Por que o Parquet é essencial para Data Lakehouses modernos
A arquitetura de data lakehouse está ganhando força por sua capacidade de combinar a escalabilidade e a flexibilidade dos data lakes com o desempenho e a confiabilidade dos data warehouses. No centro de muitas implementações bem-sucedidas de data lakehouse está o Parquet, um formato de armazenamento colunar que aumenta a eficiência e a eficácia do armazenamento e processamento de dados. Veja por que o Parquet é popular e importante no contexto de data lakehouses.
Armazenamento e Compactação eficientes
O formato de armazenamento colunar do Parquet permite uma compactação de dados altamente eficiente, o que é crucial no ambiente de data lakehouse, onde grandes quantidades de dados são armazenadas. Ao armazenar dados em colunas, o Parquet pode aplicar algoritmos de compactação que reduzem significativamente o espaço ocupado pelo armazenamento. Isso é particularmente benéfico para dados repetitivos, como arquivos de log ou dados transacionais, em que as colunas geralmente contêm muitos valores repetidos. As características de armazenamento reduzidos, reduzem os custos e melhoram as velocidades de recuperação de dados.
Exemplo: em um data lakehouse de varejo, os dados de vendas com milhões de transações podem ser armazenados no formato Parquet. Os IDs de produto, IDs de cliente e carimbos de data/hora repetidos podem ser compactados de forma eficaz, economizando espaço de armazenamento e acelerando as tarefas de análise.
Desempenho de Consulta Otimizado
O Parquet se destaca em ambientes de leitura pesada devido ao seu formato colunar, que permite o acesso seletivo aos dados. Ao consultar grandes conjuntos de dados, apenas as colunas relevantes são lidas, minimizando as operações de E/S e acelerando significativamente a execução da consulta. Isso é particularmente importante em data lakehouses, onde análises em tempo real e consultas complexas são comuns.
Exemplo: um data lakehouse que armazena dados de sensores de IoT pode usar o Parquet para recuperar rapidamente leituras de temperatura para detecção de anomalias. Ao ler apenas a coluna de temperatura, o sistema evita operações de E/S desnecessárias, resultando em respostas de consulta mais rápidas.
Suporte para Tipos de Dados Complexos
A capacidade do Parquet de lidar com estruturas de dados aninhadas complexas o torna ideal para os diversos dados armazenados em um data lakehouse. Seja lidando com logs JSON, dados hierárquicos ou matrizes, o Parquet pode armazenar e consultar esses formatos com eficiência, preservando sua estrutura e relacionamentos.
Exemplo: em um data lakehouse de saúde, os registros do paciente geralmente incluem dados aninhados, como histórico médico, resultados de laboratório e planos de tratamento. O Parquet pode armazenar esses dados em seu formato aninhado, permitindo consultas e análises eficientes sem a necessidade de nivelar os dados.
Interoperabilidade e Suporte ao Ecossistema
O amplo suporte do Parquet em várias estruturas e ferramentas de processamento de big data o torna uma escolha versátil para data lakehouses. Ele é suportado nativamente pelo Apache Spark, Hive, Impala e muitas outras ferramentas, permitindo integração e processamento perfeitos. Essa interoperabilidade garante que os dados armazenados no formato Parquet possam ser facilmente acessados e processados por diferentes sistemas e aplicativos.
Exemplo: um data lakehouse usado por uma instituição financeira pode aproveitar o Spark para processamento de dados, o Hive para consultas baseadas em SQL e o Impala para análises rápidas, tudo isso usando o Parquet como formato de armazenamento subjacente. Isso garante um processamento de dados consistente e eficiente em diferentes ferramentas.
Escalabilidade e Flexibilidade
Os Data Lakehouses precisam ser dimensionados para lidar com volumes de dados crescentes e tipos de dados em evolução. O design do Parquet permite que ele seja dimensionado com eficiência, lidando com grandes conjuntos de dados com facilidade. Seu suporte para Evolução de Esquema também fornece a flexibilidade de se adaptar a mudanças na estrutura de dados ao longo do tempo sem exigir uma reescrita completa dos dados existentes.
Exemplo: um Data Lakehouse de comércio eletrônico pode armazenar dados de comportamento do cliente em evolução no formato Parquet. À medida que novos pontos de dados (por exemplo, novas categorias de produtos ou canais de marketing) são adicionados, os recursos de evolução de esquema do Parquet garantem que a estrutura de dados possa ser atualizada sem afetar os fluxos de trabalho de análise existentes.
Governança e Gerenciamento de Metadados
A governança de dados é crítica em data lakehouses, e o Parquet oferece suporte a metadados avançados, o que é essencial para rastrear a linhagem de dados, gerenciar alterações de esquema e aplicar políticas de governança de dados. Esses metadados ajudam a manter a qualidade dos dados e a conformidade com os requisitos regulatórios.
Exemplo: em um data lakehouse usado por uma agência governamental, os recursos de metadados do Parquet podem ser utilizados para rastrear fontes, transformações e uso de dados, garantindo transparência e conformidade com os padrões de governança de dados.
A popularidade e a importância do Parquet em data lakehouses decorrem de sua capacidade de fornecer armazenamento eficiente, desempenho de consulta otimizado, suporte para tipos de dados complexos, interoperabilidade, escalabilidade e governança de dados robusta. Esses recursos tornam o Parquet a escolha ideal para gerenciar as diversas e crescentes necessidades de dados dos data lakehouses modernos.
Ao aproveitar o Parquet, as organizações podem obter melhorias significativas de desempenho, economia de custos e flexibilidade em seus fluxos de trabalho de processamento e análise de dados, garantindo que possam lidar com os desafios de Big Data de forma eficaz.
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