Avro vs Parquet : L'un est-il meilleur que l'autre ?

Le Big Data a pris d'assaut le monde et, alors que les entreprises du monde entier s'efforcent de lui donner un sens, il continue de frapper durement. Compte tenu des quantités de données produites quotidiennement, non seulement ils sont dépassés, mais ils craignent également que leurs pipelines ETL existants ne soient pas en mesure de faire face sans un solide stratégie d'entreposage de données.

Entrer le Big Data formats de fichiers, comme Avro, Plume, Parquet, ORC, etc. Ces évolué Les formats de fichiers de données sont incroyablement efficaces pour stocker le Big Data. Mais encore une fois, avec plusieurs formats de fichiers de données volumineuses disponibles, il y a de fortes chances que vous vous trouviez à la croisée des chemins lorsque vous décidez d'utiliser l'un de ces formats de fichiers de données pour répondre aux besoins de l'entreprise (pensez CSV vs Avro vs Parquet vs. ORC, etc.)

Dans ce blog, nous aborderons les deux formats de fichiers Big Data populaires, Avro et Parquet, pour vous aider à choisir l'option la plus adaptée à vos besoins en matière de gestion des données.

Parquet ainsi que Avro se présentent comme des formats de données importants, chacun avec des caractéristiques et des objectifs distincts.

Parquet excelle dans l'analyse de données grâce à son format de stockage en colonnes, Avro sert de système de sérialisation des données, offrant formatage orienté ligne

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Qu'est-ce qu'Apache Avro ?

Développé dans le cadre de Hadoop d'Apache projet, Avro est un système de sérialisation et d'échange de données qui prend en charge divers langages de programmation.

Il s'agit d'un format de fichier de stockage de données basé sur des lignes avec la possibilité de transmettre des données à partir d'applications écrites dans différentes langues.

Le format de fichier indépendant de la langue stocke le schéma dans JSON, tandis que les données elles-mêmes sont stockées dans un format binaire, et les données et le schéma sont stockés dans un seul fichier ou message pour optimiser la taille de stockage.

Ce qui distingue Avro des autres formats de fichiers de données est l'évolution du schéma, ce qui signifie qu'il prend en charge les schémas dynamiques.

En ce qui concerne les types de données, Avro prend en charge les types de données imbriqués, complexes (enregistrements définis par l'utilisateur, énumérations, tableaux, unions et cartes) et primitifs (chaîne, booléen, long et int).

Qu'est-ce qu'Apache Parquet ?

Parquet est un format de fichier Big Data de l'écosystème Hadoop conçu pour gérer efficacement le stockage et la récupération des données. Comme Avro, Parquet est également indépendant du langage, c'est-à-dire qu'il est disponible dans plusieurs langages de programmation comme Python, C++, Java, etc.

Parquet est un format de fichier basé sur des colonnes. Contrairement à la façon dont Avro stocke les données et le schéma, Parquet intègre le schéma dans les données au lieu de le stocker dans un format différent.

De plus, Parquet prend en charge des schémas de codage et de compression très efficaces qui réduisent considérablement le temps d'exécution des requêtes, la quantité de données à analyser et le coût global.

Maintenant que nous avons introduit les deux formats de fichiers de données, il est temps pour la confrontation Parquet contre Avro.

Format ligne vs format colonne

Les deux formats de fichiers sont un excellent choix pour votre Pipelines ETL. Cependant, la décision d'intégrer l'un ou l'autre dans votre écosystème d'intégration de données sera guidée par les exigences de votre entreprise.

Format ligne vs format colonne

Par exemple, Avro est une meilleure option si vos besoins impliquent d'écrire de grandes quantités de données sans les récupérer fréquemment. En effet, Avro est un format de fichier de stockage basé sur les lignes, et ces types de formats de fichiers offrent les meilleures performances avec des charges de travail transactionnelles lourdes en écriture.

D'autre part, si votre cas d'utilisation vous oblige à analyser des pétaoctets de données sans sacrifier les performances, un format de fichier basé sur des colonnes, tel que Parquet, est votre meilleur pari, car les formats de fichiers basés sur des colonnes offrent naturellement des performances inégalées avec des lectures intensives. interrogation analytique des données.

En ce qui concerne ETL, vous constaterez qu'Avro surpasse Parquet. En effet, Parquet est conçu pour interroger uniquement des sous-ensembles de colonnes spécifiques au lieu d'interroger des données entières à partir de toutes les colonnes.

