Apa Itu File Parquet? Hal-Hal Penting yang Perlu Diketahui

Format file adalah salah satu hambatan terbesar dalam analitik data. Format berbasis teks seperti CSV dan JSON mudah dibaca dan dibagikan, tetapi format tersebut tidak dirancang untuk skala dan kompleksitas beban kerja analitik modern. Setiap kueri menanggung penalti kinerja karena format-format ini tidak membedakan antara data yang Anda perlukan dan yang tidak.

Parquet memecahkan masalah ini. Ini adalah format file yang dibangun khusus untuk beban kerja analitik di rekayasa data, data science, dan sistem big data. Menyimpan data per kolom alih-alih per baris memungkinkan kueri membaca hanya yang dibutuhkan. Hasilnya? Kueri lebih cepat, biaya penyimpanan lebih rendah, dan komputasi yang lebih efisien.

Dalam artikel ini, saya akan menjelaskan apa yang membuat Parquet berbeda, cara kerjanya secara garis besar, dan kapan Anda sebaiknya menggunakannya. Saya berfokus pada konsep dan use case, bukan detail implementasi tingkat rendah atau kode. Jika Anda ingin praktik langsung dengan contoh kode dan implementasi praktis, kami memiliki panduan terperinci tentang Apache Parquet untuk profesional data yang membahas sisi teknisnya.

Apa Itu File Parquet?

Jadi, sebenarnya apa itu Parquet? Intinya, ini adalah format file penyimpanan kolom yang dibangun untuk penyimpanan data efisien dan kueri analitik yang cepat. Alih-alih menyimpan data per baris, seperti pada format tradisional, Parquet menyimpannya per kolom. Perubahan yang tampak sederhana ini membuatnya sangat cocok untuk pemrosesan data skala besar.

Parquet bekerja paling baik dalam skenario di mana Anda:

• Membaca hanya sebagian kolom dari sebuah dataset
• Memindai volume data yang besar
• Melakukan agregasi, pemfilteran, dan kueri analitik

Format ini merupakan bagian dari ekosistem Apache dan dipelihara sebagai standar open-source oleh Apache Parquet. Karena bersifat terbuka dan didukung dengan baik, Parquet terintegrasi mulus dengan banyak alat data modern, termasuk gudang data, data lake, dan kerangka pemrosesan terdistribusi.

Penyimpanan kolom vs. format berbasis baris

Format berbasis baris (CSV, JSON) menyimpan catatan lengkap dalam satu baris. Ini bekerja baik untuk use case transaksional atau ketika Anda perlu membaca seluruh baris sekaligus.

Format kolumnar (Parquet) menyimpan semua nilai dari kolom yang sama secara bersama-sama. Ini memungkinkan mesin analitik membaca hanya kolom yang diperlukan, melewati sisanya.

Contohnya: jika sebuah dataset memiliki 50 kolom tetapi analisis Anda hanya membutuhkan 3, format kolumnar seperti Parquet dapat membaca hanya 3 kolom tersebut. Dengan format berbasis baris, seluruh baris harus dipindai, meskipun sebagian besar data tidak digunakan.

Mari buat ini konkret. Bayangkan Anda menganalisis transaksi e-commerce. Dataset Anda berisi 40 kolom, tetapi Anda hanya perlu menghitung nilai pesanan rata-rata per bulan. Anda hanya memerlukan order_total dan order_date. Dengan Parquet, kueri Anda membaca tepat 2 kolom itu. Dengan CSV, ia membaca semua 40 kolom untuk setiap baris, meskipun 38 di antaranya tidak relevan bagi analisis Anda. Pada dataset dengan jutaan transaksi, perbedaannya sangat besar.

Efisiensi seperti ini sangat mendasar bagi kegunaan data. Jika Anda tertarik bagaimana data mentah berkembang menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, lembar contekan piramida data-informasi-pengetahuan-kebijaksanaan kami menguraikan transformasi ini.

