ما تنسيق Apache Parquet؟

تستخدم المؤسسات تنسيقات ملفات مختلفة لتلبية احتياجات البيانات الأخرى. وتنظِّم العديد من التنسيقات التقليدية البيانات في صفوف، ما يؤدي إلى تحسين عمليات نقل البيانات البسيطة وسهولة القراءة.

يتبِع Parquet نهجًا مختلفًا تمامًا. فهو يجمع أنواع البيانات المتشابهة في أعمدة. وقد ساعدت هذه البنية العمودية على إحداث تحول في طريقة تعامل المؤسسات مع التحليلات واسعة النطاق، ما يُتيح ضغطًا فائقًا ووصولًا مستهدفًا للبيانات.

على سبيل المثال، عند تحليل معاملات العملاء، تستطيع قاعدة بيانات البيع بالتجزئة التي تستخدم Parquet الوصول إلى أعمدة محددة مثل تواريخ الشراء والمبالغ دون الحاجة إلى تحميل سجلات العملاء بالكامل. وتُسهم هذه القدرة على الوصول إلى أعمدة محددة في تقليل كلٍّ من وقت المعالجة وتكاليف التخزين.

يُعَد تنسيق Parquet مفيدًا في ثلاثة مجالات أساسية:

• أعباء عمل التحليلات التي تعالج الاستعلامات المعقدة عبر مليارات السجلات.
• بحيرات ومستودعات البيانات التي تتطلب تخزينًا فعَّالًا واستردادًا سريعًا للبيانات.
• مسارات التعلم الآلي (ML) التي تحلل سمات محددة عبر مجموعات بيانات تدريبية ضخمة.

من أسباب الانتشار الواسع لتنسيق Parquet توافقه مع الأنظمة الموزعة وأدوات البيانات، مثل Apache Spark وApache Hive وApache Hadoop.

بالمقارنة مع تنسيقات الملفات الأخرى، يُحدث Parquet تحولًا في تخزين البيانات والوصول إليها من خلال ثلاث قدرات رئيسية:

• تنسيق التخزين العمودي: بينما تخزِّن التنسيقات التقليدية البيانات على شكل صفوف كما هو الحال في جداول البيانات، يعتمد Parquet على تنسيق تخزين عمودي. فهو يجمع أنواع البيانات المتشابهة معًا في أعمدة، ما يُتيح لتنسيق Parquet قراءة قيم الأعمدة ذات الصلة فقط. يساعد هذا النهج المستهدف على تقليل أوقات الاستعلام من ساعات إلى دقائق، إلى جانب تقليل تكاليف التخزين بشكل كبير.

• إدارة المخطط والبيانات الوصفية: يحتوي كل ملف Parquet على مخطط ذاتي الوصف، ويُعَد مخططًا تفصيليًا لهيكل بياناته. تساعد هذه البيانات الوصفية على تنفيذ استعلامات أكثر كفاءة، كما تُتيح تطور نماذج البيانات وفقًا لاحتياجات العمل المتغيرة. على سبيل المثال، يمكن لقاعدة بيانات الشركة التي تستخدم Parquet إضافة سمات عميل جديدة دون إعادة إنشاء السجلات الموجودة.

• الضغط الفعّال: يعمل Parquet على تحسين تخزين البيانات تلقائيًا من خلال تقنيات ضغط متقدمة، ما يقلل حجم الملفات عبر إزالة المعلومات المكررة غير الضرورية وتخزين البيانات بطريقة أكثر كفاءة من حيث المساحة. يساعد هذا النهج الذكي لتخزين البيانات على ضمان كفاءة التخزين المثلى وأداء الحوسبة عبر أنواع مختلفة من أعباء العمل.

يعمل Apache Parquet على تحويل البيانات غير المنسقة بشكل منهجي إلى تنسيق عمودي محسَّن، ما يعزز كفاءة التخزين وأداء الاستعلامات بشكل ملحوظ.

فيما يلي كيفية معالجة Parquet للبيانات:

يقدِّم Apache Parquet مزايا كبيرة للمؤسسات التي تدير عمليات بيانات واسعة النطاق.

