Che cos'è un file Parquet? Cose importanti da sapere

Il formato dei file è uno dei principali colli di bottiglia nell'analisi dei dati. I formati basati su testo come CSV e JSON sono facili da leggere e condividere, ma non sono stati progettati per la scala e la complessità dei carichi di lavoro analitici moderni. Ogni query paga una penale in termini di prestazioni perché questi formati non distinguono tra i dati di cui hai bisogno e quelli di cui non hai bisogno.

Parquet risolve questo problema. È un formato di file costruito specificamente per i carichi di lavoro analitici nell'ingegneria dei dati, nella data science e nei sistemi di big data. Memorizzare i dati colonna per colonna invece che riga per riga consente alle query di leggere solo ciò che serve. E qual è il risultato? Query più veloci, costi di archiviazione inferiori e meno calcolo sprecato.

In questo articolo, ti guiderò attraverso ciò che rende Parquet diverso, come funziona a grandi linee e quando dovresti usarlo. Mi concentro su concetti e casi d'uso piuttosto che su dettagli di implementazione di basso livello o codice. Se vuoi metterti alla prova con esempi di codice e un'implementazione pratica, abbiamo una guida dettagliata su Apache Parquet per i professionisti dei dati che copre il lato tecnico.

Che cos'è un file Parquet?

Quindi, che cos'è esattamente Parquet? Alla base, è un formato di archiviazione colonnare costruito per un'archiviazione efficiente dei dati e query analitiche veloci. Invece di memorizzare i dati riga per riga, come nei formati tradizionali, Parquet li memorizza colonna per colonna. Questo cambiamento apparentemente semplice lo rende adatto all'elaborazione di dati su larga scala.

Parquet funziona al meglio negli scenari in cui:

• Leggi solo un sottoinsieme di colonne da un dataset
• Scansioni grandi volumi di dati
• Esegui aggregazioni, filtri e query analitiche

Il formato fa parte dell'ecosistema Apache ed è mantenuto come standard open-source da Apache Parquet. Poiché è aperto e ben supportato, Parquet si integra senza problemi con molti strumenti di data management moderni, inclusi data warehouse, data lake e framework di elaborazione distribuita.

Archiviazione colonnare vs. formati basati su righe

I formati basati su righe (CSV, JSON) memorizzano i record completi in un'unica riga. Questo funziona bene per casi d'uso transazionali o quando devi leggere intere righe in una volta.

I formati colonnari (Parquet) memorizzano insieme tutti i valori della stessa colonna. Questo permette ai motori analitici di leggere solo le colonne necessarie, saltando tutto il resto.

Ecco un esempio: se un dataset ha 50 colonne ma la tua analisi ne richiede solo 3, un formato colonnare come Parquet può leggere solo quelle 3. Con un formato basato su righe, l'intera riga deve essere scansionata, anche se la maggior parte dei dati non viene utilizzata.

Rendiamolo concreto. Immagina di analizzare transazioni di e-commerce. Il tuo dataset contiene 40 colonne, ma ti serve solo calcolare il valore medio degli ordini per mese. Ti servono solo order_total e order_date. Con Parquet, la tua query legge esattamente queste 2 colonne. Con CSV, legge tutte le 40 colonne per ogni singola riga, anche se 38 sono irrilevanti per la tua analisi. Su un dataset con milioni di transazioni, la differenza è enorme.

Questo tipo di efficienza è fondamentale per rendere i dati utili. Se ti interessa come i dati grezzi si trasformano in insight azionabili, il nostro cheat sheet sulla piramide dati-informazioni-conoscenza-saggezza spiega questa trasformazione.