Mengapa Parquet banyak digunakan

Desain kolumnar ini menghasilkan beberapa keuntungan praktis untuk analitik:

• Kompresi lebih baik, karena tipe data serupa yang disimpan bersama terkompresi lebih efektif
• Kinerja kueri lebih cepat, karena mesin analitik memproses lebih sedikit data secara keseluruhan
• Biaya penyimpanan lebih rendah dibandingkan format teks biasa

Sifat-sifat ini menjadikan Parquet pilihan umum di data lake, sistem penyimpanan cloud, dan pipeline analitik di mana efisiensi lebih penting daripada keterbacaan manusia.

Singkatnya, Parquet adalah format file berorientasi kolom, standar terbuka, yang dibangun untuk menangani dataset besar secara efisien, terutama ketika tujuannya adalah analisis, bukan sekadar pertukaran data sederhana.

Mengapa File Parquet Digunakan dalam Analitik Data

Sekarang setelah kita membahas apa itu Parquet, mari lihat mengapa format ini menjadi begitu populer dalam analitik data. Alasannya bukan karena Parquet lebih mudah digunakan daripada format lain. Parquet jauh lebih efisien pada skala besar, dan sebagian besar beban kerja analitik tidak seperti sistem transaksional, di mana Anda mengambil satu catatan lengkap setiap kali. Sebaliknya, beban kerja analitik memindai dataset besar dan berfokus pada sebagian kolom.

Penyimpanan kolumnar secara alami cocok dengan pola ini. Saat data disimpan per kolom, mesin analitik hanya membaca field yang diperlukan. Jika sebuah kueri menyentuh lima kolom dari lima puluh, Parquet memungkinkan mesin melewati empat puluh lima sisanya sepenuhnya. Ini secara drastis mengurangi I/O disk, yang sering menjadi hambatan utama dalam pemrosesan data.

Kompresi adalah keuntungan utama lainnya. Nilai dalam kolom yang sama biasanya memiliki tipe dan rentang data serupa, sehingga Parquet mengompresinya jauh lebih efektif daripada format berbasis baris. Kompresi yang lebih baik berarti ukuran file lebih kecil, biaya penyimpanan lebih rendah, dan lebih sedikit data yang ditransfer selama eksekusi kueri.

Dua faktor ini (pengurangan I/O dan peningkatan kompresi) secara langsung menghasilkan kueri yang lebih cepat. Inilah mengapa Parquet menjadi pilihan default di banyak mesin analitik dan sistem kueri terdistribusi.

Parquet kini menjadi format standar di data lake dan platform analitik cloud, tempat volume data besar disimpan sekali dan dikueri berulang kali. Di lingkungan tersebut, kinerja dan efisiensi biaya lebih penting daripada keterbacaan manusia, membuat Parquet lebih cocok daripada format berbasis teks seperti CSV atau JSON.

Jika Anda bekerja dengan Python, Anda sering perlu berpindah antar format file. Panduan impor data di Python kami membahas cara bekerja dengan Parquet bersama CSV, JSON, dan format lainnya.

Cara File Parquet Menyimpan Data (Tinjauan Tingkat Tinggi)

Kita sudah membahas manfaat penyimpanan kolumnar, tetapi bagaimana Parquet sebenarnya mengatur data di disk? Alih-alih menulis catatan lengkap secara berurutan (berbasis baris), Parquet mengelompokkan semua nilai dari setiap kolom secara bersama-sama.

Dalam format berbasis baris, setiap catatan ditulis sepenuhnya sebelum beralih ke catatan berikutnya. Ini bekerja baik ketika Anda sering membutuhkan seluruh baris, tetapi menjadi tidak efisien saat kueri analitik hanya memerlukan beberapa field.

Parquet mengambil pendekatan sebaliknya. Semua nilai dari kolom yang sama disimpan bersama, dan setiap kolom bersifat independen. Saat sebuah kueri dijalankan, mesin analitik hanya memindai kolom yang relevan dan mengabaikan sisanya. Jika kueri menerapkan kondisi pada kolom tertentu, mesin mengevaluasi kondisi tersebut secara langsung tanpa menyentuh field yang tidak terkait. Lebih sedikit pembacaan disk, eksekusi lebih cepat.