ومن مزايه ما يلي:

يمكن لبنية بيانات Parquet تسريع تنفيذ الاستعلامات التحليلية بشكل ملحوظ. عندما تحتاج التطبيقات إلى بيانات محددة، فإنها تصل إلى الأعمدة ذات الصلة فقط، ما يقلل من أوقات الاستعلام من ساعات إلى دقائق. يُسهم هذا الوصول الانتقائي في جعل تنسيق Parquet خيارًا مثاليًا للمؤسسات التي تدير تحليلات معقدة على نطاق واسع.

على عكس التنسيقات الأبسط، يستطيع تنسيق Parquet إدارة الهياكل البيانية المتداخلة والمصفوفات بكفاءة، وهي شائعة في التطبيقات الحديثة. تجعل هذه الميزة Parquet مفيدًا للمؤسسات التي تتعامل مع أنواع بيانات معقدة، مثل الهياكل المشابهة لتنسيق JSON في تحليلات الويب أو المصفوفات المتداخلة في بيانات المستشعرات من أجهزة إنترنت الأشياء.

يُحدث تنسيق Parquet العمودي تغييرًا جوهريًا في طريقة تخزين البيانات وضغطها. ومن خلال تجميع أنواع البيانات المتشابهة معًا، يستطيع تنسيق Parquet تطبيق خوارزميات ترميز مختلفة لكل نوع من البيانات، ما يحقِّق نسب ضغط أفضل مقارنةً بتنسيقات مثل CSV أو JSON.

على سبيل المثال، قد يحتاجُ مجموع بيانات يحتوي على ملايين المعاملات إلى تيرابايتات من التخزين عند استخدام تنسيق CSV، بينما يشغل مساحة أقل بكثير عند تخزينه كملفات Parquet.

تتطلب هياكل البيانات الحديثة تكاملاً سلسًا بين الأدوات، وهو ما يتيحه Parquet بفضل دعمه الأصلي لأهم أطر العمل. سواء استخدمت الفِرَق Python مع pandas للتحليل، أو Java لتطوير التطبيقات، أو Apache Spark لمعالجة البيانات، فإن Parquet يساعد على ضمان وصول متسق إلى البيانات عبر المؤسسة.

يُتيح التكامل الأصلي لتنسيق Parquet مع Hadoop كفاءة عالية في معالجة البيانات الكبيرة. نظرًا لأن Parquet صُمم من أجل نظام الملفات الموزع Hadoop (اختصارًا HDFS)، فإنه يقدِّم أداءً أفضل من التنسيقات التقليدية في بيئات Hadoop. عند استخدام Parquet مع Hadoop، تستطيع المؤسسات تشغيل الاستعلامات بشكل أسرع وتخزين بياناتها بشكل أكثر كفاءة، وغالبًا ما يكون ذلك باستخدام جزء بسيط من التخزين الذي كانت تحتاجه من قبل.

يلبي Apache Parquet مجموعة من احتياجات هندسة البيانات عبر الصناعات والتطبيقات.

تتضمن بعض تطبيقاته الأكثر تأثيرًا ما يلي:

غالبًا ما تختار المؤسسات التي تبني بحيرات البيانات ومستودعات البيانات تنسيق Parquet كخيار أساسي للتخزين. بفضل كفاءته في الضغط وأدائه العالي في الاستعلامات، يُعَد Parquet مثاليًا لتخزين كميات هائلة من البيانات مع الحفاظ على سرعة الوصول إلى أدوات ذكاء الأعمال واستعلامات SQL.

على سبيل المثال، يمكن لسلسلة متاجر تجزئة تستخدم Parquet لتخزين بيانات المعاملات تحليل أنماط المبيعات عبر آلاف الفروع مع استهلاك مساحة تخزين أقل مقارنةً بالتنسيقات التقليدية.

يستفيد علماء البيانات والمحللون الذين يعملون مع أطر مثل Apache Spark أو مكتبة pandas في Python من أداء Parquet المحسَّن لاستعلامات التحليلات. وفي حين أن تنسيقات مثل Avro تتفوق في معالجة البيانات على مستوى السجل، يجد الكثيرون أن تنسيق Parquet فعَّال بشكل خاص في تحليلات البيانات المعقدة.

على سبيل المثال، قد تستخدم شركة خدمات مالية تنسيق Parquet لتخزين بيانات السوق، ما يمكِّن المحللين من معالجة ملايين عمليات التداول وحساب مؤشرات المخاطر في الوقت شبه الفعلي.

