Apache Parquet

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I spent 8 hours learning Parquet. Here’s what I discovered

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Apache Parquet 개요

Apache Parquet는 대규모 데이터 분석과 저장을 위한 오픈소스 컬럼 지향 파일 포맷입니다. Parquet는 대량의 데이터를 효율적으로 저장하고 빠르게 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 특징:

1. 컬럼 지향 저장(Columnar Storage)
   데이터를 컬럼별로 저장하므로 특정 열에 대한 쿼리를 수행할 때 필요한 데이터만 읽어 성능을 높일 수 있습니다.
2. 효율적인 데이터 압축
   동일한 열의 데이터 유형이 동일하기 때문에 데이터 압축률이 높고 저장 공간을 절약할 수 있습니다.
3. 호환성
   Hadoop, Spark, Hive, Presto 등 다양한 빅데이터 처리 도구에서 사용 가능합니다.
4. 분산 처리 지원
   Parquet는 분산 파일 시스템(HDFS)과 잘 통합되어 빅데이터 환경에서 최적의 성능을 제공합니다.

구조:

• Row Groups: 데이터를 그룹으로 나누어 저장.
• Column Chunks: Row Group 내에서 열 데이터를 나눔.
• Pages: Column Chunk 내부에 데이터 저장 단위로 나뉘며, 실제 데이터, 인덱스, 사전 인코딩된 값 등을 포함.

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아티클 요약

제목: "I Spent 8 Hours Learning Parquet. Here's What I Discovered."

주요 내용:

1. Parquet의 특징
   • Parquet는 데이터를 컬럼 기반으로 저장하며, 이는 대규모 데이터 처리에서 중요한 최적화 요소입니다.
   • 데이터 읽기 작업에서 전체 파일을 스캔하지 않고 필요한 열만 가져올 수 있습니다.
2. 구조 설명
   • Row Groups, Column Chunks, Pages로 데이터를 계층적으로 나누어 저장하여 I/O 작업을 최적화.
   • 메타데이터를 활용해 파일 자체에서 데이터 구조를 파악 가능.
3. 장단점 분석
   • 장점: 고성능 쿼리 처리, 높은 압축률, 스키마와 메타데이터 제공.
   • 단점: 파일 작성 속도가 느릴 수 있으며, 실시간 데이터 처리보다는 배치 작업에 적합.
4. 사용 사례
   • 데이터 분석: OLAP(온라인 분석 처리) 워크로드에 이상적.
   • 빅데이터: 분산 처리 환경에서 큰 데이터를 효율적으로 저장하고 관리.
   • 데이터 호환성: 다양한 도구와 플랫폼에서 읽기/쓰기가 가능.
5. 배운 점
   • Parquet는 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하기 위해 설계된 포맷으로, 특히 대량의 데이터에 대해 높은 성능을 제공합니다.
   • 데이터를 효율적으로 설계하고 저장하는 것이 데이터 분석의 핵심임을 깨달음.
6. 결론
   • Apache Parquet는 현대 데이터 엔지니어링에서 필수적인 기술이며, 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하는 데 강력한 도구임을 강조.

이 아티클은 Parquet의 기본 개념과 장점을 이해하려는 초보자에게 유용하며, Parquet의 구조와 동작 원리를 실용적인 관점에서 설명했습니다.