Avro vs Parquet: ¿Es uno mejor que el otro?

Big data ha conquistado el mundo y, a medida que las empresas de todo el mundo se esfuerzan por encontrarle sentido, continúa golpeando con fuerza. Dada la cantidad de datos que se producen a diario, no solo se sienten abrumados al tratar con ellos, sino que también les preocupa que sus canalizaciones ETL existentes no puedan hacer frente sin una base sólida. estrategia de almacenamiento de datos.

Participar grandes volúmenes de datos formatos de archivo, como Avro, pluma, parquet, ORC, etc. Estos evolucionado Los formatos de archivos de datos son increíblemente eficientes en el almacenamiento de grandes datos. Pero, de nuevo, con múltiples formatos de archivo de big data disponibles, es muy probable que se encuentre en una encrucijada cuando decida utilizar uno de estos formatos de archivo de datos para cumplir con los requisitos comerciales (piense en CSV vs. Avro vs. Parquet vs. ORCO, etc.)

En este blog, analizaremos los dos formatos populares de archivos de big data, Avro y Parquet, para ayudarlo a decidir qué opción es más adecuada para sus requisitos de administración de datos.

parquet y Avro Se destacan como formatos de datos, cada uno con características y propósitos distintos.

Parquet destaca en el análisis de datos debido a su formato de almacenamiento en columnas, Avro sirve como un sistema para la serialización de datos, ofreciendo formato orientado a filas

¿Qué es Apache Avro?

Desarrollado como parte de Hadoop de Apache proyecto, Avro es un sistema de intercambio y serialización de datos que admite varios lenguajes de programación.

Es un formato de archivo de almacenamiento de datos basado en filas con la capacidad de pasar datos de aplicaciones escritas en diferentes idiomas.

El formato de archivo independiente del idioma almacena el esquema en JSON, mientras que los datos en sí se almacenan en formato binario, y tanto los datos como el esquema se almacenan en un solo archivo o mensaje para optimizar el tamaño de almacenamiento.

Lo que diferencia a Avro de otros formatos de archivo de datos es la evolución del esquema, lo que significa que admite esquemas dinámicos.

En lo que respecta a los tipos de datos, Avro admite tipos de datos anidados, complejos (registros definidos por el usuario, enumeraciones, matrices, uniones y mapas) y primitivos (cadena, booleano, largo e int).

¿Qué es el Parquet Apache?

Parquet es un formato de archivo de big data en el ecosistema de Hadoop diseñado para manejar el almacenamiento y la recuperación de datos de manera eficiente. Al igual que Avro, Parquet también es independiente del lenguaje, es decir, está disponible en varios lenguajes de programación como Python, C++, Java, etc.

Parquet es un formato de archivo basado en columnas. A diferencia de cómo Avro almacena los datos y el esquema, Parquet incrusta el esquema dentro de los datos en lugar de almacenarlo en un formato diferente.

Además, Parquet admite esquemas de codificación y compresión altamente eficientes que minimizan significativamente el tiempo de ejecución de la consulta, la cantidad de datos que se deben escanear y el costo total.

Ahora que hemos introducido ambos formatos de archivo de datos, es el momento del enfrentamiento entre Parquet y Avro.

Formato de fila vs columna

Ambos formatos de archivo son una excelente opción para su Tuberías ETL. Sin embargo, la decisión de incorporar uno u otro en su ecosistema de integración de datos estará guiada por los requisitos de su negocio.

Por ejemplo, Avro es una mejor opción si sus requisitos implican escribir grandes cantidades de datos sin recuperarlos con frecuencia. Esto se debe a que Avro es un formato de archivo de almacenamiento basado en filas, y estos tipos de formatos de archivo ofrecen el mejor rendimiento con cargas de trabajo transaccionales de escritura intensiva.

Por otro lado, si su caso de uso requiere que analice petabytes de datos sin sacrificar el rendimiento, entonces un formato de archivo basado en columnas, como Parquet, es su mejor opción, ya que los formatos de archivo basados ​​en columnas ofrecen de forma natural un rendimiento sin igual con lectura intensiva. consultas analíticas de datos.

En lo que respecta a ETL, encontrará que Avro supera a Parquet. Esto se debe a que Parquet está diseñado para consultar solo subconjuntos de columnas específicas en lugar de consultar datos completos de todas las columnas.

