Sütun Veri Depolama: Büyük Veri için Parquet Optimizasyonunda Uzmanlaşmak

Büyük veri çağında, verimli depolama ve erişim çok önemlidir. Apache Parquet gibi sütun veri depolama formatları, modern veri ambarı ve analitiğinin temel taşı olarak ortaya çıkmıştır. Parquet'in sütun yapısı, özellikle büyük veri kümeleriyle uğraşırken, veri sıkıştırması ve sorgu performansında önemli optimizasyonlara olanak tanır. Bu kılavuz, veri mühendisleri, analistler ve mimarlar gibi küresel bir kitleye hitap eden Parquet optimizasyon tekniklerinin kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır.

Sütun Veri Depolama ve Parquet'i Anlamak

Sütun Veri Depolama Nedir?

Geleneksel satır odaklı depolama sistemleri, veri kayıtlarını sıralı olarak, satır satır depolar. Bu, tüm kayıtları almak için verimli olsa da, analiz için yalnızca bir sütun alt kümesine ihtiyaç duyulduğunda verimsiz hale gelir. Öte yandan, sütun veri depolama, verileri sütun bazında depolar. Bu, belirli bir sütunun tüm değerlerinin bitişik olarak depolandığı anlamına gelir. Bu düzen çeşitli avantajlar sağlar:

Gelişmiş Sıkıştırma: Bir sütundaki benzer veri türleri, run-length encoding (RLE) veya sözlük kodlama gibi teknikler kullanılarak daha etkili bir şekilde sıkıştırılabilir.
Azaltılmış G/Ç: Yalnızca birkaç sütun sorgulanırken, sistemin yalnızca ilgili sütun verilerini okuması gerekir, bu da G/Ç işlemlerini önemli ölçüde azaltır ve sorgu performansını artırır.
Gelişmiş Analitik Performans: Sütun veri depolama, genellikle belirli sütunlarda veri toplamayı ve filtrelemeyi içeren analitik iş yükleri için çok uygundur.

Apache Parquet'e Giriş

Apache Parquet, verimli veri depolama ve erişim için tasarlanmış, açık kaynaklı, sütun veri depolama formatıdır. Özellikle Apache Spark, Apache Hadoop ve Apache Arrow gibi büyük veri işleme çerçeveleriyle kullanım için çok uygundur. Parquet'in temel özellikleri şunlardır:

Sütun Veri Depolama: Daha önce tartışıldığı gibi, Parquet verileri sütun bazında depolar.
Şema Evrimi: Parquet, tüm veri kümesini yeniden yazmadan sütun eklemenize veya kaldırmanıza olanak tanıyan şema evrimini destekler.
Sıkıştırma: Parquet, Snappy, Gzip, LZO ve Brotli dahil olmak üzere çeşitli sıkıştırma kodeklerini destekleyerek depolama alanında önemli ölçüde azalma sağlar.
Kodlama: Parquet, veri özelliklerine göre depolamayı optimize etmek için sözlük kodlama, düz kodlama ve delta kodlama gibi farklı kodlama şemaları kullanır.
Predicate Pushdown: Parquet, filtrelemenin depolama katmanında gerçekleşmesine izin veren predicate pushdown'ı destekleyerek G/Ç'yi daha da azaltır ve sorgu performansını artırır.

Parquet için Temel Optimizasyon Teknikleri

1. Şema Tasarımı ve Veri Türleri

Dikkatli şema tasarımı, Parquet optimizasyonu için çok önemlidir. Her sütun için uygun veri türlerini seçmek, depolama verimliliğini ve sorgu performansını önemli ölçüde etkileyebilir.

Doğru Veri Türlerini Seçme: Verileri doğru bir şekilde temsil edebilecek en küçük veri türünü kullanın. Örneğin, bir sütun yaşları temsil ediyorsa, maksimum yaş daha küçük aralıkta ise `INT8` veya `INT16` yerine `INT32` kullanın. Benzer şekilde, parasal değerler için, kayan nokta yanlışlıklarından kaçınmak için uygun hassasiyet ve ölçekle `DECIMAL` kullanmayı düşünün.
İç İçe Veri Yapıları: Parquet, iç içe veri yapılarını (örneğin, listeler ve haritalar) destekler. Bunları dikkatli kullanın. Karmaşık verileri temsil etmek için faydalı olsalar da, aşırı iç içe geçme sorgu performansını etkileyebilir. İç içe yapılar çok karmaşık hale gelirse verileri denormalize etmeyi düşünün.
Büyük Metin Alanlarından Kaçının: Büyük metin alanları, depolama alanını ve sorgu süresini önemli ölçüde artırabilir. Mümkünse, büyük metin verilerini ayrı bir depolama sisteminde depolamayı ve benzersiz bir tanımlayıcı kullanarak Parquet verilerine bağlamayı düşünün. Metni depolamak kesinlikle gerekliyse, uygun şekilde sıkıştırın.

