Avro vs. Parkett: Ist eines besser als das andere?

Big Data hat die Welt im Sturm erobert, und während sich Unternehmen weltweit bemühen, einen Sinn darin zu finden, trifft es sie weiterhin hart. Angesichts der täglich produzierten Datenmengen sind sie nicht nur damit überfordert, sondern befürchten auch, dass ihre bestehenden ETL-Pipelines ohne Solid nicht auskommen könnten Data-Warehousing-Strategie.

Enter große Datenmengen Dateiformate, wie Avro, Feder, Parkett, ORC usw. Diese entwickelt Datendateiformate sind unglaublich effizient beim Speichern von Big Data. Aber andererseits sind die Chancen hoch, dass Sie bei der Entscheidung, eines dieser Datendateiformate zu verwenden, um Geschäftsanforderungen zu erfüllen, an einem Scheideweg stehen, da mehrere große Datendateiformate verfügbar sind (denken Sie an CSV vs. Avro vs. Parquet vs. ORC usw.)

In diesem Blog besprechen wir die beiden beliebten Big-Data-Dateiformate Avro und Parquet, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welche Option für Ihre Datenverwaltungsanforderungen besser geeignet ist.

Parkett und Avro sind herausragende Datenformate mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen und Zwecken.

Parkett zeichnet sich durch seine hervorragende Datenanalyse aus SpaltenspeicherformatAvro dient als System zur Datenserialisierung und bietet Zeilenorientierte Formatierung

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Was ist Apache Avro?

Entwickelt als Teil von Apaches Hadoop project ist Avro ein Datenserialisierungs- und -austauschsystem, das verschiedene Programmiersprachen unterstützt.

Es ist ein zeilenbasiertes Datenspeicherdateiformat mit der Fähigkeit, Daten von Anwendungen zu übergeben, die in verschiedenen Sprachen geschrieben sind.

Das sprachneutrale Dateiformat speichert das Schema in JSON, während die Daten selbst in einem Binärformat gespeichert werden und sowohl die Daten als auch das Schema in einer einzigen Datei oder Nachricht gespeichert werden, um die Speichergröße zu optimieren.

Was Avro von anderen Datendateiformaten unterscheidet, ist die Schemaentwicklung, was bedeutet, dass es dynamische Schemas unterstützt.

In Bezug auf die Datentypen unterstützt Avro verschachtelte, komplexe (benutzerdefinierte Datensätze, Aufzählungen, Arrays, Unions und Maps) und primitive (String, Boolean, Long und Int) Datentypen.

Was ist Apache Parquet?

Parquet ist ein Big-Data-Dateiformat im Hadoop-Ökosystem, das darauf ausgelegt ist, Datenspeicherung und -abruf effizient zu handhaben. Wie Avro ist auch Parquet sprachunabhängig, dh es ist in mehreren Programmiersprachen wie Python, C++, Java usw. verfügbar.

Parquet ist ein spaltenbasiertes Dateiformat. Im Gegensatz dazu, wie Avro die Daten und das Schema speichert, bettet Parquet das Schema in die Daten ein, anstatt es in einem anderen Format zu speichern.

Darüber hinaus unterstützt Parquet hocheffiziente Codierungs- und Komprimierungsschemata, die die Abfragelaufzeit, die zu scannende Datenmenge und die Gesamtkosten erheblich minimieren.

Nachdem wir nun beide Datendateiformate eingeführt haben, ist es Zeit für den Parquet vs. Avro Showdown.

Zeilen- vs. Spaltenformat

Beide Dateiformate sind eine gute Wahl für Ihre ETL-Pipelines. Die Entscheidung, das eine oder das andere in Ihr Datenintegrations-Ökosystem zu integrieren, wird jedoch von Ihren Geschäftsanforderungen geleitet.

Zeilen- vs. Spaltenformat

Avro ist beispielsweise eine bessere Option, wenn Ihre Anforderungen das Schreiben großer Datenmengen beinhalten, ohne sie häufig abzurufen. Dies liegt daran, dass Avro ein zeilenbasiertes Speicherdateiformat ist und diese Arten von Dateiformaten die beste Leistung bei schreibintensiven Transaktions-Workloads liefern.

Wenn Ihr Anwendungsfall andererseits die Analyse von Petabytes an Daten ohne Leistungseinbußen erfordert, ist ein spaltenbasiertes Dateiformat wie Parquet die beste Wahl, da spaltenbasierte Dateiformate naturgemäß eine beispiellose Leistung bei Leselast liefern Analytisches Abfragen von Daten.

In Bezug auf ETL werden Sie feststellen, dass Avro Parquet übertrifft. Dies liegt daran, dass Parquet darauf ausgelegt ist, nur Teilmengen bestimmter Spalten abzufragen, anstatt die gesamten Daten aus allen Spalten abzufragen.

Schema-Evolution

Angenommen, Sie haben eine Avro-Datei und müssen aus irgendeinem Grund ihr Schema ändern. Was würden Sie tun? Einfach! Sie schreiben die Datei mit einem neuen Schema um.

