Apache Parquet — это открытый колоночный формат хранения данных (columnar storage), оптимизированный для эффективной обработки и анализа больших объемов информации. Parquet особенно популярен в Big Data и аналитических приложениях благодаря компактному хранению и быстрой скорости чтения.
📌 Почему используется Parquet?
Parquet ориентирован на следующие задачи:
- Хранение и аналитика больших объемов данных (Big Data)
- Повышение скорости выполнения аналитических запросов
- Эффективное хранение данных в облачных и локальных хранилищах (Data Lakes)
- Снижение затрат на хранение благодаря высокой степени сжатия
⚙️ Как работает колоночное хранение Parquet?
В отличие от строковых форматов (например, CSV, JSON):
- В строковом формате (Row-based) данные хранятся по строкам. Это удобно для добавления данных, но медленно при аналитических запросах.
- В колоночном формате (Column-based) данные хранятся отдельно по колонкам. Это ускоряет запросы, которые затрагивают только отдельные колонки данных, и обеспечивает высокую степень сжатия.
📊 Пример (визуализация):
Строковый формат (Row-based):
| ID | Имя | Возраст | Город |
|----|-----|---------|-----------|
| 1 | Анна| 29 | Москва |
| 2 | Олег| 31 | Санкт-Петербург|
Хранится последовательно:
1,Анна,29,Москва
2,Олег,31,Санкт-Петербург
Колоночный формат (Column-based) (Parquet):
[ID]: [1, 2]
[Имя]: ["Анна", "Олег"]
[Возраст]: [29, 31]
[Город]: ["Москва", "Санкт-Петербург"]
🌟 Ключевые преимущества Apache Parquet
✅ 1. Высокая производительность запросов
- Аналитические запросы обычно используют только часть колонок.
- Колонка хранится отдельно, поэтому читается быстро.
✅ 2. Эффективное сжатие и экономия места
- Parquet поддерживает несколько алгоритмов сжатия (Snappy, ZSTD, GZIP).
- Колоночное хранение увеличивает эффективность сжатия.
✅ 3. Поддержка вложенных данных и сложных структур
- Parquet легко работает со вложенными структурами (JSON, Avro).
- Поддержка структур, списков, словарей.
✅ 4. Поддержка схемы и эволюция схемы
- Хранение метаданных о схеме данных внутри файла.
- Легко управлять изменением схемы данных.
✅ 5. Широкая интеграция и совместимость
- Parquet совместим с большинством Big Data инструментов (Spark, Hive, Presto, Trino, Hadoop, Drill, Dremio).
- Популярен в облаках (AWS S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage).
🛠️ Когда использовать Parquet?
| Сценарий | Подходит ли Parquet? | Почему? |
|---|---|---|
| Аналитика больших данных | ✅ Да | Быстрые запросы и сжатие |
| Data Lakes | ✅ Да | Эффективность и экономия места |
| Real-time обработка данных | 🔸 Частично | Чаще для batch или micro-batch обработки |
| Частые изменения записей | ❌ Нет | Parquet плохо подходит для частых точечных обновлений |
💻 Пример использования Parquet
Python + PySpark
# Чтение Parquet
df = spark.read.parquet("s3://data-lake/customers.parquet")
# Аналитика данных
df.select("id", "name").filter("age > 30").show()
# Запись данных в Parquet
df.write.parquet("s3://data-lake/processed/customers.parquet", mode="overwrite")
⚡ Parquet против других форматов
| Характеристика | Parquet | ORC | Avro | CSV/JSON |
|---|---|---|---|---|
| Колоночное хранение | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| Скорость чтения (аналитика) | Высокая | Высокая | Средняя | Низкая |
| Скорость записи | Средняя | Средняя | Высокая | Высокая |
| Поддержка схемы | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ |
| Вложенные структуры | ✅ | ✅ | ✅ | 🔸 JSON (ограниченно) |
| Совместимость | Высокая | Высокая | Высокая | Высокая |
🔥 Итоговые выводы
Apache Parquet — идеальное решение, если вам нужна:
- Высокая производительность аналитических запросов
- Экономичное хранение данных за счет эффективного сжатия
- Удобная работа с гибкими структурами и schema evolution
Parquet — стандарт де-факто в Data Lake и аналитических системах благодаря оптимальному сочетанию скорости и эффективности хранения данных.