Örnek: Konum verilerini depolamayı düşünün. Enlem ve boylamı ayrı `DOUBLE` sütunları olarak depolamak yerine, bir coğrafi uzamsal veri türü (işleme motorunuz tarafından destekleniyorsa) kullanmayı veya bunları iyi tanımlanmış bir biçimde (örneğin, "enlem,boylam") tek bir `STRING` olarak depolamayı düşünebilirsiniz. Bu, depolama verimliliğini artırabilir ve mekansal sorguları basitleştirebilir.

2. Doğru Kodlamayı Seçme

Parquet, her biri farklı veri türleri için uygun olan çeşitli kodlama şemaları sunar. Uygun kodlamayı seçmek, sıkıştırmayı ve sorgu performansını önemli ölçüde etkileyebilir.

Düz Kodlama: Bu, varsayılan kodlamadır ve veri değerlerini olduğu gibi depolar. Kolayca sıkıştırılamayan veriler için uygundur.
Sözlük Kodlama: Bu kodlama, bir sütun için benzersiz değerlerin bir sözlüğünü oluşturur ve ardından gerçek değerler yerine sözlük indekslerini depolar. Az sayıda farklı değere sahip sütunlar (örneğin, ülke kodları, ürün kategorileri veya durum kodları gibi kategorik veriler) için çok etkilidir.
Run-Length Encoding (RLE): RLE, uzun tekrar eden değer dizilerine sahip sütunlar için uygundur. Değeri ve kaç kez tekrar ettiğini depolar.
Delta Kodlama: Delta kodlama, ardışık değerler arasındaki farkı depolar. Zaman serisi verileri veya değerlerin birbirine yakın olma eğiliminde olduğu diğer veriler için etkilidir.
Bit-Packed Encoding: Bu kodlama, özellikle küçük tamsayı değerleri için depolama alanını azaltarak birden çok değeri verimli bir şekilde tek bir bayta paketler.

Örnek: E-ticaret işlemlerinin "sipariş durumunu" temsil eden bir sütunu (örneğin, "Beklemede", "Gönderildi", "Teslim Edildi", "İptal Edildi") düşünün. Sözlük kodlama bu senaryoda oldukça etkili olacaktır çünkü sütun sınırlı sayıda farklı değere sahiptir. Öte yandan, benzersiz kullanıcı kimliklerini içeren bir sütun sözlük kodlamadan fayda sağlamaz.

3. Sıkıştırma Kodekleri

Parquet, depolama alanını azaltmak için çeşitli sıkıştırma kodeklerini destekler. Kodek seçimi, sıkıştırma ve açma sırasında hem depolama boyutunu hem de CPU kullanımını önemli ölçüde etkileyebilir.

Snappy: Snappy, sıkıştırma oranı ve hız arasında iyi bir denge sunan hızlı bir sıkıştırma kodeğidir. Genellikle iyi bir varsayılan seçimdir.
Gzip: Gzip, Snappy'den daha yüksek sıkıştırma oranları sağlar, ancak daha yavaştır. Seyrek erişilen veriler veya depolama alanı birincil endişe olduğunda uygundur.
LZO: LZO, genellikle Hadoop ortamlarında kullanılan başka bir hızlı sıkıştırma kodeğidir.
Brotli: Brotli, Gzip'ten daha iyi sıkıştırma oranları sunar, ancak genellikle daha yavaştır. Depolama alanının sınırlı olduğu ve CPU kullanımının daha az önemli olduğu durumlarda iyi bir seçenek olabilir.
Zstandard (Zstd): Zstd, sıkıştırma oranı ile hız arasında denge kurmanıza olanak tanıyan geniş bir sıkıştırma seviyesi yelpazesi sunar. Genellikle benzer sıkıştırma seviyelerinde Gzip'ten daha iyi performans sunar.
Sıkıştırılmamış: Hata ayıklama veya belirli performans açısından kritik senaryolar için, verileri sıkıştırılmamış olarak depolamayı seçebilirsiniz, ancak bu genellikle büyük veri kümeleri için önerilmez.

