Каждый из форматов (Parquet, Avro и ORC) имеет свои преимущества и особенности. Рассмотрим сценарии, в которых Apache Parquet является лучшим выбором, по сравнению с Avro или ORC.
📌 1. Краткое сравнение форматов
| Характеристика | Parquet | ORC | Avro |
|---|---|---|---|
| Формат хранения | Колоночный | Колоночный | Строковый |
| Сжатие | Высокое | Высокое | Среднее |
| Скорость чтения | Очень высокая | Высокая | Средняя |
| Скорость записи | Средняя | Средняя | Высокая |
| Schema Evolution | ✅ | ✅ | ✅ |
| Аналитика и BI | ✅ (идеален) | ✅ | 🔸 (ограниченно) |
| Потоковая обработка | 🔸 (частично) | 🔸 (частично) | ✅ (идеален) |
| Совместимость | Очень высокая | Высокая | Очень высокая |
🟢 Когда Parquet предпочтительнее других форматов?
✅ 1. Аналитические задачи и Data Lakes
- Для аналитических запросов (например, Apache Spark, Presto, Trino) Parquet — де-факто стандарт.
- Если важна скорость выполнения запросов по большим объемам данных.
✅ Причина:
- Колоночное хранение обеспечивает минимальное чтение с диска.
- Поддержка predicate pushdown (отбрасывание ненужных блоков данных).
✅ 2. Большие объемы данных (Big Data)
- Parquet показывает наилучшие показатели сжатия и хранения.
- Существенная экономия пространства хранения, особенно в облаках (S3, Azure, GCS).
✅ Причина:
- Колоночный формат эффективно сжимается, экономя затраты на хранение и обработку данных.
✅ 3. Частое чтение и редкое обновление данных
- Если данные в основном читаются (аналитика), а обновления данных редки или происходят батчами.
✅ Причина:
- Parquet оптимизирован для чтения. Частые точечные обновления менее эффективны.
✅ 4. Гибкая и изменяющаяся схема (Schema Evolution)
- Когда нужно менять структуру данных без переработки старых данных.
✅ Причина:
- Parquet хранит метаданные схемы внутри файла, позволяя эволюционировать схеме без полной переписи данных.
✅ 5. Интеграция с экосистемой Big Data
- Практически все современные аналитические движки (Spark, Presto/Trino, Drill, Dremio) и облачные сервисы поддерживают Parquet как стандарт.
✅ Причина:
- Широкая экосистема и популярность формата среди аналитических инструментов и платформ.
🔸 Когда Avro или ORC могут быть лучше Parquet?
🔸 Avro
- Приоритет на скорости записи (потоковая обработка данных).
- Для промежуточного хранения данных в потоках Apache Kafka или event-driven приложениях.
- Когда нужен компактный сериализованный формат для передачи данных между системами.
🔸 ORC
- Сравним с Parquet по колоночному хранению и сжатию.
- ORC чаще выбирают при работе с экосистемой Hadoop/Hive.
- ORC может быть предпочтительнее в кластерах на основе Hive или Presto, интегрированных с Hadoop.
🚀 Итоговый вывод: Когда использовать Parquet?
Parquet — лучший выбор для аналитических задач, обработки больших объемов данных и экономичного хранения данных в Data Lake. Он обеспечивает:
- 🔥 Высокую производительность запросов
- 🔥 Эффективное сжатие и экономию ресурсов
- 🔥 Широкую поддержку инструментов Big Data и аналитических платформ
Выбирайте Parquet, если:
- Ваша главная задача — аналитика и частое чтение данных.
- Важна экономия дискового пространства и высокая скорость запросов.
- Вы используете популярные аналитические платформы (например, Spark, Presto, Trino, Dremio).