Evolución del esquema

Supongamos que tiene un archivo Avro y, por alguna razón, necesita cambiar su esquema. ¿Qué harías? ¡Simple! Volverá a escribir el archivo con un nuevo esquema.

Ahora digamos que hay terabytes de archivos Avro y necesita cambiar sus esquemas. ¿Que pasa ahora? ¿Reescribirás todos los archivos uno por uno cada vez que quieras cambiar el esquema? ¡Probablemente no!

Aquí es donde entra la evolución del esquema.

La evolución del esquema se puede definir como una característica o la capacidad de un sistema de administración de bases de datos que le permite realizar cambios en el esquema actual para atender los datos que cambian con el tiempo. En términos simples, le permite modificar el esquema para acomodar nuevos datos al tiempo que garantiza su compatibilidad con el esquema de datos anterior.

Esencialmente, le permite leer todos los datos juntos como si hubiera un solo esquema. Se usa con frecuencia con las funciones de agregar y sobrescribir para agregar automáticamente nuevas columnas.

Si bien los formatos de archivo de datos orientados a columnas, incluido Parquet, también admiten la evolución del esquema, modificar el esquema en estos formatos de archivo de datos es costoso. Esto se debe a que cualquier cambio en el esquema requerirá el reprocesamiento de conjuntos de datos completos en lugar de registro por registro en datos basados ​​en filas. Además, la evolución del esquema de Parquet no es tan madura como la de Avro, ya que solo permite un esquema adjunto. Por el contrario, Avro es más sofisticado y es capaz de manejar cambios en campos faltantes, modificados y nuevos.

compresión de archivos

Uno de los principales beneficios de usar formatos de archivo de big data es una reducción significativa en los requisitos de almacenamiento y, en consecuencia, en los costos. Este beneficio se logra a través de múltiples métodos de compresión que admiten tanto Avro como Parquet. Sin embargo, la diferencia radica en cómo se realiza la compresión y qué tan eficiente es.

Con Avro, obtienes los siguientes tipos de compresión:

• Sin comprimir
• Rápido
• Desinflar
• Bzip2
• Xz

Los métodos de compresión admitidos por Parquet incluyen:

• Sin comprimir
• Rápido
• GZIP
• LZ4
• LZO

En general, los formatos de archivo de almacenamiento basados ​​en columnas comprimen los datos de manera más eficiente en comparación con sus equivalentes basados ​​en filas.

Por lo tanto, si busca aprovechar al máximo sus canalizaciones ETL y los sistemas de almacenamiento de destino en términos de eficiencia, Parquet es una mejor opción.

¿Cuál debería elegir?

Si bien Avro y Parquet se adaptan a casos de uso y aplicaciones de ETL muy diferentes, es el requisito comercial el que señalará el tipo de formato de archivo de datos que debe usar. Dicho esto, no olvidemos que no siempre tiene que ser Avro vs Parquet. Puede usar ambos formatos de archivo y tener lo mejor de ambos mundos.

Convierta Avro a Parquet usando Astera Centerprise

Astera Centerprise es una plataforma de integración de datos sin código impulsada por un motor ETL/ELT de procesamiento paralelo que agiliza todos sus proyectos de integración de datos.

Supongamos que desea aprovechar al máximo su capacidad de almacenamiento de datos. Sin embargo, se da cuenta de que la mayoría de sus datos se almacenan en .avro, lo que le brinda la oportunidad de convertirlos a .parquet.

Ahora, puede haber dos maneras de hacerlo: a) escribir código extenso y convertir manualmente todos los archivos a .parquet, o b) construir una tubería reutilizable usando Astera Centerprise para convertir todos sus archivos sin escribir una sola línea de código.

Con Astera Centerprise, también obtiene la flexibilidad de elegir entre una variedad de métodos de compresión para Avro y Parquet, lo que le permite lograr el equilibrio perfecto entre rendimiento y eficiencia. Para Avro, estos incluyen:

• Nulo: no aplica compresión
• Desinflar: proporciona la tasa de compresión más alta
• Snappy: ofrece una compresión razonable a velocidades más altas
• Zstandard: ofrece una mayor compresión sin afectar el uso de la CPU

Y para Parquet, puedes elegir entre:

• Rápido: buena cantidad de compresión a altas velocidades
• Gzip: proporciona índices de compresión más altos pero requiere más recursos de CPU

Configuración del origen y el destino

Para construir la canalización, simplemente arrastre y suelte el Fuente del archivo Avro en el diseñador de flujo de datos y proporcione la ruta del archivo de origen. En la siguiente pantalla, verá el Generador de diseño de marco de datos de salida donde podrá ver tipos de datos, formatos, descripción y más.

