Avro vs. Parkett: Ein vollständiger Vergleich für Big Data Storage

Unterschiede zwischen Avro und Parkett

Avro und Parquet sind weit verbreitete Datenspeicherformate in Big-Data-Ökosystemen, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken und eignen sich für verschiedene Szenarien. Im Folgenden findest du einen detaillierten Vergleich ihrer Unterschiede.

Datenstruktur

• Avro: Verwendet ein zeilenbasiertes Speicherformat, d.h. ganze Datensätze werden nacheinander gespeichert. Das macht Avro effizient für schreibintensive Workloads, bei denen Daten schnell angehängt werden müssen.
• Parkett: Verwendet ein spaltenbasiertes Speicherformat, bei dem die Daten in Spalten und nicht in Zeilen gespeichert werden. Diese Struktur ist vorteilhaft für analytische Abfragen, bei denen nur bestimmte Spalten und nicht ganze Zeilen gelesen werden müssen.

Visualisierung von zeilenbasierter vs. spaltenbasierter Speicherung

Um den Unterschied zwischen zeilenbasierter (Avro) und spaltenbasierter (Parquet) Speicherung besser zu verstehen, betrachte diesen Datensatz:

Wie Avro Daten speichert (zeilenbasiert):

• [101, Alice, 25, New York]
• [102, Bob, 30, Chicago]
• [103, Carol, 28, Seattle]

Jeder Datensatz wird sequentiell gespeichert, was Schreibvorgänge effizient macht, aber die Abfrage bestimmter Felder verlangsamt.

Wie Parquet Daten speichert (spaltenbasiert):

• ID: [101, 102, 103]
• Name: [Alice, Bob, Carol]
• Alter: [25, 30, 28]
• Stadt: [New York, Chicago, Seattle]

Jede Spalte wird separat gespeichert, so dass es schneller geht, nur die benötigten Spalten abzurufen (z. B. nur die Spalte "Alter" abzufragen).

Schema-Entwicklung

• Avro: Entwickelt für die Schemaentwicklung, damit neue Felder hinzugefügt oder geändert werden können, ohne die Kompatibilität mit älteren Daten zu beeinträchtigen. Das Schema wird zusammen mit den Daten gespeichert, sodass es selbsterklärend ist.
• Parkett: Unterstützt die Schemaentwicklung, ist aber weniger flexibel als Avro. Schemaänderungen können komplexer sein, vor allem wenn Spaltenstrukturen hinzugefügt oder geändert werden.

Komprimierung und Speichereffizienz

• Avro: Verwendet eine kompakte Binärkodierung, nutzt aber keine spaltenbasierten Komprimierungstechniken, was zu einer größeren Dateigröße im Vergleich zu Parquet führt.
• Parkett: Verwendet kolumnare Komprimierungstechniken wie Wörterbuchkodierung, Lauflängenkodierung und Bit-Packing, was insbesondere bei großen Datensätzen zu einer höheren Speichereffizienz führt.

Abfrageleistung

• Avro: Nicht für analytische Abfragen optimiert, da es Daten zeilenweise speichert. Das Scannen großer Datensätze erfordert das Lesen ganzer Datensätze, was zu einer langsameren Abfrageleistung bei analytischen Workloads führt.
• Parkett: Optimiert für schnelle Abfragen, insbesondere wenn nur eine Teilmenge von Spalten benötigt wird. Seine säulenförmige Struktur ermöglicht selektives Scannen und verbessert so die Leistung bei der Big-Data-Analyse.

Effizienz beim Schreiben und Lesen

• Avro: Ermöglicht schnelle Schreibgeschwindigkeiten, da er die Daten zeilenweise speichert. Allerdings können Lesevorgänge für Analysen langsamer sein, weil ganze Zeilen gelesen werden müssen.
• Parkett: Optimiert für die Leseleistung, kann aber aufgrund des Overheads der spaltenweisen Speicherung und der Komprimierungstechniken langsamere Schreibgeschwindigkeiten haben.

Avro vs. Parkett Vergleichstabelle

Wann sollte man Avro vs. Parkett verwenden?

Ob du dich für Avro oder Parquet entscheidest, hängt von deinem spezifischen Anwendungsfall, den Merkmalen der Arbeitslast und den Anforderungen an die Datenverarbeitung ab. Im Folgenden findest du praktische Richtlinien, die dir dabei helfen, herauszufinden, wann du welches Format verwenden solltest.