غالبًا ما تستخدم مسارات البيانات الحديثة تنسيق Parquet كتنسيق وسيط أو نهائي أثناء عمليات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL). وتوافقه مع الأطر الشائعة مثل Apache Spark ودعمه لـتطور المخططات يجعله ذا قيمة في عمليات سير عمل هندسة البيانات التي تحتاج إلى التعامل مع هياكل بيانات متغيرة.

على سبيل المثال، قد تستخدم المؤسسات الصحية Parquet لتحويل سجلات المرضى من أنظمة متعددة إلى تنسيق موحد بكفاءة، حيث تُتيح ميزة تطور المخططات التعامل تلقائيًا مع الحقول الجديدة دون التأثير في العمليات الحالية.

فيما يلي كيفية مقارنة تنسيق الملفات Parquet بتنسيقات التخزين الشائعة الأخرى:

تخزِّن التنسيقات التقليدية مثل CSV وJSON البيانات على شكل صفوف، ما يجعلها مناسبة لنقل البيانات البسيط وسهولة القراءة. ومع ذلك، عند التعامل مع تحليلات البيانات على نطاق واسع، يوفِّر قراءة ملفات Parquet مزايا كبيرة.

بينما يتعين على CSV فحص الصفوف بالكامل حتى عند الاستعلام عن أعمدة معينة، يُتيح التخزين العمودي في Parquet الوصول المباشر إلى العناصر المطلوبة. على سبيل المثال، عند تحليل عمود واحد في مجموعة بيانات بحجم بيتابايت، قد يتطلب CSV قراءة الملف بالكامل، بينما يُتيح Parquet الوصول فقط إلى الأجزاء المتعلقة بهذا العمود.

يُستخدم كل من Avro وParquet في حالات مختلفة ضمن منظومة البيانات. نظرًا لاعتماده على تخزين البيانات في صفوف، يتفوق Avro في عمليات التسلسل والبث، ما يجعله خيارًا مناسبًا لتسجيل الأحداث أو العمليات الفردية.

وعلى العكس من ذلك، يُحسِّن تنسيق ملفات Parquet أداء التحليلات حيث تحتاج المؤسسات إلى تحليل أعمدة محددة عبر ملايين السجلات.

على سبيل المثال، قد تستخدم منصة تجارة إلكترونية تنسيق Avro لالتقاط أحداث الطلبات في الوقت الفعلي، ثم تحويل هذه البيانات إلى Parquet للتخزين طويل الأمد والتحليل.

تكمن قوة Apache Parquet في مواصفاته كتنسيق بيانات، وكذلك في منظومته القوية من الأدوات وأطر العمل الداعمة.

تشمل بعض أهم التقنيات في منظومة Parquet ما يلي:

يتكامل Parquet بسلاسة مع أطر عمل معالجة البيانات الرئيسية. يوفِّر Apache Spark قدرات تحليلية عالية الأداء، بينما يُتيح Hadoop المعالجة الموزعة عبر مجموعات حوسبية ضخمة.

يمكن أن يعزز Apache Arrow هذه المنظومة بشكل أكبر من خلال تمكين مشاركة البيانات بسرعة وكفاءة بين الأنظمة والوصول المباشر إلى البيانات، ما يُسهم في تسريع الأداء عند استخدام أطر عمل مثل Spark وHadoop.

يمكن للمؤسسات دمج أطر العمل هذه مع Parquet لإنشاء خطوط بيانات فعَّالة تمتد من الجيجابايت إلى البيتابايت.

يمكن لمهندسي البيانات التعامل مع Parquet من خلال واجهات برمجية متعددة. يستخدم مطورو Python عادةً مكتبة pandas لمعالجة البيانات، بينما تعتمد تطبيقات Java على مكتبات Parquet الأصلية.

توفر كبرى مزودي الخدمات السحابية، بما في ذلك Amazon Web Services وGoogle Cloud Platform وMicrosoft Azure وIBM Cloud، دعمًا أصليًا لتنسيق Parquet.

يتوافق Parquet أيضًا مع مستودعات البيانات السحابية ومحركات الاستعلام مثل Amazon Athena وGoogle BigQuery وIBM Db2 Warehouse.