Nehmen wir nun an, es gibt Terabytes an Avro-Dateien, und Sie müssen ihre Schemas ändern. Was passiert jetzt? Werden Sie jedes Mal, wenn Sie das Schema ändern möchten, alle Dateien einzeln neu schreiben? Wahrscheinlich nicht!

Hier kommt die Schema-Evolution ins Spiel.

Die Schemaentwicklung kann als Funktion oder Fähigkeit eines Datenbankverwaltungssystems definiert werden, die es Ihnen ermöglicht, Änderungen am aktuellen Schema vorzunehmen, um den Daten Rechnung zu tragen, die sich im Laufe der Zeit ändern. Einfach ausgedrückt ermöglicht es Ihnen, das Schema zu ändern, um neue Daten aufzunehmen, während gleichzeitig die Abwärtskompatibilität mit dem Schema der alten Daten sichergestellt wird.

Im Wesentlichen ermöglicht es Ihnen, die gesamten Daten zusammen zu lesen, als ob es ein einziges Schema gäbe. Es wird häufig mit den Funktionen zum Anhängen und Überschreiben verwendet, um automatisch neue Spalten hinzuzufügen.

Während spaltenorientierte Datendateiformate, einschließlich Parquet, ebenfalls die Schemaentwicklung unterstützen, ist das Ändern des Schemas in diesen Datendateiformaten teuer. Das liegt daran, dass jede Änderung im Schema eine erneute Verarbeitung ganzer Datensätze erfordert, im Gegensatz zu Datensatz für Datensatz in zeilenbasierten Daten. Darüber hinaus ist die Schemaentwicklung von Parquet nicht so ausgereift wie die von Avro, da sie nur ein angehängtes Schema zulässt. Im Gegensatz dazu ist Avro anspruchsvoller und in der Lage, Änderungen in fehlenden, geänderten und neuen Feldern zu handhaben.

Datei-Komprimierung

Einer der Hauptvorteile der Verwendung von Big-Data-Dateiformaten ist eine deutliche Reduzierung des Speicherbedarfs und damit der Kosten. Dieser Vorteil wird durch mehrere Komprimierungsmethoden erreicht, die sowohl Avro als auch Parquet unterstützen. Der Unterschied liegt jedoch darin, wie die Komprimierung durchgeführt wird und wie effizient sie ist.

Mit Avro erhalten Sie die folgenden Komprimierungstypen:

• Unkomprimiert
• Bissig
• Luft ablassen
• Bzip2
• Xz

Zu den von Parquet unterstützten Komprimierungsmethoden gehören:

• Unkomprimiert
• Bissig
• GZIP
• LZ4
• LZO

Im Allgemeinen komprimieren spaltenbasierte Speicherdateiformate Daten effizienter als ihre zeilenbasierten Gegenstücke.

Wenn Sie also Ihre ETL-Pipelines und Zielspeichersysteme in Bezug auf Effizienz optimal nutzen möchten, ist Parquet die bessere Wahl.

Welches solltest du wählen?

Obwohl Avro und Parquet sehr unterschiedliche ETL-Anwendungsfälle und -Anwendungen bedienen, ist es die geschäftliche Anforderung, die auf die Art des Datendateiformats hinweist, das Sie verwenden sollten. Vergessen wir aber nicht, dass es nicht immer Avro vs Parquet sein muss. Sie können beide Dateiformate verwenden und haben das Beste aus beiden Welten.

Konvertieren Sie Avro in Parquet mit Astera Centerprise

Astera Centerprise ist eine No-Code-Datenintegrationsplattform, die von einer parallel verarbeitenden ETL/ELT-Engine angetrieben wird, die alle Ihre Datenintegrationsprojekte rationalisiert.

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Angenommen, Sie möchten Ihre Datenspeicherkapazität optimal nutzen. Sie erkennen jedoch, dass die meisten Ihrer Daten in .avro gespeichert sind, was Ihnen die Möglichkeit bietet, sie in .parquet zu konvertieren.

Nun, es gibt zwei Möglichkeiten, wie Sie vorgehen können: a) Schreiben Sie umfangreichen Code und konvertieren Sie alle Dateien manuell in .parquet, oder b) Erstellen Sie eine wiederverwendbare Pipeline mit Astera Centerprise um alle Ihre Dateien zu konvertieren, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben.

Mit der Astera Centerprise, erhalten Sie außerdem die Flexibilität, aus einer Reihe von Komprimierungsmethoden sowohl für Avro als auch für Parquet zu wählen, sodass Sie die perfekte Balance zwischen Leistung und Effizienz finden können. Für Avro sind dies:

• Null: Wendet keine Komprimierung an
• Deflate: Bietet die höchste Komprimierungsrate
• Snappy: Liefert eine vernünftige Komprimierung bei höheren Geschwindigkeiten
• Zstandard: liefert eine höhere Komprimierung, ohne die CPU-Auslastung zu beeinträchtigen

Und bei Parkett haben Sie die Wahl zwischen:

• Bissig: ziemlich viel Komprimierung bei hohen Geschwindigkeiten
• Gzip: bietet höhere Komprimierungsverhältnisse, erfordert aber mehr CPU-Ressourcen

Einrichten von Quelle und Ziel

Avro Source Layout Builder-Bildschirm ein Astera Centerprise

Um die Pipeline zu erstellen, ziehen Sie einfach die Avro-Dateiquelle auf den Datenfluss-Designer und geben Sie den Quelldateipfad an. Auf dem nächsten Bildschirm sehen Sie die Ausgabedatenrahmen-Layout-Builder wo Sie Datentypen, Formate, Beschreibungen und mehr anzeigen können.