Örnek: Gerçek zamanlı analizde kullanılan sık erişilen veriler için, daha düşük bir sıkıştırma seviyesine sahip Snappy veya Zstd iyi bir seçim olacaktır. Seyrek erişilen arşiv verileri için Gzip veya Brotli daha uygun olacaktır.

4. Bölümleme

Bölümleme, bir veri kümesini bir veya daha fazla sütunun değerlerine göre daha küçük, daha yönetilebilir parçalara bölmeyi içerir. Bu, sorguları yalnızca ilgili bölümlerle sınırlandırmanıza olanak tanır, bu da G/Ç'yi önemli ölçüde azaltır ve sorgu performansını artırır.

Bölüm Sütunlarını Seçme: Sorgu filtrelerinde sık kullanılan bölüm sütunlarını seçin. Yaygın bölümleme sütunları arasında tarih, ülke, bölge ve kategori bulunur.
Bölümleme Granülerliği: Bölümlerinizin granülerliğini göz önünde bulundurun. Çok fazla bölüm, performansı olumsuz etkileyebilecek küçük dosyalara yol açabilir. Çok az bölüm, işlenmesi zor olan büyük bölümlere neden olabilir.
Hiyerarşik Bölümleme: Zaman serisi verileri için hiyerarşik bölümleme (örneğin, yıl/ay/gün) kullanmayı düşünün. Bu, belirli zaman aralıkları için verileri verimli bir şekilde sorgulamanıza olanak tanır.
Yüksek Kardinaliteli Bölümlemeden Kaçının: Çok sayıda farklı değere (yüksek kardinalite) sahip sütunlarda bölümleme yapmaktan kaçının, çünkü bu çok sayıda küçük bölüme yol açabilir.

Örnek: Satış işlemleriyle ilgili bir veri kümesi için, `yıl` ve `ay`'a göre bölümleme yapabilirsiniz. Bu, belirli bir ay veya yıl için satış verilerini verimli bir şekilde sorgulamanıza olanak tanır. Satış verilerini sıklıkla ülkeye göre sorguluyorsanız, `ülke`'yi bir bölüm sütunu olarak da ekleyebilirsiniz.

5. Dosya Boyutu ve Blok Boyutu

Parquet dosyaları tipik olarak bloklara bölünür. Blok boyutu, sorgu işleme sırasında paralellik derecesini etkiler. En uygun dosya boyutu ve blok boyutu, belirli kullanım durumuna ve temel altyapıya bağlıdır.

Dosya Boyutu: Genel olarak, optimum performans için daha büyük dosya boyutları (örneğin, 128 MB ila 1 GB) tercih edilir. Daha küçük dosyalar, meta veri yönetimi ve artan G/Ç işlemleri nedeniyle artan ek yüke yol açabilir.
Blok Boyutu: Blok boyutu tipik olarak HDFS blok boyutuna (örneğin, 128 MB veya 256 MB) ayarlanır.
Sıkıştırma: Performansı artırmak için küçük Parquet dosyalarını düzenli olarak daha büyük dosyalara sıkıştırın.

6. Predicate Pushdown

Predicate pushdown, filtrelemenin verilerin belleğe okunmasından önce depolama katmanında gerçekleşmesine olanak tanıyan güçlü bir optimizasyon tekniğidir. Bu, G/Ç'yi önemli ölçüde azaltır ve sorgu performansını artırır.

Predicate Pushdown'ı Etkinleştirme: Sorgu motorunuzda (örneğin, Apache Spark) predicate pushdown'ın etkinleştirildiğinden emin olun.
Filtreleri Etkili Bir Şekilde Kullanma: Okunması gereken veri miktarını kısıtlamak için sorgularınızda filtreler kullanın.
Bölüm Kırpma: Predicate pushdown, sorgu filtresini karşılamayan tüm bölümlerin atlandığı bölüm kırpma için de kullanılabilir.

