Стовпцеве сховище: опанування оптимізації Parquet для великих даних

В епоху великих даних ефективне зберігання та вибірка є першочерговими. Стовпцеві формати зберігання, такі як Apache Parquet, стали наріжним каменем для сучасних сховищ даних та аналітики. Стовпцева структура Parquet дозволяє значно оптимізувати стиснення даних та продуктивність запитів, особливо при роботі з великими наборами даних. Цей посібник пропонує комплексне дослідження технік оптимізації Parquet, орієнтоване на глобальну аудиторію інженерів даних, аналітиків та архітекторів.

Розуміння стовпцевих сховищ та Parquet

Що таке стовпцеве сховище?

Традиційні рядково-орієнтовані системи зберігання даних зберігають записи послідовно, рядок за рядком. Хоча це ефективно для вибірки цілих записів, це стає неефективним, коли для аналізу потрібна лише частина стовпців. Стовпцеве сховище, з іншого боку, зберігає дані по стовпцях. Це означає, що всі значення для певного стовпця зберігаються суміжно. Таке розташування надає кілька переваг:

• Покращене стиснення: Схожі типи даних у межах стовпця можна ефективніше стискати за допомогою таких технік, як кодування довжин серій (RLE) або словникове кодування.
• Зменшення операцій вводу/виводу: При запитах, що стосуються лише кількох стовпців, системі потрібно зчитувати тільки відповідні дані стовпців, що значно зменшує кількість операцій вводу/виводу та покращує продуктивність запитів.
• Підвищена аналітична продуктивність: Стовпцеве сховище добре підходить для аналітичних навантажень, які часто включають агрегацію та фільтрацію даних за певними стовпцями.

Знайомство з Apache Parquet

Apache Parquet — це відкритий стовпцевий формат зберігання, розроблений для ефективного зберігання та вибірки даних. Він особливо добре підходить для використання з фреймворками обробки великих даних, такими як Apache Spark, Apache Hadoop та Apache Arrow. Ключові особливості Parquet включають:

• Стовпцеве сховище: Як уже обговорювалося, Parquet зберігає дані по стовпцях.
• Еволюція схеми: Parquet підтримує еволюцію схеми, дозволяючи додавати або видаляти стовпці без перезапису всього набору даних.
• Стиснення: Parquet підтримує різні кодеки стиснення, включаючи Snappy, Gzip, LZO та Brotli, що дозволяє значно зменшити обсяг сховища.
• Кодування: Parquet використовує різні схеми кодування, такі як словникове кодування, просте кодування та дельта-кодування, для оптимізації зберігання на основі характеристик даних.
• Просування предикатів (Predicate Pushdown): Parquet підтримує просування предикатів, дозволяючи фільтрації відбуватися на рівні сховища, що додатково зменшує операції вводу/виводу та покращує продуктивність запитів.

Ключові техніки оптимізації для Parquet

1. Проєктування схеми та типи даних

Ретельне проєктування схеми є вирішальним для оптимізації Parquet. Вибір відповідних типів даних для кожного стовпця може значно вплинути на ефективність зберігання та продуктивність запитів.

• Вибір правильних типів даних: Використовуйте найменший тип даних, який може точно представити дані. Наприклад, якщо стовпець представляє вік, використовуйте `INT8` або `INT16` замість `INT32`, якщо максимальний вік знаходиться в межах меншого діапазону. Аналогічно, для грошових значень розгляньте можливість використання `DECIMAL` з відповідною точністю та масштабом, щоб уникнути неточностей з плаваючою комою.
• Вкладені структури даних: Parquet підтримує вкладені структури даних (наприклад, списки та мапи). Використовуйте їх розсудливо. Хоча вони можуть бути корисними для представлення складних даних, надмірне вкладення може вплинути на продуктивність запитів. Розгляньте можливість денормалізації даних, якщо вкладені структури стають занадто складними.
• Уникайте великих текстових полів: Великі текстові поля можуть значно збільшити обсяг сховища та час виконання запитів. Якщо можливо, розгляньте можливість зберігання великих текстових даних в окремій системі зберігання та пов'язування їх з даними Parquet за допомогою унікального ідентифікатора. Коли зберігання тексту є абсолютно необхідним, використовуйте відповідне стиснення.

Приклад: Розглянемо зберігання даних про місцезнаходження. Замість того, щоб зберігати широту та довготу як окремі стовпці `DOUBLE`, ви можете розглянути використання геопросторового типу даних (якщо його підтримує ваш оброблювач) або зберігати їх як єдиний `STRING` у чітко визначеному форматі (наприклад, "широта,довгота"). Це може покращити ефективність зберігання та спростити просторові запити.