Obwohl das obige Bild nur einen einzigen Datentyp zeigt. Sie können die folgenden Datentypen für Avro mit verwenden Astera Centerprise:

• Komplexe Datentypen
  • Feld
  • Rekord
  • Union
• Logische Datentypen
  • Datum
• Primitive Datentypen
  • Boolean
  • Bytes
  • Float/Double
  • Int/Lang
  • Null
  • Schnur

Sie können jetzt zu den gehen Konfigurationsparameter Fenster und definieren und konfigurieren Sie dynamische Parameter, falls erforderlich; andernfalls können Sie fortfahren und die konfigurieren Parquet-Dateiziel.

Ziehen Sie die wie zuvor per Drag-and-Drop Parkett Dateiziel, geben Sie den Zieldateipfad an und wählen Sie die gewünschte Komprimierungsmethode aus.

Konfigurieren des Parquet-Zielobjekts in Astera Centerprise

Als nächstes sehen Sie das Vertraute Layout Builder Bildschirm, wo Sie bei Bedarf Änderungen vornehmen können. Schließlich landen Sie auf der Konfigurationsparameter Bildschirm, wo Sie bei Bedarf dynamische Parameter definieren können.

Verbesserung der Datenqualität

Sobald Sie sowohl die Quelle als auch das Ziel konfiguriert haben, können Sie Avro in Parquet konvertieren. Als Nächstes sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Pipeline auch alle Probleme beseitigt Datenqualität.

Dazu können Sie bestimmte Datenqualitätsregeln anwenden und die Daten herausfiltern, die Sie für irrelevant oder nicht mehr benötigt halten, indem Sie die folgenden Transformationen verwenden:

• Datenqualitätsregeln
• Filter

Als nächstes ordnen Sie die Felder einfach per Point-and-Click zu, und Ihre Pipeline zur Konvertierung von Avro in Parquet ist fertig.

Automatisierung der Pipeline

Sie haben die Pipeline erstellt. Machen Sie jetzt den letzten Schritt: Verwenden Sie Automatisierung und Workflow-Orchestrierung, um Ihre Pipeline so einzurichten, dass sie automatisch ausgeführt wird, wenn sie einen Trigger empfängt oder ein bestimmtes Ereignis eintritt.

Sie können es beispielsweise so einstellen, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn neue .avro-Dateien in einem bestimmten Ordner abgelegt werden. Oder Sie können es auch so einrichten, dass es beispielsweise jeden Montag um 1:XNUMX Uhr automatisch ausgeführt wird.

Wie viel Speicherplatz können Sie erwarten?

Um abzuschätzen, wie viel Speicherplatz Sie durch die Konvertierung von .avro-Dateien in .parquet einsparen können, haben wir eine .avro-Quelldatei mit 25 Millionen Datensätzen genommen und sie mit in .parquet konvertiert Astera Centerprise. So sieht die Pipeline aus:

Die Größe dieser .avro-Datei betrug 2,757,965 KB oder ungefähr 2.63 GB. Um maximale Effizienz zu erreichen, haben wir Gzip als Komprimierungsmethode verwendet, und die resultierende .parquet-Dateigröße betrug 865,203 KB oder etwa 0.83 GB. Dadurch konnten wir in etwa sparen 69 % Speicherplatz einfach durch Ändern des Dateiformats.

Warum Astera Centerprise?

Neben der Konvertierung von einem Format in ein anderes, Astera native Anschlüsse Außerdem können Sie ETL-Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, Anwendungen und Dateiformaten, mühelos in den Dateiformaten .avro und .parquet speichern.

Verschieben Sie Daten von jeder Quelle zu jedem Ziel mit Astera Centerprise

Demo Version

Um es noch einmal zusammenzufassen: Astera Centerprise befähigt Sie zu:

• Nutzen Sie Big-Data-Dateiformate, um riesige Datenmengen nahtlos zu verarbeiten
• Erstellen Sie End-to-End-ETL/ELT-Pipelines in einer Drag-and-Drop-Umgebung ohne Code
• Optimieren Sie die Datenintegration mithilfe von Automatisierung und Prozessorchestrierung
• Stellen Sie mit einer Bibliothek nativer Konnektoren eine Verbindung zu Datenquellen und -zielen Ihrer Wahl her
• Verbessern Sie den Datenzustand mit integrierten Datenqualitätsfunktionen
• Beschleunigen Sie die Datenintegration mit Point-and-Click Datenmapping

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