Avro vs Parquet: Um é melhor que o outro?

O big data conquistou o mundo e, à medida que as empresas em todo o mundo lutam para entendê-lo, ele continua a atingir fortemente. Dada a quantidade de dados produzidos diariamente, eles não apenas ficam sobrecarregados ao lidar com isso, mas também estão preocupados com o fato de que seus pipelines de ETL existentes podem não ser capazes de lidar sem um sólido estratégia de armazenamento de dados.

Entrar dados grandes formatos de arquivo, como Avro, Feather, Parquete, ORC, etc. evoluiu formatos de arquivo de dados são incrivelmente eficientes no armazenamento de big data. Mas, novamente, com vários formatos de arquivo de big data disponíveis, as chances são altas de que você se encontre em uma encruzilhada ao decidir usar um desses formatos de arquivo de dados para atender aos requisitos de negócios (pense em CSV vs. Avro vs. Parquet vs. ORC, etc.)

Neste blog, discutiremos os dois formatos populares de arquivo de big data, Avro e Parquet, para ajudá-lo a decidir qual opção é mais adequada para seus requisitos de gerenciamento de dados.

Parquete e Avro permanecem como formatos de dados proeminentes, cada um com características e propósitos distintos.

Parquet se destaca em análise de dados devido ao seu formato de armazenamento colunar, Avro serve como um sistema para serialização de dados, oferecendo formatação orientada a linhas

O que é o Apache Avro?

Desenvolvido como parte de Hadoop do Apache projeto, Avro é um sistema de troca e serialização de dados que suporta várias linguagens de programação.

É um formato de arquivo de armazenamento de dados baseado em linha com capacidade de passar dados de aplicativos escritos em diferentes idiomas.

O formato de arquivo de idioma neutro armazena o esquema em JSON, enquanto os próprios dados são armazenados em um formato binário, e os dados e o esquema são armazenados em um único arquivo ou mensagem para otimizar o tamanho do armazenamento.

O que diferencia o Avro de outros formatos de arquivo de dados é a evolução do esquema, o que significa que ele suporta esquemas dinâmicos.

No que diz respeito aos tipos de dados, o Avro oferece suporte a tipos de dados aninhados, complexos (registros, enumerações, matrizes, uniões e mapas definidos pelo usuário) e tipos de dados primitivos (string, booleano, longo e int).

O que é Apache Parquet?

Parquet é um formato de arquivo de big data no ecossistema Hadoop projetado para lidar com armazenamento e recuperação de dados com eficiência. Assim como o Avro, o Parquet também é independente de linguagem, ou seja, está disponível em várias linguagens de programação como Python, C++, Java e assim por diante.

Parquet é um formato de arquivo baseado em coluna. Ao contrário de como o Avro armazena os dados e o esquema, o Parquet incorpora o esquema aos dados em vez de armazená-los em um formato diferente.

Além disso, o Parquet oferece suporte a esquemas de codificação e compactação altamente eficientes que minimizam significativamente o tempo de execução da consulta, a quantidade de dados que devem ser verificados e o custo geral.

Agora que apresentamos os dois formatos de arquivo de dados, é hora do confronto Parquet x Avro.

Linha x Formato Colunar

Ambos os formatos de arquivo são uma ótima escolha para o seu Tubulações ETL. No entanto, a decisão de incorporar um ou outro em seu ecossistema de integração de dados será guiada por seus requisitos de negócios.

Por exemplo, o Avro é uma opção melhor se seus requisitos exigirem a gravação de grandes quantidades de dados sem recuperá-los com frequência. Isso ocorre porque o Avro é um formato de arquivo de armazenamento baseado em linha e esses tipos de formatos de arquivo oferecem o melhor desempenho com cargas de trabalho transacionais pesadas de gravação.

Por outro lado, se o seu caso de uso exigir que você analise petabytes de dados sem sacrificar o desempenho, um formato de arquivo baseado em coluna, como o Parquet, é sua melhor aposta, pois os formatos de arquivo baseados em coluna naturalmente oferecem desempenho incomparável com leitura pesada consulta analítica de dados.

No que diz respeito ao ETL, você descobrirá que o Avro supera o Parquet. Isso ocorre porque o Parquet foi projetado para consultar apenas subconjuntos de colunas específicas, em vez de consultar dados inteiros de todas as colunas.