2. Вибір правильного кодування

Parquet пропонує різні схеми кодування, кожна з яких підходить для різних типів даних. Вибір відповідного кодування може значно вплинути на стиснення та продуктивність запитів.

• Просте кодування (Plain Encoding): Це кодування за замовчуванням, яке просто зберігає значення даних як є. Воно підходить для даних, які важко стиснути.
• Словникове кодування (Dictionary Encoding): Це кодування створює словник унікальних значень для стовпця, а потім зберігає індекси словника замість фактичних значень. Воно дуже ефективне для стовпців з невеликою кількістю унікальних значень (наприклад, категоріальні дані, такі як коди країн, категорії продуктів або коди статусу).
• Кодування довжин серій (Run-Length Encoding - RLE): RLE підходить для стовпців з довгими послідовностями повторюваних значень. Воно зберігає значення та кількість його повторень.
• Дельта-кодування (Delta Encoding): Дельта-кодування зберігає різницю між послідовними значеннями. Воно ефективне для даних часових рядів або інших даних, де значення, як правило, близькі одне до одного.
• Кодування з упаковкою бітів (Bit-Packed Encoding): Це кодування ефективно упаковує кілька значень в один байт, зменшуючи простір для зберігання, особливо для малих цілих значень.

Приклад: Розглянемо стовпець, що представляє "статус замовлення" в транзакціях електронної комерції (наприклад, "Очікується", "Відправлено", "Доставлено", "Скасовано"). Словникове кодування буде дуже ефективним у цьому сценарії, оскільки стовпець має обмежену кількість унікальних значень. З іншого боку, стовпець, що містить унікальні ідентифікатори користувачів, не отримає переваг від словникового кодування.

3. Кодеки стиснення

Parquet підтримує різні кодеки стиснення для зменшення обсягу сховища. Вибір кодека може значно вплинути як на розмір сховища, так і на використання процесора під час стиснення та декомпресії.

• Snappy: Snappy — це швидкий кодек стиснення, який пропонує хороший баланс між коефіцієнтом стиснення та швидкістю. Часто це хороший вибір за замовчуванням.
• Gzip: Gzip забезпечує вищі коефіцієнти стиснення, ніж Snappy, але є повільнішим. Він підходить для даних, до яких звертаються нечасто, або коли простір для зберігання є головною проблемою.
• LZO: LZO — ще один швидкий кодек стиснення, який часто використовується в середовищах Hadoop.
• Brotli: Brotli пропонує ще кращі коефіцієнти стиснення, ніж Gzip, але зазвичай повільніший. Це може бути хорошим варіантом, коли простір для зберігання є пріоритетом, а використання процесора менш важливе.
• Zstandard (Zstd): Zstd надає широкий діапазон рівнів стиснення, дозволяючи вам знаходити компроміс між коефіцієнтом стиснення та швидкістю. Він часто пропонує кращу продуктивність, ніж Gzip, при аналогічних рівнях стиснення.
• Без стиснення (Uncompressed): Для налагодження або в специфічних критичних для продуктивності сценаріях ви можете обрати зберігання даних без стиснення, але це, як правило, не рекомендується для великих наборів даних.

Приклад: Для даних, до яких часто звертаються в аналітиці в реальному часі, Snappy або Zstd з нижчим рівнем стиснення будуть хорошим вибором. Для архівних даних, до яких звертаються нечасто, більш доцільними будуть Gzip або Brotli.

4. Партиціонування

Партиціонування передбачає поділ набору даних на менші, більш керовані частини на основі значень одного або кількох стовпців. Це дозволяє обмежити запити лише до відповідних партицій, значно зменшуючи операції вводу/виводу та покращуючи продуктивність запитів.

• Вибір стовпців для партиціонування: Вибирайте стовпці для партиціонування, які часто використовуються у фільтрах запитів. Поширеними стовпцями для партиціонування є дата, країна, регіон та категорія.
• Гранулярність партиціонування: Враховуйте гранулярність ваших партицій. Занадто велика кількість партицій може призвести до появи малих файлів, що може негативно вплинути на продуктивність. Занадто мала кількість партицій може призвести до створення великих партицій, які важко обробляти.
• Ієрархічне партиціонування: Для даних часових рядів розгляньте можливість використання ієрархічного партиціонування (наприклад, рік/місяць/день). Це дозволяє ефективно робити запити до даних за певні часові діапазони.
• Уникайте партиціонування з високою кардинальністю: Уникайте партиціонування за стовпцями з великою кількістю унікальних значень (висока кардинальність), оскільки це може призвести до великої кількості малих партицій.

