Avro Vs. Parquet: Una comparación completa para el almacenamiento de Big Data

Diferencias entre Avro y Parquet

Avro y Parquet son formatos de almacenamiento de datos muy utilizados en los ecosistemas de big data, pero sirven para fines distintos y destacan en escenarios diferentes. A continuación encontrarás una comparación detallada de sus diferencias.

Estructura de datos

• Avro: Utiliza un formato de almacenamiento basado en filas, lo que significa que los registros completos se almacenan secuencialmente. Esto hace que Avro sea eficaz para cargas de trabajo con mucha escritura, en las que hay que añadir datos rápidamente.
• Parquet: Utiliza un formato de almacenamiento columnar, en el que los datos se almacenan por columnas en lugar de por filas. Esta estructura es beneficiosa para las consultas analíticas que requieren leer sólo columnas concretas en lugar de filas enteras.

Visualizar el almacenamiento por filas frente al almacenamiento por columnas

Para comprender mejor la diferencia entre el almacenamiento basado en filas (Avro) y el basado en columnas (Parquet), considera este conjunto de datos:

Cómo almacena Avro los datos (por filas):

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

Cada registro se almacena secuencialmente, lo que lo hace eficaz para las operaciones de escritura, pero más lento para la consulta de campos específicos.

Cómo almacena Parquet los datos (basado en columnas):

• ID: [101, 102, 103]
• Nombre: [Alice, Bob, Carol]
• Edad: [25, 30, 28]
• Ciudad: [Nueva York, Chicago, Seattle].

Cada columna se almacena por separado, por lo que es más rápido recuperar sólo las columnas necesarias (por ejemplo, consultar sólo la columna "Edad").

Evolución del esquema

• Avro: Diseñado para la evolución del esquema, lo que permite añadir o modificar nuevos campos sin romper la compatibilidad con los datos antiguos. El esquema se almacena con los datos, haciéndolos autodescriptivos.
• Parquet: Admite la evolución de esquemas, pero es menos flexible que Avro. Los cambios de esquema pueden ser más complejos, sobre todo cuando se añaden o modifican estructuras de columnas.

Eficacia de compresión y almacenamiento

• Avro: Utiliza una codificación binaria compacta, pero no aprovecha las técnicas de compresión columnar, lo que da lugar a archivos de mayor tamaño en comparación con Parquet.
• Parquet: Utiliza técnicas de compresión columnar como la codificación de diccionarios, la codificación de longitud de ejecución y el empaquetamiento de bits, lo que la hace más eficiente en cuanto al espacio, especialmente para grandes conjuntos de datos.

Rendimiento de la consulta

• Avro: No está optimizado para consultas analíticas, ya que almacena los datos por filas. La exploración de grandes conjuntos de datos requiere la lectura de registros enteros, lo que reduce el rendimiento de las consultas en las cargas de trabajo analíticas.
• Parquet: Optimizado para consultas rápidas, especialmente cuando sólo se necesita un subconjunto de columnas. Su estructura columnar permite una exploración selectiva, mejorando el rendimiento en el análisis de grandes datos.

Eficacia de escritura y lectura

• Avro: Proporciona velocidades de escritura rápidas, ya que almacena los datos fila a fila. Sin embargo, las operaciones de lectura pueden ser más lentas para los análisis, porque hay que leer filas enteras.
• Parquet: Optimizado para el rendimiento de lectura, pero puede tener velocidades de escritura más lentas debido a la sobrecarga del almacenamiento en columnas y las técnicas de compresión.

Avro Vs. Tabla comparativa del parquet

Cuándo utilizar Avro vs Parquet

Elegir entre Avro y Parquet depende de tu caso de uso específico, de las características de la carga de trabajo y de los requisitos del procesamiento de datos. A continuación encontrarás unas directrices prácticas que te ayudarán a determinar cuándo utilizar cada formato.