Anda tidak perlu memahami struktur internal Parquet untuk mendapatkan manfaatnya. Gagasannya sederhana: menyimpan data serupa secara bersama-sama memungkinkan pembacaan yang lebih cerdas. Pilihan desain tunggal ini membuat Parquet efektif untuk beban kerja analitik, bahkan sebelum mempertimbangkan kompresi atau pengoptimalan lainnya.

Pola penyimpanan ini menjadi sangat penting saat Anda bekerja dengan sistem data skala besar. Jika Anda menggunakan PostgreSQL untuk kueri terstruktur, lihat lembar contekan dasar-dasar PostgreSQL kami untuk kiat optimasi kueri. Dan jika Anda menangani dataset yang benar-benar masif, Anda mungkin ingin mengeksplorasi strategi partisi data untuk dikombinasikan dengan penyimpanan kolumnar Parquet.

Tata letak berorientasi kolom ini menjelaskan mengapa Parquet berkinerja sangat baik di lingkungan yang intensif analitik dan mengapa format ini menjadi fondasi dalam sistem data modern.

Fitur Utama Format File Parquet

Di luar konsep inti penyimpanan kolumnar, Parquet mencakup beberapa fitur yang membuatnya sangat efektif untuk beban kerja analitik. Alih-alih mengoptimalkan keterbacaan manusia, format ini memprioritaskan penyimpanan efisien, kueri cepat, dan interoperabilitas di berbagai alat data modern.

Penyimpanan kolumnar

Parquet menyimpan data per kolom, bukan per baris, memungkinkan mesin analitik membaca hanya field yang dibutuhkan untuk sebuah kueri. Ini mengurangi pemindaian data yang tidak perlu dan sangat meningkatkan kinerja untuk dataset besar.

Kompresi efisien

Karena nilai dalam kolom yang sama sering kali serupa, Parquet mencapai rasio kompresi yang jauh lebih tinggi daripada format berbasis baris. Ukuran file yang lebih kecil berarti biaya penyimpanan lebih rendah dan transfer data lebih cepat.

Dukungan skema

File Parquet menyertakan skema eksplisit yang mendefinisikan tipe data dan strukturnya. Ini memastikan interpretasi data yang konsisten di berbagai alat dan mencegah masalah umum yang disebabkan oleh format teks dengan pengetikan longgar. Jika Anda bekerja dengan Power BI, pengelolaan skema sangat penting. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang penanganan struktur tabel dalam panduan kami tentang bekerja dengan tabel di Power Query M.

Metadata bawaan untuk kueri lebih cepat

Parquet menyimpan metadata tentang kolom dan blok data, yang memungkinkan mesin kueri melewati bagian file yang tidak relevan. Ini membuat pemfilteran dan pembacaan selektif lebih efisien tanpa memindai seluruh dataset.

Kompatibilitas dengan alat big data

Parquet didukung oleh sebagian besar kerangka pemrosesan data modern dan mesin kueri, menjadikannya pilihan andal untuk data lake dan alur kerja analitik cloud. Kompatibilitas luas ini membantu tim menghindari penguncian format sambil tetap mempertahankan kinerja.

Format ini bekerja mulus di berbagai alat dan bahasa. Jika Anda membangun dasbor, jalur Power BI Fundamentals kami membahas cara bekerja secara efisien dengan berbagai sumber data. Untuk pengguna R yang melakukan manipulasi data skala besar, paket data.table sangat cocok dipasangkan dengan Parquet untuk analitik berkinerja tinggi.

Parquet vs. CSV dan Format File Lainnya

Pada titik ini, Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana Parquet dibandingkan dengan format yang sudah Anda kenal, seperti CSV. Jawaban singkatnya adalah Parquet dan CSV dirancang untuk use case yang berbeda.

CSV adalah format teks biasa berbasis baris. Mudah dibuat, mudah dibuka di editor teks atau spreadsheet, dan mudah dibagikan. Itu menjadikannya pilihan yang baik untuk dataset kecil, ekspor cepat, dan pertukaran data dasar antar sistem atau orang.