Aunque la imagen de arriba solo muestra un único tipo de datos. Puede utilizar los siguientes tipos de datos para Avro con Astera Centerprise:

• Tipos de datos complejos
  • Formación
  • Record
  • Unión
• Tipos de datos lógicos
  • Fecha
• Tipos de datos primitivos
  • Boolean
  • Bytes
  • Flotante/Doble
  • Interno/Largo
  • Nulo
  • Cordón

Ahora puede dirigirse a la Parámetros de configuración ventana y definir y configurar parámetros dinámicos si es necesario; de lo contrario, puede saltar y configurar el Destino del archivo de parquet.

Al igual que antes, arrastre y suelte el parquet Destino del archivo, proporcione la ruta del archivo de destino y seleccione el método de compresión deseado.

A continuación, verá el familiar Constructor de diseño pantalla, donde puede hacer cambios si es necesario. Finalmente, aterrizarás en el Parámetros de configuración pantalla, donde puede definir parámetros dinámicos si es necesario.

Mejora de la calidad de los datos

Una vez que haya configurado tanto el origen como el destino, estará listo para convertir Avro a Parquet. A continuación, querrá asegurarse de que su canalización también elimine cualquier problema en calidad de los datos.

Para eso, puede aplicar ciertas reglas de calidad de datos y filtrar los datos que considere irrelevantes o que ya no necesite utilizando las siguientes transformaciones:

• Reglas de calidad de datos
• Filtrar

A continuación, simplemente asigne los campos mediante apuntar y hacer clic, y su tubería para convertir Avro a Parquet estará lista.

Automatización de la canalización

Ha creado la canalización. Ahora, da el paso final: usa la automatización y la orquestación del flujo de trabajo para configurar su canalización para que se ejecute automáticamente cada vez que reciba un desencadenante o se produzca un determinado evento.

Por ejemplo, puede configurarlo para que se ejecute automáticamente cada vez que se coloquen nuevos archivos .avro en una carpeta específica. O también puede configurarlo para que se ejecute automáticamente, digamos, todos los lunes a la 1 p. m.

¿Cuánto espacio de almacenamiento puede esperar recuperar?

Para proporcionar una estimación de la cantidad de espacio de almacenamiento que puede esperar ahorrar al convertir archivos .avro a .parquet, tomamos un archivo fuente .avro con 25 millones de registros y lo convertimos en .parquet usando Astera Centerprise. Así es como se ve la canalización:

El tamaño de este archivo .avro era de 2,757,965 KB o aproximadamente 2.63 GB. Para lograr la máxima eficiencia, utilizamos Gzip como método de compresión y el tamaño del archivo .parquet resultante fue de 865,203 KB o alrededor de 0.83 GB. En consecuencia, pudimos ahorrar aproximadamente 69% del espacio de almacenamiento simplemente cambiando los formatos de archivo.

¿Por qué utilizar Astera Centerprise?

Además de convertir de un formato a otro, Astera, conectores nativos también le permite obtener datos ETL de varias fuentes, incluidas bases de datos, aplicaciones y formatos de archivo, y almacenarlos en formatos de archivo .avro y .parquet sin esfuerzo.

Recordar, Astera Centerprise te faculta para:

• Aproveche los formatos de archivo de big data para manejar grandes cantidades de datos sin problemas
• Cree canalizaciones ETL/ELT de un extremo a otro en un entorno sin código y de arrastrar y soltar
• Optimice la integración de datos mediante la automatización y la orquestación de procesos
• Conéctese a fuentes de datos y destinos de su elección con una biblioteca de conectores nativos
• Mejore el estado de los datos con funciones de calidad de datos integradas
• Acelere la integración de datos con apuntar y hacer clic mapeo de datos

¿Listo para optimizar la integración de big data para su empresa? Intente Astera Centerprise con un prueba gratuita de 14 días.. Si desea analizar su caso de uso comercial con nuestros expertos en datos, llame al +1 888-77-ASTERA ¡hoy!