Cuándo utilizar Avro

Avro es el más adecuado para escenarios que requieren una serialización eficiente, evolución del esquema y almacenamiento basado en filas. Considera la posibilidad de utilizar Avro en las siguientes situaciones:

• Canalizaciones de datos en streaming y basadas en eventos: Avro se utiliza ampliamente en plataformas de flujo de datos en tiempo real como Apache Kafka, debido a su formato binario compacto y a su eficiente serialización.
• La evolución de los esquemas es frecuente: Avro es la opción preferida cuando se trata de esquemas de datos en evolución, ya que incrusta el esquema dentro del archivo, permitiendo modificaciones fluidas sin romper la compatibilidad.
• Intercambio e integración de datos entre sistemas: Avro se utiliza habitualmente para transmitir datos estructurados entre distintas aplicaciones, debido a su esquema autodescriptivo y a su compatibilidad con múltiples lenguajes de programación.
• Cargas de trabajo con mucha escritura: Si tu flujo de trabajo implica escrituras o anexiones frecuentes, Avro funciona mejor que Parquet. Almacena los datos en filas secuenciales sin la sobrecarga de la indexación por columnas.
• Almacenamiento de registros y recogida de datos brutos: Avro se utiliza a menudo en sistemas de registro o almacenamiento de datos brutos sin procesar, debido a su eficaz almacenamiento por filas y a su capacidad para capturar registros detallados.

Cuándo utilizar el parquet

Parquet es ideal para cargas de trabajo analíticas, procesamiento de big data y eficiencia de almacenamiento. Utiliza el Parquet cuando:

• Consultas analíticas y almacenamiento de datos: Si tu objetivo principal es un rendimiento rápido de las consultas en lagos de datos, almacenes de datososistemas OLAP (Procesamiento Analítico en Línea), la estructura columnar de Parquet es muy eficaz.
• Cargas de trabajo con mucha lectura: Parquet está optimizado para escenarios en los que los datos se leen con frecuencia pero se escriben con menos frecuencia, como cuadros de mando de BI, informes y análisis por lotes.
• Big data y procesamiento distribuido: Parquet es el formato preferido para marcos de big data como Apache Spark, Hive, Presto y Snowflake, donde el almacenamiento columnar reduce los costes de E/S y mejora el rendimiento.
• Compresión y optimización del almacenamiento: Si la eficiencia del almacenamiento es una prioridad, las técnicas avanzadas de compresión de Parquet (por ejemplo, codificación de diccionario, codificación de longitud de ejecución) reducen significativamente el tamaño de los archivos en comparación con los formatos basados en filas.
• Lecturas selectivas de columnas y proyección de esquemas: Cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos pero sólo se consultan unas pocas columnas, Parquet permite el escaneo selectivo de columnas, lo que hace que las consultas sean mucho más rápidas y rentables.

¿Cuál deberías elegir?

Cómo funcionan Avro y Parquet con las herramientas de Big Data

Avro y Parquet se utilizan ampliamenteen marcos de procesamiento de big data, formas de plat en la nubey entornos informáticos distribuidos. A continuación encontrarás una visión general de cómo Avro y Parquet se integran con herramientas populares de big data.

Apache Spark

Apache Spark es un marco informático distribuido muy utilizado para procesar grandes conjuntos de datos. Admite tanto Avro como Parquet, pero cada formato tiene ventajas distintas según el caso de uso.

Uso de Avro en Apache Spark

• Avro es ideal para la ingestión de datos y las canalizaciones ETL debido a su estructura basada en filas.
• Permite la evolución de esquemas, lo que la convierte en la opción preferida para las canalizaciones de flujo de Kafka.
• Suele utilizarse como formato intermedio antes de convertir los datos a formatos aptos para el análisis, como Parquet.

Ejemplo:

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")

Uso de Parquet en Apache Spark

• Parquet está optimizado para el análisis y el procesamiento por lotes en Spark.
• Dado que las consultas Spark a menudo implican escanear columnas específicas, el almacenamiento en columnas de Parquet reduce la E/S y acelera las consultas.
• Es el formato de almacenamiento por defecto en muchos lagos de datos y entornos analíticos.