Sebaliknya, Parquet adalah format biner kolumnar yang dibangun untuk analitik. Alih-alih dioptimalkan untuk keterbacaan, format ini dioptimalkan untuk kinerja. Kueri analitik sering hanya membutuhkan beberapa kolom dari dataset besar, dan Parquet dirancang untuk membaca kolom-kolom tersebut secara efisien. Ini membuat analisis data skala besar jauh lebih cepat dan hemat biaya, terutama di lingkungan terdistribusi.

Desain yang sama juga menjelaskan trade-off Parquet. Format ini tidak dapat dibaca manusia, dan jarang menjadi pilihan tepat untuk berbagi data ad hoc atau inspeksi manual. Untuk use case tersebut, format seperti CSV atau JSON tetap lebih praktis.

Format lain berada di antara keduanya. JSON fleksibel dan banyak digunakan untuk API, tetapi tidak efisien untuk analitik pada skala besar. Avro dan ORC, seperti Parquet, dirancang untuk sistem big data, tetapi keduanya melayani peran yang sedikit berbeda tergantung pada apakah akses berbasis baris atau berbasis kolom lebih disukai. Jika Anda mencoba memutuskan di antara format-format ini, kami telah menyusun perbandingan terperinci Avro vs. Parquet yang menjelaskan trade-off-nya.

Dalam praktiknya, Parquet telah menjadi pilihan paling umum ketika kinerja kueri dan efisiensi penyimpanan paling diperhitungkan.

Di Mana File Parquet Umum Digunakan

Mengingat semua yang telah kita bahas tentang cara kerja Parquet dan mengapa itu efektif, mari lihat di mana Anda akan benar-benar menemukannya. File Parquet paling umum di lingkungan di mana volume data besar dikueri berulang kali untuk analisis, bukan dibaca sekali dari awal hingga akhir.

Data lake dan arsitektur lakehouse

Salah satu use case umum adalah data lake dan arsitektur lakehouse, di mana data mentah dan terproses disimpan dengan biaya murah dan dikueri sesuai permintaan. Penyimpanan efisien dan pembacaan kolom selektif Parquet membuatnya cocok untuk dataset besar yang terus berkembang ini.

Business intelligence dan beban kerja analitik

Parquet juga banyak digunakan dalam business intelligence dan beban kerja analitik. Dasbor, laporan, dan analisis eksploratori sering memindai hanya sebagian kolom di banyak catatan, yang selaras sempurna dengan desain kolumnar Parquet.

Alat seperti Power BI dan Tableau sering menggunakan Parquet untuk meningkatkan kinerja. Jika Anda bekerja di Power BI dan ingin lebih mahir mengelola aset data, kursus kami tentang menerapkan dan memelihara aset di Power BI membahas praktik terbaik. Dan jika Anda bersiap memvalidasi keterampilan Power BI secara profesional, lihat panduan kami tentang lulus sertifikasi PL-300 Power BI.

Alur kerja machine learning

Dalam alur kerja machine learning, Parquet sering digunakan untuk menyimpan fitur dan data pelatihan. Model dapat memuat hanya fitur yang diperlukan, mengurangi overhead I/O dan mempercepat eksperimen pada dataset besar. Saat Anda melakukan analisis data eksploratori pada himpunan fitur ini, pustaka visualisasi seperti Plotly Express bekerja baik dengan Parquet. Lembar contekan Plotly Express kami menunjukkan cara membuat visualisasi interaktif secara efisien.

Sistem kueri berbasis cloud dan terdistribusi

Terakhir, Parquet sangat cocok untuk sistem kueri berbasis cloud dan terdistribusi, di mana kinerja dan biaya sangat terkait dengan jumlah data yang dipindai. Dengan meminimalkan pembacaan yang tidak perlu dan mengompresi data secara efektif, Parquet membantu sistem ini melakukan skala secara efisien seiring pertumbuhan volume data.

Alat dan Platform yang Mendukung File Parquet

Mengetahui di mana Parquet digunakan adalah satu hal, tetapi bagaimana dengan alat yang akan Anda gunakan untuk bekerja dengannya? Salah satu alasan Parquet menjadi begitu luas diadopsi adalah dukungan yang luas di seluruh ekosistem data modern. Anda tidak mempelajari format khusus atau milik vendor tertentu. Parquet adalah standar de facto dalam analitik skala besar.