Évolution du schéma

Supposons que vous ayez un fichier Avro et que, pour une raison quelconque, vous deviez modifier son schéma. Que feriez-vous? Simple! Vous allez réécrire le fichier avec un nouveau schéma.

Supposons maintenant qu'il existe des téraoctets de fichiers Avro et que vous deviez modifier leurs schémas. Que se passe-t-il maintenant ? Allez-vous réécrire tous les fichiers un par un à chaque fois que vous souhaitez modifier le schéma ? Probablement pas!

C'est là qu'intervient l'évolution du schéma.

L'évolution du schéma peut être définie comme une fonctionnalité ou la capacité d'un système de gestion de base de données qui vous permet d'apporter des modifications au schéma actuel pour répondre aux données qui changent au fil du temps. En termes simples, il vous permet de modifier le schéma pour accueillir de nouvelles données tout en assurant sa rétrocompatibilité avec le schéma des anciennes données.

Essentiellement, cela vous permet de lire toutes les données ensemble comme s'il n'y avait qu'un seul schéma. Il est fréquemment utilisé avec les fonctions d'ajout et de remplacement pour ajouter automatiquement de nouvelles colonnes.

Bien que les formats de fichiers de données orientés colonnes, y compris Parquet, prennent également en charge l'évolution du schéma, la modification du schéma dans ces formats de fichiers de données est coûteuse. En effet, toute modification du schéma nécessitera le retraitement d'ensembles de données entiers, par opposition à un enregistrement par enregistrement dans les données basées sur les lignes. De plus, l'évolution du schéma de Parquet n'est pas aussi mature que celle d'Avro, car elle ne permet qu'un schéma d'ajout. En revanche, Avro est plus sophistiqué et est capable de gérer les changements dans les champs manquants, modifiés et nouveaux.

Compression de fichiers

L'un des principaux avantages de l'utilisation des formats de fichiers Big Data est une réduction significative des besoins de stockage et, par conséquent, des coûts. Cet avantage est obtenu grâce à plusieurs méthodes de compression prises en charge par Avro et Parquet. Cependant, la différence réside dans la façon dont la compression est effectuée et son efficacité.

Avec Avro, vous obtenez les types de compression suivants :

• Non compressé
• brusque
• Dégonfler
• Bzip2
• Xz

Les méthodes de compression prises en charge par Parquet incluent :

• Non compressé
• brusque
• GZIP
• LZ4
• LZO

En général, les formats de fichiers de stockage basés sur des colonnes compressent les données plus efficacement que leurs homologues basés sur des lignes.

Donc, si vous cherchez à tirer le meilleur parti de vos pipelines ETL et de vos systèmes de stockage cibles en termes d'efficacité, Parquet est un meilleur choix.

Lequel devriez-vous choisir?

Bien qu'Avro et Parquet répondent à des cas d'utilisation et des applications ETL très différents, c'est l'exigence commerciale qui indiquera le type de format de fichier de données que vous devez utiliser. Cela dit, n'oublions pas qu'il ne faut pas toujours être Avro vs Parquet. Vous pouvez utiliser les deux formats de fichiers et profiter du meilleur des deux mondes.

Convertir Avro en Parquet en utilisant Astera Centerprise

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Supposons que vous souhaitiez tirer le meilleur parti de votre capacité de stockage de données. Cependant, vous vous rendez compte que la plupart de vos données sont stockées en .avro, ce qui vous offre la possibilité de les convertir en .parquet.

Maintenant, il peut y avoir deux façons de procéder : a) écrire un code étendu et convertir manuellement tous les fichiers en .parquet, ou b) construire un pipeline réutilisable en utilisant Astera Centerprise pour convertir tous vos fichiers sans écrire une seule ligne de code.

Avec Astera Centerprise, vous avez également la possibilité de choisir parmi une gamme de méthodes de compression pour Avro et Parquet, ce qui vous permet de trouver l'équilibre parfait entre performances et efficacité. Pour Avro, ceux-ci incluent :

• Null : n'applique aucune compression
• Dégonfler : fournit le taux de compression le plus élevé
• Snappy : fournit une compression raisonnable à des vitesses plus élevées
• Zstandard : offre une compression plus élevée sans nuire à l'utilisation du processeur

Et pour Parquet, vous avez le choix entre :

• Snappy : bonne quantité de compression à haute vitesse
• Gzip : fournit des taux de compression plus élevés mais nécessite plus de ressources CPU

Configuration de la source et de la destination

Écran Avro Source Layout Builder dans Astera Centerprise

Pour construire le pipeline, faites simplement glisser et déposez le Source du fichier Avro sur le concepteur de flux de données et fournissez le chemin du fichier source. Sur l'écran suivant, vous verrez le Générateur de mise en page de la trame de données de sortie où vous pourrez voir les types de données, les formats, la description, etc.