Evolução do Esquema

Digamos que você tenha um arquivo Avro e, por algum motivo, precise alterar seu esquema. O que você faria? Simples! Você reescreverá o arquivo com um novo esquema.

Agora, digamos que haja terabytes de arquivos Avro e você precise alterar seus esquemas. O que acontece agora? Você reescreverá todos os arquivos, um por um, toda vez que quiser alterar o esquema? Provavelmente não!

É aqui que entra a evolução do esquema.

A evolução do esquema pode ser definida como um recurso ou a capacidade de um sistema de gerenciamento de banco de dados que permite fazer alterações no esquema atual para atender aos dados que mudam com o tempo. Em termos simples, ele permite que você modifique o esquema para acomodar novos dados enquanto garante sua compatibilidade com versões anteriores do esquema de dados antigo.

Essencialmente, ele permite que você leia todos os dados juntos como se houvesse um único esquema. É freqüentemente usado com as funções anexar e sobrescrever para adicionar automaticamente novas colunas.

Embora os formatos de arquivo de dados orientados a coluna, incluindo Parquet, também ofereçam suporte à evolução do esquema, modificar o esquema nesses formatos de arquivo de dados é caro. Isso ocorre porque qualquer alteração no esquema exigirá o reprocessamento de conjuntos de dados inteiros, em vez de registro por registro em dados baseados em linha. Além disso, a evolução do esquema do Parquet não é tão madura quanto a do Avro, pois permite apenas um esquema anexado. Por outro lado, o Avro é mais sofisticado e capaz de lidar com alterações em campos ausentes, alterados e novos.

compactação de arquivos

Um dos principais benefícios do uso de formatos de arquivo de big data é uma redução significativa nos requisitos de armazenamento e, consequentemente, nos custos. Esse benefício é obtido por meio de vários métodos de compactação compatíveis com Avro e Parquet. No entanto, a diferença está em como a compactação é realizada e em quão eficiente ela é.

Com o Avro, você obtém os seguintes tipos de compactação:

• Descomprimido
• Mal-humorado
• Desinflar
• Bzip2
• Xz

Os métodos de compactação suportados pelo Parquet incluem:

• Descomprimido
• Mal-humorado
• GZIP
• LZ4
• LZO

Em geral, os formatos de arquivo de armazenamento baseados em colunas compactam os dados com mais eficiência em comparação com suas contrapartes baseadas em linhas.

Portanto, se você deseja aproveitar ao máximo seus pipelines ETL e sistemas de armazenamento de destino em termos de eficiência, o Parquet é a melhor escolha.

Qual deles você deve escolher?

Embora o Avro e o Parquet atendam a casos de uso e aplicativos ETL muito diferentes, é o requisito comercial que apontará para o tipo de formato de arquivo de dados que você deve usar. Posto isto, não nos esqueçamos que nem sempre tem de ser Avro vs Parquet. Você pode usar os dois formatos de arquivo e ter o melhor dos dois mundos.

Converter Avro para Parquet usando Astera Centerprise

Astera Centerprise é uma plataforma de integração de dados sem código desenvolvida por um mecanismo ETL/ELT de processamento paralelo que agiliza todos os seus projetos de integração de dados.

Digamos que você queira fazer o melhor uso de sua capacidade de armazenamento de dados. No entanto, você percebe que a maioria dos seus dados é armazenada em .avro, apresentando a você a oportunidade de convertê-los em .parquet.

Agora, pode haver duas maneiras de fazer isso: a) escreva um código extenso e converta manualmente todos os arquivos em .parquet ou b) construir um pipeline reutilizável usando Astera Centerprise para converter todos os seus arquivos sem escrever uma única linha de código.

Com o Astera Centerprise, você também tem a flexibilidade de escolher entre uma variedade de métodos de compactação para Avro e Parquet, permitindo encontrar o equilíbrio perfeito entre desempenho e eficiência. Para Avro, isso inclui:

• Nulo: não aplica compressão
• Deflate: fornece a maior taxa de compressão
• Snappy: oferece compactação razoável em velocidades mais altas
• Zstandard: oferece maior compactação sem prejudicar o uso da CPU

E para Parquet, você pode escolher entre:

• Snappy: boa quantidade de compressão em altas velocidades
• Gzip: fornece taxas de compactação mais altas, mas requer mais recursos da CPU

Configurando a origem e o destino

Para construir o pipeline, basta arrastar e soltar o Origem do arquivo Avro no designer de fluxo de dados e forneça o caminho do arquivo de origem. Na tela seguinte, você verá o Construtor de layout de dataframe de saída onde você poderá visualizar tipos de dados, formatos, descrição e muito mais.