Sebagian besar mesin kueri terdistribusi dan kerangka pemrosesan data dapat membaca dan menulis Parquet secara native. Format ini umum digunakan di platform data cloud, sistem pemrosesan big data, dan mesin analitik yang dirancang untuk memindai dataset besar secara efisien. Karena Parquet adalah format terbuka yang didukung Apache, format ini terintegrasi dengan bersih di berbagai alat tanpa mengunci pengguna pada satu vendor atau stack.

Parquet juga didukung dengan baik dalam alur kerja data science dan machine learning, di mana dataset harus dibagikan lintas tim, pipeline, dan lingkungan. File Parquet yang sama sering dapat digunakan untuk eksplorasi, pelaporan, dan pelatihan model tanpa konversi. Jika Anda bekerja dengan R dan membutuhkan dokumen riset yang reprodusibel, Quarto bekerja baik dengan Parquet untuk membuat laporan yang memadukan kode, analisis, dan hasil.

Kompatibilitas luas ini adalah bagian dari daya tarik Parquet. Memilih Parquet tidak berarti berkomitmen pada database, penyedia cloud, atau mesin analitik tertentu. Ini berarti mengadopsi format yang bekerja lintas platform dan dapat diskalakan bersama arsitektur data Anda.

Keterbatasan dan Trade-off File Parquet

Dengan semua keunggulan ini, Anda mungkin berpikir Parquet adalah jawaban untuk setiap masalah penyimpanan data. Tidak demikian. Terlepas dari kekuatannya, Parquet bukan solusi universal. Desainnya mengutamakan beban kerja tertentu, dan memahami keterbatasannya membantu menghindari penyalahgunaan.

Tidak dioptimalkan untuk pembaruan sering

Parquet dioptimalkan untuk analitik yang dominan baca, bukan pembaruan sering atau penulisan kecil bertahap. Menulis data ke Parquet biasanya dilakukan secara batch, sehingga kurang cocok untuk sistem transaksional atau pembaruan record demi record secara real-time.

Kompleksitas pengelolaan skema

Pengelolaan skema juga bisa lebih kompleks dibandingkan format teks sederhana. Meskipun Parquet mendukung skema dan evolusinya, mengubah definisi kolom dari waktu ke waktu memerlukan koordinasi dan kehati-hatian, terutama di lingkungan data bersama.

Bukan pengganti database

Parquet tidak dirancang untuk menggantikan database pada beban kerja operasional. Format ini tidak memiliki dukungan native untuk transaksi, pengindeksan pencarian titik, dan pembaruan berlatensi rendah—yang semuanya penting untuk sistem yang menghadap aplikasi.

Masalah file kecil

Terakhir, Parquet dapat mengalami apa yang sering disebut "masalah file kecil". Menyimpan data sebagai banyak file Parquet yang sangat kecil mengurangi keuntungan efisiensi penyimpanan kolumnar dan dapat menurunkan kinerja di sistem terdistribusi. Parquet bekerja paling baik saat data ditulis dalam potongan berukuran wajar yang selaras dengan cara data tersebut akan dikueri.

Trade-off ini tidak mengurangi nilai Parquet, tetapi menjelaskan di mana format ini paling cocok: analitik skala besar yang dioptimalkan untuk pembacaan, bukan beban kerja transaksional atau sangat mudah berubah.

Kesalahan umum yang perlu dihindari dengan Parquet

Membuat terlalu banyak file kecil adalah salah satu kesalahan. Menulis ribuan file Parquet kecil meniadakan tujuannya. Usahakan ukuran file setidaknya puluhan megabita, idealnya ratusan. Di sistem terdistribusi, ini biasanya berarti mengonfigurasi operasi penulisan Anda agar melakukan batching dengan tepat.

Menggunakan Parquet untuk data yang sering diperbarui adalah kesalahan lainnya. Jika Anda memperbarui catatan individual sepanjang hari, Parquet bukan pilihan yang tepat. Format ini dirancang untuk penulisan batch, bukan pembaruan bertahap.