Perché Parquet è ampiamente utilizzato

Questo design colonnare si traduce in diversi vantaggi pratici per l'analisi:

• Migliore compressione, poiché tipi di dati simili memorizzati insieme si comprimono più efficacemente
• Prestazioni delle query più veloci, dato che i motori analitici elaborano complessivamente meno dati
• Costi di archiviazione inferiori rispetto ai formati in testo semplice

Queste proprietà rendono Parquet una scelta comune nei data lake, nei sistemi di archiviazione cloud e nelle pipeline analitiche in cui l'efficienza conta più della leggibilità umana.

In breve, Parquet è un formato di file orientato alle colonne e open standard, costruito per gestire grandi dataset in modo efficiente, soprattutto quando l'obiettivo è l'analisi piuttosto che il semplice scambio di dati.

Perché i file Parquet sono usati nell'analisi dei dati

Ora che abbiamo visto cos'è Parquet, vediamo perché è diventato così popolare nell'analisi dei dati. Il motivo non è che Parquet sia più facile da usare rispetto ad altri formati. È che Parquet è molto più efficiente su larga scala, e la maggior parte dei carichi di lavoro analitici non è come i sistemi transazionali, in cui recuperi un record completo alla volta. Invece, scansionano grandi dataset e si concentrano su un sottoinsieme di colonne.

L'archiviazione colonnare si adatta naturalmente a questo schema. Quando i dati sono memorizzati colonna per colonna, i motori analitici leggono solo i campi necessari. Se una query tocca cinque colonne su cinquanta, Parquet consente al motore di saltare completamente le restanti quarantacinque. Questo riduce drasticamente l'I/O su disco, spesso il principale collo di bottiglia nell'elaborazione dei dati.

La compressione è un altro grande vantaggio. I valori nella stessa colonna di solito condividono tipi di dati e intervalli simili, quindi Parquet li comprime molto più efficacemente rispetto ai formati basati su righe. Una compressione migliore significa file più piccoli, costi di archiviazione inferiori e meno dati da trasferire durante l'esecuzione delle query.

Questi due fattori (I/O ridotto e compressione migliorata) si traducono direttamente in query più veloci. Ecco perché Parquet è diventato una scelta predefinita in molti motori analitici e sistemi di query distribuite.

Parquet è ormai un formato standard nei data lake e nelle piattaforme analitiche cloud, dove grandi volumi di dati vengono archiviati una volta e interrogati ripetutamente. In questi ambienti, le prestazioni e l'efficienza dei costi contano più della leggibilità umana, rendendo Parquet una scelta migliore rispetto ai formati testuali come CSV o JSON.

Se lavori con Python, spesso dovrai passare tra diversi formati di file. La nostra guida all'importazione dei dati in Python spiega come lavorare con Parquet insieme a CSV, JSON e altri formati.

Come i file Parquet memorizzano i dati (panoramica ad alto livello)

Abbiamo parlato dei vantaggi dell'archiviazione colonnare, ma come organizza effettivamente i dati su disco Parquet? Invece di scrivere i record completi in sequenza (basato su righe), Parquet raggruppa insieme tutti i valori di ciascuna colonna.

In un formato basato su righe, ogni record viene scritto per intero prima di passare al successivo. Questo funziona bene quando spesso ti servono intere righe, ma diventa inefficiente quando le query analitiche si interessano solo a pochi campi.

Parquet adotta l'approccio opposto. Tutti i valori della stessa colonna sono memorizzati insieme e ogni colonna è indipendente. Quando viene eseguita una query, il motore analitico scansiona solo le colonne pertinenti e ignora il resto. Se una query applica condizioni a una colonna specifica, il motore valuta tali condizioni direttamente senza toccare campi non correlati. Meno letture da disco, esecuzione più rapida.

Non devi conoscere le strutture interne di Parquet per trarne vantaggio. L'idea chiave è semplice: memorizzare dati simili insieme abilita letture più intelligenti. Questa singola scelta progettuale rende Parquet efficace per i carichi di lavoro analitici, anche prima di considerare la compressione o altre ottimizzazioni.