Wann du Avro verwenden solltest

Avro ist am besten für Szenarien geeignet, die eine effiziente Serialisierung, Schemaentwicklung und zeilenbasierte Speicherung erfordern. Erwäge den Einsatz von Avro in den folgenden Situationen:

• Streaming und ereignisgesteuerte Datenpipelines: Avro wird aufgrund seines kompakten Binärformats und seiner effizienten Serialisierung häufig in Echtzeit-Daten-Streaming-Plattformen wie Apache Kafka eingesetzt.
• Schemata werden häufig weiterentwickelt: Avro ist die bevorzugte Wahl, wenn es um sich entwickelnde Datenschemata geht, denn es bettet das Schema in die Datei ein und ermöglicht so reibungslose Änderungen, ohne die Kompatibilität zu beeinträchtigen.
• Systemübergreifender Datenaustausch und Integration: Avro wird häufig verwendet, um strukturierte Daten zwischen verschiedenen Anwendungen zu übertragen, da es ein selbstbeschreibendes Schema hat und mehrere Programmiersprachen unterstützt.
• Schreibintensive Workloads: Wenn dein Arbeitsablauf häufige Schreibvorgänge oder Anhänge beinhaltet, ist Avro besser als Parquet. Sie speichert Daten in aufeinanderfolgenden Zeilen ohne den Overhead einer spaltenweisen Indizierung.
• Logspeicherung und Rohdatenerfassung: Avro wird häufig in Logging-Systemen oder zur Speicherung unverarbeiteter Rohdaten verwendet, da es effizient zeilenweise speichert und detaillierte Aufzeichnungen erfassen kann.

Wann sollte man Parkett verwenden?

Parquet ist ideal für analytische Workloads, Big Data-Verarbeitung und Speichereffizienz. Verwende Parkett, wenn:

• Analytische Abfragen und Data Warehousing: Wenn dein primäres Ziel eine schnelle Abfrageleistung in Data Lakes, Data WarehousesoderOLAP-Systemen (Online AnalyticalProcessing)ist, ist die spaltenförmige Struktur von Parquet äußerst effizient.
• Leselastige Arbeitslasten: Parquet ist für Szenarien optimiert, in denen Daten häufig gelesen, aber seltener geschrieben werden, z. B. BI-Dashboards, Berichte und Batch-Analysen.
• Big Data und verteilte Verarbeitung: Parquet ist das bevorzugte Format für Big-Data-Frameworks wie Apache Spark, Hive, Presto und Snowflake, bei denen die Speicherung in Spalten die E/A-Kosten reduziert und die Leistung verbessert.
• Komprimierung und Speicheroptimierung: Wenn Speichereffizienz eine Priorität ist, reduzieren die fortschrittlichen Komprimierungstechniken von Parquet (z. B. Wörterbuchkodierung, Lauflängenkodierung) die Dateigröße im Vergleich zu zeilenbasierten Formaten erheblich.
• Selektives Spaltenlesen und Schemaprojektion: Wenn du mit großen Datensätzen arbeitest, aber nur wenige Spalten abfragst, ermöglicht Parquet ein selektives Spalten-Scanning, das Abfragen deutlich schneller und kosteneffizienter macht.

Welches solltest du wählen?

Wie Avro und Parquet mit Big Data Tools arbeiten

Avro und Parquet werden häufigin Big-Data-Verarbeitungsframeworks, Cloud-Plattformenund verteilten Rechenumgebungen eingesetzt. Im Folgenden findest du einen Überblick darüber, wie sich Avro und Parquet in gängige Big Data-Tools integrieren lassen.

Apache Spark

Apache Spark ist ein verteiltes Computing-Framework, das häufig für die Verarbeitung großer Datenmengen eingesetzt wird. Es unterstützt sowohl Avro als auch Parquet, aber jedes Format hat je nach Anwendungsfall unterschiedliche Vorteile.

Avro in Apache Spark verwenden

• Avro ist aufgrund seiner zeilenbasierten Struktur ideal für die Dateneingabe und ETL-Pipelines.
• Sie ermöglicht die Entwicklung von Schemata, was sie zu einer bevorzugten Wahl für Kafka-Streaming-Pipelines macht.
• Wird in der Regel als Zwischenformat verwendet, bevor die Daten in analytikfreundliche Formate wie Parquet konvertiert werden.

Beispiel:

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("AvroExample").getOrCreate()

# Read Avro file
df = spark.read.format("avro").load("data.avro")
df.show()

# Write DataFrame to Avro
df.write.format("avro").save("output.avro")

Parquet in Apache Spark verwenden

• Parquet ist für Analysen und Stapelverarbeitung in Spark optimiert.
• Da Spark-Abfragen oft das Scannen bestimmter Spalten beinhalten, reduziert die spaltenbasierte Speicherung von Parquet die E/A und beschleunigt die Abfragen.
• Es ist das Standardspeicherformat in vielen Data Lakes und analytischen Umgebungen.

Beispiel:

# Read Parquet file
df = spark.read.parquet("data.parquet")
df.show()

# Write DataFrame to Parquet
df.write.mode("overwrite").parquet("output.parquet")

Apache Hive und Presto

Apache Hive und Presto sind SQL-basierte Abfrage-Engines, die für Big Data entwickelt wurden. Beide Motoren unterstützen Avro und Parquet, verhalten sich aber unterschiedlich:

Avro in Hive und Presto

• Wird in Dateneingabe-Workflows vor der Umwandlung in ein optimiertes Format verwendet.
• Bietet Flexibilität bei der Schemaentwicklung, aber Abfragen können aufgrund des zeilenbasierten Scannens langsamer sein.