7. Veri Atlaması Teknikleri

Predicate pushdown'ın ötesinde, G/Ç'yi daha da azaltmak için başka veri atlama teknikleri de kullanılabilir. Min/Max indeksleri, bloom filtreleri ve bölge haritaları, sütun istatistiklerine veya önceden hesaplanmış indekslere göre alakasız verileri okumayı atlamak için kullanılan bazı stratejilerdir.

Min/Max İndeksleri: Bir veri bloğu içindeki her sütun için minimum ve maksimum değerleri depolamak, sorgu motorunun sorgu aralığının dışına düşen blokları atlamasına olanak tanır.
Bloom Filtreleri: Bloom filtreleri, bir elemanın bir kümenin üyesi olup olmadığını test etmenin olasılıksal bir yolunu sağlar. Eşleşen değerleri içerme olasılığı düşük olan blokları atlamak için kullanılabilirler.
Bölge Haritaları: Min/Max indekslerine benzer şekilde, Bölge Haritaları bir blok içindeki veriler hakkında ek istatistikler depolar ve daha karmaşık veri atlamayı sağlar.

8. Sorgu Motoru Optimizasyonu

Parquet sorgularının performansı, kullanılan sorgu motoruna da (örneğin, Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala) bağlıdır. Sorguları belirli sorgu motorunuz için nasıl optimize edeceğinizi anlamak çok önemlidir.

Sorgu Planlarını Optimize Etme: Potansiyel darboğazları belirlemek ve sorgu yürütmeyi optimize etmek için sorgu planlarını analiz edin.
Birleştirme Optimizasyonu: Birleştirilen veri kümelerinin boyutuna göre uygun birleştirme stratejileri (örneğin, broadcast hash join, shuffle hash join) kullanın.
Önbelleğe Alma: G/Ç'yi azaltmak için sık erişilen verileri bellekte önbelleğe alın.
Kaynak Tahsisi: Optimum performans sağlamak için sorgu motoruna kaynakları (örneğin, bellek, CPU) uygun şekilde tahsis edin.

9. Veri Yerelliği

Veri yerelliği, verilerin işleme düğümlerine yakınlığını ifade eder. Veriler, onu işleyen aynı düğümlerde yerel olarak depolandığında, G/Ç en aza indirilir ve performans artırılır.

Verileri ve İşlemeyi Birlikte Yerleştirme: Parquet verilerinizin sorgu motorunuzu çalıştıran aynı düğümlerde depolandığından emin olun.
HDFS Farkındalığı: Sorgu motorunuzu HDFS topolojisinin farkında olacak ve verileri yerel düğümlerden okumaya öncelik verecek şekilde yapılandırın.

10. Düzenli Bakım ve İzleme

Parquet optimizasyonu devam eden bir süreçtir. Parquet veri kümelerinizin performansını düzenli olarak izleyin ve gerektiğinde ayarlamalar yapın.

Sorgu Performansını İzleme: Sorgu yürütme sürelerini izleyin ve yavaş çalışan sorguları belirleyin.
Depolama Kullanımını İzleme: Parquet veri kümeleriniz tarafından kullanılan depolama alanını izleyin ve sıkıştırma ve optimizasyon fırsatlarını belirleyin.
Veri Kalitesi: Verilerinizin temiz ve tutarlı olduğundan emin olun. Veri kalitesi sorunları sorgu performansını olumsuz etkileyebilir.
Şema Evrimi: Şema evrimi için dikkatlice plan yapın. Sütun eklemek veya kaldırmak, düzgün yapılmazsa performansı etkileyebilir.

Gelişmiş Parquet Optimizasyon Teknikleri

Apache Arrow ile Vektörel Okumalar

Apache Arrow, bellek içi veriler için çok dilli bir geliştirme platformudur. Parquet'i Apache Arrow ile entegre etmek, verileri daha büyük partiler halinde işleyerek sorgu performansını önemli ölçüde artıran vektörel okumalara olanak tanır. Bu, satır başına işleme ek yükünden kaçınarak çok daha hızlı analitik iş yükleri sağlar. Uygulamalar genellikle Arrow'un sütun bellek içi biçimini doğrudan Parquet dosyalarından yararlanmayı içerir ve geleneksel satır tabanlı yinelemeyi atlar.