Embora a imagem acima mostre apenas um único tipo de dados. Você pode usar os seguintes tipos de dados para Avro com Astera Centerprise:

• Tipos de dados complexos
  • Ordem
  • Registro
  • União
• Tipos de dados lógicos
  • Data
• Tipos de dados primitivos
  • Booleano
  • Bytes
  • Flutuante/Duplo
  • Interno/Longo
  • Nulo
  • Tanga

Agora você pode ir para o Parâmetros de configuração janela e definir e configurar parâmetros dinâmicos, se necessário; caso contrário, você pode pular e configurar o Destino do Arquivo Parquet.

Assim como antes, arraste e solte o Parquete Destino do arquivo, forneça o caminho do arquivo de destino e selecione o método de compactação desejado.

Em seguida, você verá o familiar Construtor de layout tela, onde você pode fazer alterações, se necessário. Finalmente, você vai pousar no Parâmetros de configuração tela, onde você pode definir parâmetros dinâmicos, se necessário.

Melhorando a qualidade dos dados

Depois de configurar a origem e o destino, você estará pronto para converter Avro em Parquet. Em seguida, você deve garantir que seu pipeline também elimine quaisquer problemas em qualidade de dados.

Para isso, você pode aplicar certas regras de qualidade de dados e filtrar os dados que considera irrelevantes ou não mais necessários usando as seguintes transformações:

• Regras de qualidade de dados
• filtros

Em seguida, basta mapear os campos por meio de apontar e clicar, e seu pipeline para converter Avro em Parquet está pronto.

Automatizando o pipeline

Você criou o pipeline. Agora, dê o passo final: use automação e orquestração de fluxo de trabalho para definir seu pipeline para ser executado automaticamente sempre que receber um acionador ou ocorrer um determinado evento.

Por exemplo, você pode configurá-lo para ser executado automaticamente sempre que novos arquivos .avro forem soltos em uma pasta específica. Ou você também pode configurá-lo para que seja executado automaticamente, digamos, toda segunda-feira às 1h.

Quanto espaço de armazenamento você pode esperar recuperar?

Para fornecer uma estimativa da quantidade de espaço de armazenamento que você pode esperar economizar convertendo arquivos .avro em .parquet, pegamos um arquivo de origem .avro com 25 milhões de registros e o convertemos em .parquet usando Astera Centerprise. É assim que o pipeline se parece:

O tamanho desse arquivo .avro era 2,757,965 KB ou aproximadamente 2.63 GB. Para obter a máxima eficiência, usamos o Gzip como método de compactação e o tamanho do arquivo .parquet resultante foi de 865,203 KB ou cerca de 0.83 GB. Consequentemente, conseguimos economizar aproximadamente 69% do espaço de armazenamento simplesmente alterando os formatos de arquivo.

Por que usar Astera Centerprise?

Além de converter de um formato para outro, Astera'S conectores nativos também permitem dados ETL de várias fontes, incluindo bancos de dados, aplicativos e formatos de arquivo, e armazená-los em formatos de arquivo .avro e .parquet sem esforço.

Para recapitular, Astera Centerprise capacita você a:

• Aproveite os formatos de arquivo de big data para lidar com grandes quantidades de dados perfeitamente
• Crie pipelines ETL/ELT completos em um ambiente sem código e de arrastar e soltar
• Simplifique a integração de dados usando automação e orquestração de processos
• Conecte-se a fontes de dados e destinos de sua escolha com uma biblioteca de conectores nativos
• Melhore a integridade dos dados usando recursos integrados de qualidade de dados
• Acelere a integração de dados com apontar e clicar mapeamento de dados

Pronto para simplificar a integração de big data para o seu negócio? Experimente Astera Centerprise com uma 14-day free trial. Se você quiser discutir seu caso de uso de negócios com nossos especialistas em dados, ligue para +1 888-77-ASTERA hoje!