Beispiel:

CREATE EXTERNAL TABLE avro_table
STORED AS AVRO
LOCATION 's3://my-data-bucket/avro/';

Parkett in Hive und Presto

• Bevorzugtes Format für Analysen aufgrund von Spaltenbeschneidung und effizienter Komprimierung.
• Abfragen sind deutlich schneller, weil nur die notwendigen Spalten gelesen werden.

Beispiel:

CREATE EXTERNAL TABLE parquet_table
STORED AS PARQUET
LOCATION 's3://my-data-bucket/parquet/';

Apache Kafka

Kafka ist eine Echtzeit-Daten-Streaming-Plattform, und Avro ist der De-facto-Standard für die Serialisierung von Nachrichten.

Warum Avro in Kafka bevorzugt wird

• Das kompakte Binärformat macht die Nachrichten kleiner und reduziert so die Bandbreite und die Speicherkosten.
• Die Unterstützung der Schemaentwicklung gewährleistet die Kompatibilität zwischen Produzenten und Konsumenten.
• Arbeitet nahtlos mit Confluent Schema Registry zusammen und ermöglicht die Kontrolle der Schemaversionen.

Beispiel:

from confluent_kafka import avro
from confluent_kafka.avro import AvroProducer

schema_registry_url = "http://localhost:8081"
avro_producer = AvroProducer({'bootstrap.servers': 'localhost:9092',
                              'schema.registry.url': schema_registry_url},
                             default_value_schema=avro.loads(value_schema_str))

avro_producer.produce(topic='avro_topic', value={"id": 1, "name": "Alice"})
avro_producer.flush()

Cloud-Datenplattformen (AWS, GCP, Azure)

Sowohl Avro als auch Parquet werden von den großen Cloud-Plattformen unterstützt, werden aber unterschiedlich genutzt.

AWS (Amazon S3, Glue, Redshift, Athena)

• Avro: Wird für die Speicherung von Streaming-Daten und die Schema-Entwicklungin AWS Glue ETL-Aufträgen verwendet.
• Parkett: Bevorzugt in AWS Athena, RedshiftSpectrum und Data Lakes für schnellere Analysen.

SELECT * FROM my_parquet_table WHERE year = 2023;

Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow, GCS)

• Avro: Wird für die Aufnahme von Rohdaten in Google Dataflow verwendet.
• Parkett: Optimiert für Google BigQuery, um spaltenbasierte Abfragen zu ermöglichen.

LOAD DATA INTO my_dataset.my_table
FROM 'gs://my-bucket/data.parquet'
FORMAT PARQUET;

Azure (Azure Data Lake, Synapse Analytics, Databricks)

• Avro: Wird für den Datenaustausch und die Ingestion in Azure Data Factory verwendet.
• Parkett: Preferred in Azure Synapse Analytics und AzureDatabricks für optimierte Speicherung und Analysen.

ETL-Pipelines und Data Warehousing

Beide Formate spielen in ETL-Pipelines unterschiedliche Rollen:

Fazit

Avro und Parquet sind wichtige Datenspeicherformate in Big-Data-Ökosystemen, die jeweils unterschiedliche Zwecke erfüllen. In diesem Beitrag werden ihre technische Architektur, Anwendungsfälle, die Integration mit Big-Data-Tools und ihre Rolle in ETL-Pipelines untersucht.

Zu den wichtigsten Erkenntnissen gehören:

• Das zeilenbasierte Format von Avro ist effizient für Streaming, Schemaentwicklung und Datenserialisierung.
• Das kolumnare Format von Parquet optimiert analytische Abfragen, Komprimierung und Speichereffizienz.
• Big Data-Tools wie Apache Spark, Hive und Kafka lassen sich auf unterschiedliche Weise mit diesen Formaten integrieren.
• ETL-Pipelines nutzen oft beide, wobei Avro die Rohdatenaufnahme übernimmt und Parquet effiziente Analysen ermöglicht.

Um eine solide Grundlage für Data Warehousing und Big Data-Verarbeitung zu schaffen, solltest du dich mit Data Warehousing-Konzepten beschäftigen. Einblicke in die Echtzeit- und Stapelverarbeitung von Daten findest du unter Batch vs. Batch. Stream Processing. Um praktische Erfahrungen mit Big-Data-Tools zu sammeln, ist der Kurs Big Data Fundamentals with PySpark ein guter Einstieg.

Das Verständnis dieser Speicherformate und ihrer Anwendungen ist der Schlüssel zum Entwurf skalierbarer und effizienter Datenarchitekturen.