Bien que l'image ci-dessus ne montre qu'un seul type de données. Vous pouvez utiliser les types de données suivants pour Avro avec Astera Centerprise:

• Types de données complexes
  • tableau
  • Enregistrement
  • syndicat
• Types de données logiques
  • Date
• Types de données primitifs
  • Boolean
  • Octets
  • Flottant/Double
  • Entier/Long
  • Null
  • Chaîne

Vous pouvez maintenant vous diriger vers le Paramètres de configuration fenêtre et définir et configurer les paramètres dynamiques si nécessaire ; sinon, vous pouvez ignorer et configurer le Destination du fichier parquet.

Comme avant, faites glisser et déposez le Parquet Destination du fichier, indiquez le chemin du fichier de destination et sélectionnez la méthode de compression souhaitée.

Configuration de l'objet destination Parquet dans Astera Centerprise

Ensuite, vous verrez le familier Créateur de mise en page écran, où vous pouvez apporter des modifications si nécessaire. Enfin, vous atterrirez sur le Paramètres de configuration écran, où vous pouvez définir des paramètres dynamiques si nécessaire.

Améliorer la qualité des données

Une fois que vous avez configuré à la fois la source et la destination, vous êtes prêt à convertir Avro en Parquet. Ensuite, vous devrez vous assurer que votre pipeline élimine également tous les problèmes de qualité des données.

Pour cela, vous pouvez appliquer certaines règles de qualité des données et filtrer les données que vous jugez non pertinentes ou dont vous n'avez plus besoin en utilisant les transformations suivantes :

• Règles de qualité des données
• Filtre

Ensuite, mappez simplement les champs par pointer-cliquer et votre pipeline pour convertir Avro en Parquet est prêt.

Automatisation du pipeline

Vous avez créé le pipeline. Maintenant, passez à la dernière étape : utilisez l'automatisation et l'orchestration du flux de travail pour configurer votre pipeline afin qu'il s'exécute automatiquement chaque fois qu'il reçoit un déclencheur ou qu'un certain événement se produit.

Par exemple, vous pouvez le configurer pour qu'il s'exécute automatiquement chaque fois que de nouveaux fichiers .avro sont déposés dans un dossier spécifique. Ou vous pouvez également le configurer pour qu'il s'exécute automatiquement, disons, tous les lundis à 1 heures.

Combien d'espace de stockage pouvez-vous espérer récupérer ?

Pour fournir une estimation de la quantité d'espace de stockage que vous pouvez espérer économiser en convertissant les fichiers .avro en .parquet, nous avons pris un fichier source .avro avec 25 millions d'enregistrements et l'avons converti en .parquet à l'aide Astera Centerprise. Voici à quoi ressemble le pipeline :

La taille de ce fichier .avro était de 2,757,965 2.63 865,203 Ko, soit environ 0.83 Go. Pour obtenir une efficacité maximale, nous avons utilisé Gzip comme méthode de compression et la taille du fichier .parquet résultant était de XNUMX XNUMX Ko, soit environ XNUMX Go. Par conséquent, nous avons pu économiser environ 69% de l'espace de stockage simplement en changeant les formats de fichiers.

Pourquoi utiliser Astera Centerprise?

Outre la conversion d'un format à un autre, Astera's connecteurs natifs vous permettent également d'extraire des données ETL de diverses sources, y compris des bases de données, des applications et des formats de fichiers, et de les stocker sans effort dans les formats de fichiers .avro et .parquet.

Déplacez les données de n'importe quelle source vers n'importe quelle destination avec Astera Centerprise

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Récapituler, Astera Centerprise vous permet de :

• Tirez parti des formats de fichiers de données volumineuses pour gérer d'énormes quantités de données de manière transparente
• Créez des pipelines ETL/ELT de bout en bout dans un environnement sans code, par glisser-déposer
• Rationalisez l'intégration des données à l'aide de l'automatisation et de l'orchestration des processus
• Connectez-vous aux sources et destinations de données de votre choix grâce à une bibliothèque de connecteurs natifs
• Améliorez la santé des données à l'aide de fonctionnalités intégrées de qualité des données
• Accélérez l'intégration des données avec le pointer-cliquer cartographie des données

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