Mengabaikan evolusi skema adalah kesalahan. Saat Anda perlu menambah atau mengubah kolom, rencanakan terlebih dahulu. Parquet mendukung evolusi skema, tetapi membutuhkan koordinasi yang cermat, terutama di lingkungan data bersama.

Terakhir, tidak melakukan partisi pada dataset besar adalah kesalahan. Untuk dataset yang sangat besar, pertimbangkan partisi berdasarkan kolom yang sering difilter. Ini memungkinkan mesin kueri melewati seluruh file yang tidak sesuai dengan kriteria filter Anda.

Kapan Anda Sebaiknya (dan Tidak Sebaiknya) Menggunakan Parquet

Dengan semua pertimbangan ini, kapan Anda sebenarnya harus menggunakan Parquet? Jawabannya bergantung pada kecocokan format dengan beban kerja Anda. Parquet adalah pilihan yang kuat, tetapi hanya ketika selaras dengan jenis pekerjaan yang Anda lakukan. Memikirkan cara data Anda dibaca dan ditulis biasanya membuat keputusan menjadi jelas.

Saat Parquet merupakan pilihan yang baik

• Anda bekerja dengan beban kerja analitik atau pelaporan yang memindai dataset besar
• Kueri biasanya membaca hanya sebagian kolom, bukan seluruh baris
• Data ditulis secara batch—misalnya ingest harian atau pipeline terjadwal
• Efisiensi penyimpanan dan kinerja kueri lebih penting daripada keterbacaan manusia
• Anda membangun atau berkontribusi pada arsitektur data lake atau lakehouse

Dalam situasi ini, tata letak kolumnar, kompresi, dan metadata Parquet segera memberikan manfaat.

Saat format yang lebih sederhana mungkin lebih baik

• Anda memerlukan file yang mudah diperiksa atau diedit secara manual
• Data dipertukarkan antar sistem dalam volume kecil atau alur kerja ad hoc
• Anda menangani pembaruan sering atau penulisan transaksional
• Kesederhanaan dan interoperabilitas lebih penting daripada kinerja

Format seperti CSV atau JSON sering lebih cocok untuk pertukaran data ringan atau alur kerja tahap awal. Anggap saja seperti file konfigurasi di lingkungan pengembangan Anda (jika Anda pernah bekerja dengan dotfiles, Anda tahu mengapa teks biasa penting untuk file yang sering perlu dibaca dan diedit).

Intinya adalah Parquet unggul di lingkungan analitik yang dominan baca. Ketika beban kerja Anda sesuai dengan pola itu, sulit untuk mengalahkannya. Jika tidak, format yang lebih sederhana sering menimbulkan lebih sedikit masalah.

Kesimpulan

Inti praktisnya: jika Anda bekerja dengan dataset besar dan kueri Anda biasanya hanya membutuhkan sebagian kolom, Parquet kemungkinan akan menghemat waktu dan biaya. Jika Anda sering memperbarui catatan individual atau membutuhkan file yang dapat dibaca manusia, tetap gunakan format yang lebih sederhana.

Keunggulan Parquet adalah bahwa ini merupakan standar terbuka dengan dukungan ekosistem yang luas. Anda dapat menggunakannya di berbagai alat tanpa terkunci pada satu vendor. Baik Anda analis yang menjalankan kueri, engineer yang membangun pipeline, atau arsitek yang merancang sistem data, Parquet secara alami cocok dengan lingkungan modern yang terdistribusi.

Mulailah dari yang kecil jika Anda baru mengenal Parquet. Cobalah mengonversi salah satu file CSV yang sering Anda kueri menjadi Parquet dan bandingkan kinerja kuerinya. Perbedaannya pada dataset besar biasanya jelas. Dari sana, Anda dapat memutuskan di mana lagi penyimpanan kolumnar masuk akal dalam alur kerja Anda.

Ingin menyelami implementasi lebih jauh? Tutorial Apache Parquet kami memandu Anda melalui contoh praktis dengan kode, dan kami memiliki banyak sumber lain tentang format data modern dan alat analitik untuk membantu Anda membangun sistem data yang lebih efisien.