్ని పర్యవేక్షించండి: మీ పార్కెట్ డేటాసెట్‌లు ఉపయోగించే నిల్వ స్థలాన్ని పర్యవేక్షించండి మరియు కంప్రెషన్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ కోసం అవకాశాలను గుర్తించండి.
- డేటా క్వాలిటీ: మీ డేటా శుభ్రంగా మరియు స్థిరంగా ఉందని నిర్ధారించుకోండి. డేటా క్వాలిటీ సమస్యలు క్వెరీ పనితీరును ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేయగలవు.
- స్కీమా ఎవల్యూషన్: స్కీమా ఎవల్యూషన్ కోసం జాగ్రత్తగా ప్లాన్ చేయండి. కాలమ్‌లను జోడించడం లేదా తీసివేయడం సరిగ్గా చేయకపోతే పనితీరును ప్రభావితం చేయగలదు.
అధునాతన పార్కెట్ ఆప్టిమైజేషన్ టెక్నిక్స్
అపాచీ యారోతో వెక్టరైజ్డ్ రీడ్స్
అపాచీ యారో అనేది ఇన్-మెమరీ డేటా కోసం క్రాస్-లాంగ్వేజ్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్. పార్కెట్‌ను అపాచీ యారోతో ఇంటిగ్రేట్ చేయడం వలన వెక్టరైజ్డ్ రీడ్స్ సాధ్యమవుతాయి, ఇది డేటాను పెద్ద బ్యాచ్‌లలో ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా క్వెరీ పనితీరును గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. ఇది ప్రతి-రో ప్రాసెసింగ్ ఓవర్‌హెడ్‌ను నివారిస్తుంది, చాలా వేగవంతమైన అనలిటికల్ వర్క్‌లోడ్‌లను సాధ్యం చేస్తుంది. ఇంప్లిమెంటేషన్‌లు తరచుగా పార్కెట్ ఫైల్స్ నుండి నేరుగా యారో యొక్క కాలమ్నార్ ఇన్-మెమరీ ఫార్మాట్‌ను ఉపయోగించుకుంటాయి, సాంప్రదాయ రో-బేస్డ్ ఇటరేషన్‌ను దాటవేస్తాయి.
కాలమ్ రీఆర్డరింగ్
ఒక పార్కెట్ ఫైల్‌లోని కాలమ్‌ల భౌతిక క్రమం కంప్రెషన్ మరియు క్వెరీ పనితీరును ప్రభావితం చేయగలదు. ఒకేరకమైన లక్షణాలు గల కాలమ్‌లను (ఉదా., హై కార్డినాలిటీ vs. లో కార్డినాలిటీ) కలిసి నిల్వ చేసేలా కాలమ్‌లను తిరిగి అమర్చడం వలన నిర్దిష్ట కాలమ్ గ్రూపులను యాక్సెస్ చేసేటప్పుడు కంప్రెషన్ నిష్పత్తులను మెరుగుపరచవచ్చు మరియు I/O ను తగ్గించవచ్చు. ఒక నిర్దిష్ట డేటాసెట్ మరియు వర్క్‌లోడ్ కోసం ఆప్టిమల్ కాలమ్ ఆర్డర్‌ను నిర్ణయించడానికి ప్రయోగాలు మరియు ప్రొఫైలింగ్ చాలా ముఖ్యం.
స్ట్రింగ్ కాలమ్‌ల కోసం బ్లూమ్ ఫిల్టర్లు
బ్లూమ్ ఫిల్టర్లు సాధారణంగా సంఖ్యా కాలమ్‌లకు ప్రభావవంతంగా ఉన్నప్పటికీ, అవి స్ట్రింగ్ కాలమ్‌లకు కూడా ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి, ముఖ్యంగా ఈక్వాలిటీ ప్రెడికేట్‌లపై ఫిల్టర్ చేసేటప్పుడు (ఉదా., `WHERE product_name = 'Specific Product'`). తరచుగా ఫిల్టర్ చేయబడిన స్ట్రింగ్ కాలమ్‌ల కోసం బ్లూమ్ ఫిల్టర్‌లను ఎనేబుల్ చేయడం వలన సరిపోయే విలువలను కలిగి ఉండటానికి అవకాశం లేని బ్లాక్‌లను దాటవేయడం ద్వారా I/O ను గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు. ప్రభావం స్ట్రింగ్ విలువల యొక్క కార్డినాలిటీ మరియు పంపిణీపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
కస్టమ్ ఎన్‌కోడింగ్స్
అత్యంత ప్రత్యేకమైన డేటా రకాలు లేదా ప్యాటర్న్‌ల కోసం, డేటా యొక్క నిర్దిష్ట లక్షణాలకు అనుగుణంగా రూపొందించబడిన కస్టమ్ ఎన్‌కోడింగ్ స్కీమ్‌లను అమలు చేయడాన్ని పరిగణించండి. ఇది కస్టమ్ కోడెక్‌లను అభివృద్ధి చేయడం లేదా ప్రత్యేకమైన ఎన్‌కోడింగ్ అల్గారిథమ్‌లను అందించే ఇప్పటికే ఉన్న లైబ్రరీలను ఉపయోగించుకోవడాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు. కస్టమ్ ఎన్‌కోడింగ్‌ల అభివృద్ధి మరియు నిర్వహణకు గణనీయమైన నైపుణ్యం అవసరం, కానీ నిర్దిష్ట సందర్భాలలో గణనీయమైన పనితీరు లాభాలను అందించగలదు.
