Parquet: Uma Solução Eficiente para Armazenamento e Análise de Dados
Nos últimos anos, temos visto cada dia mais o aumento no volume e na variedade de dados gerados pelas organizações. Os tradicionais bancos de dados relacionais, antes considerados a única opção viável, já não são mais suficientes para atender às demandas de hoje. As organizações estão cada vez mais interessadas em explorar não apenas dados estruturados, mas também dados brutos / não estruturados.
No entanto, surge um desafio complexo: como armazenar e analisar esses volume de dados de forma eficiente e ágil? A tarefa de extrair, transformar e carregar (ETL) os dados brutos em um data warehouse ou em um ambiente de análise tradicional seria despenderia tempo, recursos e custos. Além disso, o processo de modelagem desses dados não estruturados para se adequarem a uma estrutura relacional seria praticamente inviável.
Outro ponto crucial é a diversidade de profissionais que hoje são envolvidos no ecossistema de dados. Enquanto cientistas de dados podem preferir utilizar linguagens de programação como Python para suas análises e manipulações de dados, analistas e engenheiros de dados podem estar mais familiarizados com SQL. Como conciliar essas diferentes abordagens e permitir que todos possam trabalhar com eficiência e sinergia? Felizmente, para todos esses pontos existe o Apache Parquet.
O que é o Arquivo Parquet
O arquivo Parquet é um formato de arquivo colunar projetado para armazenar e processar grandes volumes de dados de maneira eficiente. Diferentemente dos formatos de arquivo convencionais que armazenam dados por linha, o Parquet organiza os dados por coluna. Isso significa que cada coluna é armazenada separadamente, permitindo a leitura seletiva das colunas relevantes para uma consulta específica.
Por que o Parquet é considerado o Padrão de Armazenamento Atual
Alguns Motivos pelo qual o Parquet é reconhecido como o padrão de armazenamento de dados atualmente:
Compressão de dados: aplicando diversos algoritmos de codificação e compressão, o arquivo Parquet reduz o consumo de memória. Isso resulta em uma economia de espaço de armazenamento, o que se traduz em menor custo e melhor desempenho de leitura e gravação.
Armazenamento por colunas: especialmente importante para cargas de trabalho analíticas, em que a leitura rápida de dados é essencial. O armazenamento por colunas permite que o mecanismo de consulta leia seletivamente apenas as colunas necessárias para uma consulta, ignorando as colunas irrelevantes. Isso melhora significativamente o desempenho e reduz o tempo de acesso aos dados.
Linguagem-agnóstica: os desenvolvedores podem usar diferentes linguagens de programação para manipular dados no arquivo Parquet. Isso significa que equipes com habilidades e preferências de programação distintas podem trabalhar com o Parquet sem a necessidade de aprender uma nova linguagem específica.
Formato de código aberto: o Parquet é um formato de arquivo de código aberto, mantido pela Apache Software Foundation. Essa característica garante a interoperabilidade e evita o bloqueio a um fornecedor específico. Os usuários têm liberdade para implementar e trabalhar com o Parquet em diferentes plataformas e ambientes.
Suporte a tipos de dados complexos: o Parquet oferece suporte a uma ampla gama de tipos de dados complexos, incluindo estruturas aninhadas, listas e mapas. Isso o torna adequado para armazenar dados semiestruturados provenientes de diversas fontes.
Metadados no Parquet
Um dos diferenciais do Parquet é a presença de metadados. Cada arquivo Parquet contém informações adicionais sobre os dados que contém, como os valores mínimos e máximos em uma coluna específica dentro de um grupo de linhas. Além disso, cada arquivo Parquet possui um rodapé que armazena informações sobre a versão do formato, o esquema de dados, metadados da coluna e outros detalhes relevantes. Esses metadados são essenciais para otimizar a leitura seletiva e eficiente dos dados, permitindo um acesso mais rápido e eficaz.
Conclusão
Assim como nós, os dados estão em constante evolução. Portanto, novos tipos de dados exigem novas formas de armazená-los e processá-los de maneira eficiente. O formato de arquivo Parquet se destaca como uma das opções de armazenamento mais eficientes no cenário de dados atual. Com sua capacidade de compactação de dados, armazenamento por colunas, suporte a diferentes linguagens de programação, natureza de código aberto e tratamento de tipos de dados complexos, o Parquet oferece inúmeros benefícios para o consumo de memória e o processamento rápido de consultas.
Nos próximos artigos, exploraremos o papel do Parquet no Azure Synapse Analytics e no formato Delta Lake, destacando como essas tecnologias estão avançando ainda mais o gerenciamento e a análise de dados.
Espero que este artigo tenha fornecido uma visão abrangente sobre o arquivo Parquet e suas vantagens.