I Vantaggi di Apache Parquet Rispetto a CSV per la Gestione Dati
Apache Parquet si distingue nettamente rispetto ai tradizionali metodi di archiviazione come CSV, offrendo notevoli vantaggi in termini di efficienza e velocità nel recupero dei dati.
Progettato per un’elaborazione più rapida di dati complessi, il formato Parquet si rivela particolarmente adatto alle crescenti esigenze di gestione dati nel panorama odierno. Questo articolo esplora come Parquet risponde a queste necessità, fornendo una panoramica dettagliata delle sue caratteristiche e benefici.
Archiviazione CSV: Una Panoramica
CSV, acronimo di Comma Separated Values, è uno dei formati più diffusi per organizzare e formattare i dati. L’archiviazione CSV si basa su righe e i file vengono salvati con l’estensione .csv. I dati in formato CSV possono essere visualizzati e manipolati attraverso software come Excel, Fogli Google o qualsiasi editor di testo, rendendoli accessibili e facili da interpretare.
Tuttavia, l’approccio CSV presenta delle limitazioni, specialmente in contesti di gestione di database di grandi dimensioni.
Con l’aumentare del volume dei dati, la gestione, l’interrogazione e il recupero di informazioni dai file CSV diventa progressivamente più complessa e dispendiosa in termini di tempo e risorse.
Ecco un esempio di dati memorizzati in un file .CSV:
EmpId,First name,Last name, Division 2012011,Sam,Butcher,IT 2013031,Mike,Johnson,Human Resource 2010052,Bill,Matthew,Architect 2010079,Jose,Brian,IT 2012120,Adam,James,Solutions
Visualizzato in Excel, questo file si presenta con una struttura a righe e colonne.
Le Sfide dell’Archiviazione CSV
I sistemi di archiviazione basati su righe come CSV sono ottimali per operazioni di creazione, aggiornamento ed eliminazione di dati (CRUD).
Ma cosa succede con la lettura (Read) in CRUD?
Immaginiamo un file .csv con milioni di righe. Aprire il file e cercare specifici dati richiederebbe un tempo considerevole. Questo rappresenta un problema significativo. La maggior parte dei fornitori di servizi cloud, come AWS, addebita in base alla quantità di dati scansionati o archiviati, e i file CSV occupano notevole spazio, aumentando i costi.
L’archiviazione CSV, inoltre, non offre un metodo dedicato per conservare i metadati, rendendo la scansione dei dati un processo inefficiente.
Qual è quindi la soluzione ottimale per gestire tutte le operazioni CRUD in modo efficace? Scopriamolo.
Archiviazione Dati con Parquet: Una Soluzione Efficiente
Parquet è un formato di archiviazione open source progettato per la gestione efficiente dei dati. Ampiamente utilizzato negli ecosistemi Hadoop e Spark, i file Parquet vengono salvati con estensione .parquet.
Parquet si distingue per la sua struttura avanzata, ottimizzata per gestire grandi quantità di dati complessi presenti nei data lake. Questa ottimizzazione riduce significativamente i tempi di esecuzione delle query.
L’efficienza di Parquet deriva da una combinazione di archiviazione basata su righe e colonne (un approccio ibrido), dove i dati sono partizionati sia orizzontalmente che verticalmente. Questo formato minimizza anche il sovraccarico di analisi.
Parquet riduce il numero complessivo di operazioni di I/O e, di conseguenza, i costi.
Parquet memorizza anche i metadati, ovvero informazioni sullo schema dei dati, numero di valori, posizione delle colonne, valori minimi e massimi, numero di gruppi di righe e tipo di codifica. I metadati, archiviati a diversi livelli nel file, rendono l’accesso ai dati più rapido ed efficiente.
Mentre l’accesso ai dati in formato CSV, basato su righe, richiede tempo perché ogni riga deve essere scansionata per ottenere i valori desiderati, con Parquet è possibile accedere contemporaneamente a tutte le colonne necessarie.
In sintesi, le caratteristiche principali di Parquet sono:
- Struttura a colonne per l’archiviazione dei dati.
- Ottimizzato per la gestione di grandi volumi di dati complessi.
- Include vari metodi per la compressione e la codifica dei dati.
- Riduce i tempi di scansione e di query e richiede meno spazio su disco rispetto ad altri formati.
- Minimizza le operazioni di I/O, abbattendo i costi di archiviazione ed esecuzione delle query.
- Include metadati per una ricerca dei dati più efficiente.
- Supporto open source.
Struttura dei Dati in Formato Parquet
Per comprendere meglio come funziona Parquet, esploriamo la sua struttura di archiviazione dati.
I file possono essere suddivisi in partizioni orizzontali, chiamate gruppi di righe. All’interno di ogni gruppo di righe, i dati vengono ulteriormente partizionati verticalmente in blocchi di colonna. I dati sono memorizzati in pagine all’interno di questi blocchi, dove ogni pagina contiene dati codificati e metadati. Come già accennato, i metadati di tutto il file vengono memorizzati nel piè di pagina del file, a livello di gruppo di righe.
La divisione dei dati in blocchi di colonne facilita l’aggiunta di nuovi dati: i nuovi valori sono codificati in un nuovo blocco o file e i metadati sono aggiornati di conseguenza. Questo rende Parquet un formato estremamente flessibile.
Parquet supporta la compressione dei dati attraverso tecniche di compressione della pagina e codifica del dizionario. Un semplice esempio di compressione del dizionario:
Nell’esempio, la divisione IT compare 4 volte. Durante la memorizzazione, il formato codifica i dati con un altro valore facile da memorizzare (0,1,2…), insieme al numero di ripetizioni: “IT, IT” diventa “0,2”. L’interrogazione dei dati compressi diventa così più veloce.
Confronto Diretto tra CSV e Parquet
Dopo aver esaminato le caratteristiche di CSV e Parquet, confrontiamo i due formati attraverso un’analisi comparativa:
| CSV | Parquet |
| Formato di archiviazione basato su righe. | Formato ibrido basato su righe e colonne. |
| Consuma molto spazio poiché non offre compressione predefinita. Un file da 1 TB occuperà lo stesso spazio anche su Amazon S3 o altri cloud. | Comprime i dati durante l’archiviazione, richiedendo meno spazio. Un file da 1 TB in formato Parquet occuperà circa 130 GB. |
| Tempo di query lento a causa della ricerca per riga. Per ogni colonna, è necessario recuperare ogni riga di dati. | Tempo di query circa 34 volte più rapido grazie all’archiviazione per colonne e ai metadati. |
| Richiede la scansione di un’enorme quantità di dati per ogni query. | Scansiona circa il 99% di dati in meno per query, ottimizzando le prestazioni. |
| La tariffazione dei dispositivi di archiviazione è spesso basata sullo spazio, quindi il formato CSV comporta costi più elevati. | Minori costi di archiviazione poiché i dati sono compressi e codificati. |
| Lo schema del file deve essere dedotto (con possibili errori) o fornito (processo noioso). | Lo schema è archiviato nei metadati. |
| Adatto a tipi di dati semplici. | Adatto anche a tipi complessi come schemi nidificati, array, dizionari. |
Conclusioni
Gli esempi e l’analisi comparativa dimostrano chiaramente la superiorità di Parquet rispetto a CSV in termini di costi, flessibilità e prestazioni. Parquet rappresenta una soluzione efficace per l’archiviazione e il recupero dei dati, specialmente nel contesto attuale in cui il cloud e l’ottimizzazione dello spazio sono fondamentali. Le principali piattaforme come Azure, AWS e BigQuery supportano tutte il formato Parquet, confermando la sua rilevanza e importanza.