పార్కెట్ మెటాడేటా క్యాచింగ్
పార్కెట్ ఫైల్స్ డేటా యొక్క స్కీమా, ఎన్‌కోడింగ్ మరియు గణాంకాలను వివరించే మెటాడేటాను కలిగి ఉంటాయి. ఈ మెటాడేటాను మెమరీలో క్యాష్ చేయడం వలన క్వెరీ లాటెన్సీని గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు, ముఖ్యంగా పెద్ద సంఖ్యలో పార్కెట్ ఫైల్స్‌ను యాక్సెస్ చేసే క్వెరీల కోసం. క్వెరీ ఇంజిన్‌లు తరచుగా మెటాడేటా క్యాచింగ్ కోసం మెకానిజమ్‌లను అందిస్తాయి, మరియు పనితీరును గరిష్టంగా పెంచడానికి ఈ సెట్టింగ్‌లను తగిన విధంగా కాన్ఫిగర్ చేయడం ముఖ్యం.
పార్కెట్ ఆప్టిమైజేషన్ కోసం గ్లోబల్ పరిగణనలు
ఒక గ్లోబల్ సందర్భంలో పార్కెట్‌తో పనిచేసేటప్పుడు, ఈ క్రింది వాటిని పరిగణించడం ముఖ్యం:
- టైమ్ జోన్‌లు: టైమ్‌స్టాంప్‌లను నిల్వ చేసేటప్పుడు, అస్పష్టతను నివారించడానికి మరియు వివిధ టైమ్ జోన్‌లలో స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి UTC (కోఆర్డినేటెడ్ యూనివర్సల్ టైమ్) ను ఉపయోగించండి.
- క్యారెక్టర్ ఎన్‌కోడింగ్: వివిధ భాషల నుండి విస్తృత శ్రేణి అక్షరాలకు మద్దతు ఇవ్వడానికి అన్ని టెక్స్ట్ డేటా కోసం UTF-8 ఎన్‌కోడింగ్‌ను ఉపయోగించండి.
- కరెన్సీ: ద్రవ్య విలువలను నిల్వ చేసేటప్పుడు, ఒక స్థిరమైన కరెన్సీని ఉపయోగించండి మరియు ఫ్లోటింగ్-పాయింట్ తప్పులను నివారించడానికి ఒక డెసిమల్ డేటా రకాన్ని ఉపయోగించడాన్ని పరిగణించండి.
- డేటా గవర్నెన్స్: వివిధ ప్రాంతాలు మరియు బృందాలలో డేటా క్వాలిటీ మరియు స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి తగిన డేటా గవర్నెన్స్ పాలసీలను అమలు చేయండి.
- కంప్లయన్స్: డేటా గోప్యతా నిబంధనల (ఉదా., GDPR, CCPA) గురించి తెలుసుకోండి మరియు మీ పార్కెట్ డేటా ఈ నిబంధనలకు అనుగుణంగా నిల్వ చేయబడి, ప్రాసెస్ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోండి.
- సాంస్కృతిక వ్యత్యాసాలు: మీ డేటా స్కీమాను డిజైన్ చేసేటప్పుడు మరియు డేటా రకాలను ఎంచుకునేటప్పుడు సాంస్కృతిక వ్యత్యాసాలను గుర్తుంచుకోండి. ఉదాహరణకు, తేదీ ఫార్మాట్‌లు మరియు సంఖ్య ఫార్మాట్‌లు వివిధ ప్రాంతాలలో మారవచ్చు.
ముగింపు
పార్కెట్ ఆప్టిమైజేషన్ అనేది బహుముఖ ప్రక్రియ, దీనికి డేటా లక్షణాలు, ఎన్‌కోడింగ్ స్కీమ్‌లు, కంప్రెషన్ కోడెక్‌లు మరియు క్వెరీ ఇంజిన్ ప్రవర్తనపై లోతైన అవగాహన అవసరం. ఈ గైడ్‌లో చర్చించిన టెక్నిక్‌లను వర్తింపజేయడం ద్వారా, డేటా ఇంజనీర్లు మరియు ఆర్కిటెక్ట్‌లు తమ బిగ్ డేటా అప్లికేషన్‌ల పనితీరును మరియు సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరచగలరు. ఆప్టిమల్ ఆప్టిమైజేషన్ వ్యూహం నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భం మరియు అంతర్లీన మౌలిక సదుపాయాలపై ఆధారపడి ఉంటుందని గుర్తుంచుకోండి. నిరంతరం మారుతున్న బిగ్ డేటా ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో ఉత్తమ ఫలితాలను సాధించడానికి నిరంతర పర్యవేక్షణ మరియు ప్రయోగాలు చాలా ముఖ్యం.