Приклад: Для набору даних про транзакції продажів ви можете партиціонувати за `роком` та `місяцем`. Це дозволить вам ефективно робити запити до даних про продажі за певний місяць або рік. Якщо ви часто робите запити до даних про продажі за країною, ви також можете додати `країну` як стовпець для партиціонування.

5. Розмір файлу та розмір блоку

Файли Parquet зазвичай поділяються на блоки. Розмір блоку впливає на ступінь паралелізму під час обробки запитів. Оптимальний розмір файлу та блоку залежить від конкретного випадку використання та базової інфраструктури.

• Розмір файлу: Загалом, для оптимальної продуктивності перевага надається більшим розмірам файлів (наприклад, від 128 МБ до 1 ГБ). Менші файли можуть призвести до збільшення накладних витрат через керування метаданими та збільшення кількості операцій вводу/виводу.
• Розмір блоку: Розмір блоку зазвичай встановлюється рівним розміру блоку HDFS (наприклад, 128 МБ або 256 МБ).
• Ущільнення (Compaction): Регулярно ущільнюйте малі файли Parquet у більші для підвищення продуктивності.

6. Просування предикатів (Predicate Pushdown)

Просування предикатів — це потужна техніка оптимізації, яка дозволяє фільтрації відбуватися на рівні сховища, перш ніж дані будуть зчитані в пам'ять. Це значно зменшує операції вводу/виводу та покращує продуктивність запитів.

• Увімкніть просування предикатів: Переконайтеся, що просування предикатів увімкнено у вашому рушії запитів (наприклад, Apache Spark).
• Ефективно використовуйте фільтри: Використовуйте фільтри у своїх запитах, щоб обмежити обсяг даних, які потрібно зчитати.
• Відсікання партицій (Partition Pruning): Просування предикатів також можна використовувати для відсікання партицій, коли цілі партиції пропускаються, якщо вони не задовольняють фільтр запиту.

7. Техніки пропуску даних

Крім просування предикатів, для подальшого зменшення операцій вводу/виводу можна використовувати інші техніки пропуску даних. Індекси Min/Max, фільтри Блума та карти зон — це деякі стратегії для пропуску читання нерелевантних даних на основі статистики стовпців або попередньо обчислених індексів.

• Індекси Min/Max: Зберігання мінімальних та максимальних значень для кожного стовпця в межах блоку даних дозволяє рушію запитів пропускати блоки, які виходять за межі діапазону запиту.
• Фільтри Блума: Фільтри Блума надають імовірнісний спосіб перевірки, чи є елемент членом набору. Їх можна використовувати для пропуску блоків, які навряд чи містять відповідні значення.
• Карти зон (Zone Maps): Подібно до індексів Min/Max, карти зон зберігають додаткову статистику про дані в межах блоку, що дозволяє застосовувати більш складні методи пропуску даних.

8. Оптимізація рушія запитів

Продуктивність запитів до Parquet також залежить від використовуваного рушія запитів (наприклад, Apache Spark, Apache Hive, Apache Impala). Розуміння того, як оптимізувати запити для вашого конкретного рушія, є вирішальним.

• Оптимізація планів запитів: Аналізуйте плани запитів для виявлення потенційних вузьких місць та оптимізації виконання запитів.
• Оптимізація об'єднань (Join Optimization): Використовуйте відповідні стратегії об'єднання (наприклад, broadcast hash join, shuffle hash join) залежно від розміру наборів даних, що об'єднуються.
• Кешування: Кешуйте дані, до яких часто звертаються, в пам'яті, щоб зменшити операції вводу/виводу.
• Виділення ресурсів: Правильно виділяйте ресурси (наприклад, пам'ять, процесор) для рушія запитів, щоб забезпечити оптимальну продуктивність.

9. Локальність даних

Локальність даних означає близькість даних до вузлів обробки. Коли дані зберігаються локально на тих самих вузлах, що їх обробляють, операції вводу/виводу мінімізуються, а продуктивність покращується.

• Спільне розміщення даних та обробки: Переконайтеся, що ваші дані Parquet зберігаються на тих самих вузлах, на яких працює ваш рушій запитів.
• Обізнаність про HDFS: Налаштуйте ваш рушій запитів так, щоб він був обізнаний про топологію HDFS і надавав пріоритет читанню даних з локальних вузлів.

10. Регулярне обслуговування та моніторинг

Оптимізація Parquet — це безперервний процес. Регулярно відстежуйте продуктивність ваших наборів даних Parquet і вносьте корективи за потреби.