Sütunları Yeniden Sıralama

Bir Parquet dosyasındaki sütunların fiziksel sırası sıkıştırmayı ve sorgu performansını etkileyebilir. Benzer özelliklere sahip olanların (örneğin, yüksek kardinaliteye karşı düşük kardinalite) birlikte depolanması için sütunları yeniden sıralamak, sıkıştırma oranlarını artırabilir ve belirli sütun gruplarına erişirken G/Ç'yi azaltabilir. Belirli bir veri kümesi ve iş yükü için en uygun sütun sırasını belirlemek için deneme ve profil oluşturma çok önemlidir.

Dize Sütunları için Bloom Filtreleri

Bloom filtreleri genellikle sayısal sütunlar için etkili olsa da, özellikle eşitlik predicate'lerinde (örneğin, `WHERE product_name = 'Specific Product'`) filtreleme yaparken dize sütunları için de faydalı olabilirler. Sıklıkla filtrelenen dize sütunları için Bloom filtrelerini etkinleştirmek, eşleşen değerleri içerme olasılığı düşük olan blokları atlayarak G/Ç'yi önemli ölçüde azaltabilir. Etkililik, dize değerlerinin kardinalitesine ve dağılımına bağlıdır.

Özel Kodlamalar

Son derece özel veri türleri veya desenleri için, verilerin belirli özelliklerine göre uyarlanmış özel kodlama şemaları uygulamayı düşünün. Bu, özel kodekler geliştirmeyi veya özel kodlama algoritmaları sağlayan mevcut kitaplıklardan yararlanmayı içerebilir. Özel kodlamaların geliştirilmesi ve bakımı önemli uzmanlık gerektirir, ancak belirli senaryolarda önemli performans kazanımları sağlayabilir.

Parquet Meta Veri Önbelleğe Alma

Parquet dosyaları, verilerin şemasını, kodlamasını ve istatistiklerini açıklayan meta veriler içerir. Bu meta verileri bellekte önbelleğe almak, özellikle çok sayıda Parquet dosyasına erişen sorgular için sorgu gecikmesini önemli ölçüde azaltabilir. Sorgu motorları genellikle meta veri önbelleğe alma mekanizmaları sağlar ve performansı en üst düzeye çıkarmak için bu ayarları uygun şekilde yapılandırmak önemlidir.

Parquet Optimizasyonu için Küresel Hususlar

Parquet ile küresel bir bağlamda çalışırken, aşağıdakileri göz önünde bulundurmak önemlidir:

Saat Dilimleri: Zaman damgalarını depolarken, belirsizliği önlemek ve farklı saat dilimlerinde tutarlılık sağlamak için UTC (Coordinated Universal Time) kullanın.
Karakter Kodlaması: Farklı dillerden çok çeşitli karakterleri desteklemek için tüm metin verileri için UTF-8 kodlamasını kullanın.
Para Birimi: Parasal değerleri depolarken, tutarlı bir para birimi kullanın ve kayan nokta yanlışlıklarından kaçınmak için ondalık veri türünü kullanmayı düşünün.
Veri Yönetişimi: Farklı bölgeler ve ekipler arasında veri kalitesini ve tutarlılığını sağlamak için uygun veri yönetişimi politikaları uygulayın.
Uyumluluk: Veri gizliliği düzenlemelerinin (örneğin, GDPR, CCPA) farkında olun ve Parquet verilerinizin bu düzenlemelere uygun olarak depolanmasını ve işlenmesini sağlayın.
Kültürel Farklılıklar: Veri şemanızı tasarlarken ve veri türlerini seçerken kültürel farklılıkları göz önünde bulundurun. Örneğin, tarih biçimleri ve sayı biçimleri farklı bölgelerde farklılık gösterebilir.

Sonuç

Parquet optimizasyonu, veri özelliklerinin, kodlama şemalarının, sıkıştırma kodeklerinin ve sorgu motoru davranışının derinlemesine anlaşılmasını gerektiren çok yönlü bir süreçtir. Bu kılavuzda tartışılan teknikleri uygulayarak, veri mühendisleri ve mimarlar büyük veri uygulamalarının performansını ve verimliliğini önemli ölçüde artırabilir. Optimum optimizasyon stratejisinin belirli kullanım durumuna ve temel altyapıya bağlı olduğunu unutmayın. Sürekli izleme ve deneme, sürekli gelişen bir büyük veri ortamında mümkün olan en iyi sonuçları elde etmek için çok önemlidir.