Ejemplo:

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

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

Apache Hive y Presto

Apache Hive y Presto son motores de consulta basados en SQL diseñados para big data. Ambos motores admiten Avro y Parquet, pero se comportan de forma diferente:

Avro en Hive y Presto

• Se utiliza en los flujos de trabajo de ingestión de datos antes de la transformación en un formato optimizado.
• Proporciona flexibilidad para la evolución del esquema, pero las consultas pueden ser más lentas debido al escaneo basado en filas.

Ejemplo:

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

Parquet en Hive y Presto

• Formato preferido para análisis debido a la poda de columnas y la compresión eficiente.
• Las consultas son mucho más rápidas porque sólo se leen las columnas necesarias.

Ejemplo:

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

Apache Kafka

Kafka es una plataforma de flujo de datos en tiempo real, y Avro es el estándar de facto para la serialización de mensajes.

Por qué se prefiere Avro en Kafka

• El formato binario compacto hace que los mensajes sean más pequeños, reduciendo el ancho de banda y los costes de almacenamiento.
• El soporte de la evolución del esquema garantiza la compatibilidad entre productores y consumidores.
• Funciona perfectamente con Confluent Schema Registry, permitiendo el control de la versión del esquema.

Ejemplo:

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()

Plataformas de datos en la nube (AWS, GCP, Azure)

Tanto Avro como Parquet son compatibles con las principales plataformas en la nube, pero se utilizan de forma diferente.

AWS (Amazon S3, Glue, Redshift, Athena)

• Avro: Se utiliza para almacenar datos de streaming y evolucionar el esquemaen los trabajos ETL de AWS Glue.
• Parquet: Preferiblemente en AWS Athena, RedshiftSpectrum y lagos de datos para un análisis más rápido.

SELECT * FROM my_parquet_table WHERE year = 2023;

Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow, GCS)

• Avro: Se utiliza para ingerir datos sin procesar en Google Dataflow.
• Parquet: Optimizado para Google BigQuery, que permite la recuperación basada en columnas.

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

Azure (Azure Data Lake, Synapse Analytics, Databricks)

• Avro: Se utiliza para el intercambio de datos y la ingestión en Azure Data Factory.
• Parquet: Preferred en Azure Synapse Analytics y AzureDatabricks para optimizar el almacenamiento y la analítica.

Canalizaciones ETL y almacenamiento de datos

Ambos formatos desempeñan papeles diferentes en las cadenas ETL:

Conclusión

Avro y Parquet son formatos de almacenamiento de datos esenciales en los ecosistemas de big data, cada uno de los cuales sirve para fines distintos. Este post explora su arquitectura técnica, casos de uso, integración con herramientas de big data y papel en las canalizaciones ETL.

Los puntos clave son:

• El formato basado en filas de Avro es eficaz para el streaming, la evolución de esquemas y la serialización de datos.
• El formato en columnas de Parquet optimiza las consultas analíticas, la compresión y la eficacia del almacenamiento.
• Las herramientas de big data como Apache Spark, Hive y Kafka se integran con estos formatos de diferentes maneras.
• Los pipelines ETL suelen utilizar ambos, con Avro gestionando la ingestión de datos brutos y Parquet permitiendo un análisis eficaz.

Para construir una base más sólida en el almacenamiento de datos y el procesamiento de big data, explora los Conceptos de Almacenamiento de Datos. Para saber más sobre el procesamiento de datos en tiempo real frente al procesamiento por lotes, lee Procesamiento por lotes frente al procesamiento por lotes. Procesamiento de flujos. Para adquirir experiencia práctica con las herramientas de big data, el curso Fundamentos de Big Data con PySpark es un buen punto de partida.

Comprender estos formatos de almacenamiento y sus aplicaciones es clave para diseñar arquitecturas de datos escalables y eficientes.