• Моніторинг продуктивності запитів: Відстежуйте час виконання запитів та виявляйте повільні запити.
• Моніторинг використання сховища: Відстежуйте простір, що використовується вашими наборами даних Parquet, та виявляйте можливості для стиснення та оптимізації.
• Якість даних: Переконайтеся, що ваші дані є чистими та послідовними. Проблеми з якістю даних можуть негативно вплинути на продуктивність запитів.
• Еволюція схеми: Ретельно плануйте еволюцію схеми. Додавання або видалення стовпців може вплинути на продуктивність, якщо це зроблено неправильно.

Просунуті техніки оптимізації Parquet

Векторизоване читання з Apache Arrow

Apache Arrow — це крос-мовна платформа для розробки для даних в пам'яті. Інтеграція Parquet з Apache Arrow дозволяє векторизоване читання, що значно покращує продуктивність запитів завдяки обробці даних у великих пакетах. Це дозволяє уникнути накладних витрат на обробку кожного рядка, забезпечуючи набагато швидші аналітичні навантаження. Реалізації часто включають використання стовпцевого формату в пам'яті Arrow безпосередньо з файлів Parquet, минаючи традиційну рядкову ітерацію.

Перевпорядкування стовпців

Фізичний порядок стовпців у файлі Parquet може впливати на стиснення та продуктивність запитів. Перевпорядкування стовпців таким чином, щоб ті, що мають схожі характеристики (наприклад, висока кардинальність проти низької), зберігалися разом, може покращити коефіцієнти стиснення та зменшити операції вводу/виводу при доступі до певних груп стовпців. Експерименти та профілювання є вирішальними для визначення оптимального порядку стовпців для даного набору даних та навантаження.

Фільтри Блума для рядкових стовпців

Хоча фільтри Блума загалом ефективні для числових стовпців, вони також можуть бути корисними для рядкових стовпців, особливо при фільтрації за предикатами рівності (наприклад, `WHERE product_name = 'Specific Product'`). Увімкнення фільтрів Блума для часто фільтрованих рядкових стовпців може значно зменшити операції вводу/виводу, пропускаючи блоки, які навряд чи містять відповідні значення. Ефективність залежить від кардинальності та розподілу рядкових значень.

Кастомні кодування

Для дуже спеціалізованих типів даних або патернів розгляньте можливість реалізації кастомних схем кодування, які адаптовані до конкретних характеристик даних. Це може включати розробку власних кодеків або використання існуючих бібліотек, що надають спеціалізовані алгоритми кодування. Розробка та підтримка кастомних кодувань вимагає значної експертизи, але може принести суттєві переваги у продуктивності в конкретних сценаріях.

Кешування метаданих Parquet

Файли Parquet містять метадані, які описують схему, кодування та статистику даних. Кешування цих метаданих в пам'яті може значно зменшити затримку запитів, особливо для запитів, які звертаються до великої кількості файлів Parquet. Рушії запитів часто надають механізми для кешування метаданих, і важливо правильно налаштувати ці параметри для максимізації продуктивності.

Глобальні аспекти оптимізації Parquet

При роботі з Parquet в глобальному контексті важливо враховувати наступне:

• Часові пояси: При зберіганні часових міток використовуйте UTC (Всесвітній координований час), щоб уникнути неоднозначності та забезпечити послідовність у різних часових поясах.
• Кодування символів: Використовуйте кодування UTF-8 для всіх текстових даних, щоб підтримувати широкий діапазон символів з різних мов.
• Валюта: При зберіганні грошових значень використовуйте послідовну валюту та розгляньте можливість використання десяткового типу даних, щоб уникнути неточностей з плаваючою комою.
• Управління даними: Впроваджуйте відповідні політики управління даними для забезпечення якості та послідовності даних у різних регіонах та командах.
• Відповідність нормам (Compliance): Будьте обізнані про правила конфіденційності даних (наприклад, GDPR, CCPA) та переконайтеся, що ваші дані Parquet зберігаються та обробляються відповідно до цих правил.
• Культурні відмінності: Враховуйте культурні відмінності при проєктуванні схеми даних та виборі типів даних. Наприклад, формати дат та чисел можуть відрізнятися в різних регіонах.

Висновок

Оптимізація Parquet — це багатогранний процес, що вимагає глибокого розуміння характеристик даних, схем кодування, кодеків стиснення та поведінки рушія запитів. Застосовуючи техніки, обговорені в цьому посібнику, інженери даних та архітектори можуть значно покращити продуктивність та ефективність своїх застосунків для роботи з великими даними. Пам'ятайте, що оптимальна стратегія оптимізації залежить від конкретного випадку використання та базової інфраструктури. Постійний моніторинг та експерименти є вирішальними для досягнення найкращих можливих результатів у постійно мінливому ландшафті великих даних.