Questi schemi di archiviazione diventano particolarmente importanti quando lavori con sistemi di dati su larga scala. Se usi PostgreSQL per query strutturate, dai un'occhiata al nostro cheat sheet sulle basi di PostgreSQL per suggerimenti sull'ottimizzazione delle query. E se stai gestendo dataset davvero massicci, potresti esplorare le strategie di partizionamento dei dati da combinare con l'archiviazione colonnare di Parquet.

Questo layout orientato alle colonne spiega perché Parquet offre prestazioni così buone in ambienti ad alta intensità analitica e perché è diventato un formato fondamentale nei sistemi di dati moderni.

Caratteristiche chiave del formato file Parquet

Oltre al concetto di base dell'archiviazione colonnare, Parquet include diverse funzionalità che lo rendono particolarmente efficace per i carichi di lavoro analitici. Piuttosto che ottimizzare per la leggibilità umana, il formato dà priorità all'archiviazione efficiente, a query veloci e all'interoperabilità tra gli strumenti moderni per i dati.

Archiviazione colonnare

Parquet memorizza i dati per colonne invece che per righe, consentendo ai motori analitici di leggere solo i campi necessari per una query. Questo riduce scansioni di dati non necessarie e migliora significativamente le prestazioni su grandi dataset.

Compressione efficiente

Poiché i valori nella stessa colonna sono spesso simili, Parquet raggiunge rapporti di compressione molto più elevati rispetto ai formati basati su righe. File più piccoli significano costi di archiviazione inferiori e trasferimenti di dati più rapidi.

Supporto per gli schemi

I file Parquet includono uno schema esplicito che definisce tipi di dati e struttura. Questo garantisce un'interpretazione coerente dei dati tra gli strumenti e previene problemi comuni causati da formati di testo debolmente tipizzati. Se lavori con Power BI, la gestione degli schemi è particolarmente importante. Puoi approfondire la gestione delle strutture di tabelle nella nostra guida su lavorare con le tabelle in Power Query M.

Metadati integrati per query più veloci

Parquet memorizza metadati su colonne e blocchi di dati, il che consente ai motori di query di saltare sezioni irrilevanti di un file. Questo rende più efficienti i filtraggi e le letture selettive senza scansionare l'intero dataset.

Compatibilità con strumenti per big data

Parquet è supportato dalla maggior parte dei moderni framework di elaborazione dati e motori di query, rendendolo una scelta affidabile per data lake e workflow di analisi in cloud. Questa ampia compatibilità aiuta i team a evitare il lock-in di formato mantenendo al contempo le prestazioni.

Il formato funziona senza intoppi tra strumenti e linguaggi diversi. Se stai creando dashboard, il nostro percorso Power BI Fundamentals spiega come lavorare in modo efficiente con varie fonti dati. Per gli utenti R che fanno manipolazioni di dati su larga scala, il pacchetto data.table si abbina bene a Parquet per analisi ad alte prestazioni.

Parquet vs. CSV e altri formati di file

A questo punto potresti chiederti come Parquet si confronti con i formati che già conosci, come CSV. La risposta breve è che Parquet e CSV sono progettati per casi d'uso diversi.

CSV è un formato basato su righe e in testo semplice. È facile da creare, facile da aprire in un editor di testo o foglio di calcolo e semplice da condividere. Questo lo rende una buona scelta per piccoli dataset, esportazioni rapide e scambio di dati di base tra sistemi o persone.

Parquet, invece, è un formato binario e colonnare costruito per l'analisi. Invece di ottimizzare per la leggibilità, ottimizza per le prestazioni. Le query analitiche spesso hanno bisogno solo di poche colonne da un grande dataset, e Parquet è progettato per leggere in modo efficiente solo quelle colonne. Questo rende l'analisi dei dati su larga scala molto più veloce ed economica, soprattutto in ambienti distribuiti.

Lo stesso design spiega anche i compromessi di Parquet. Non è leggibile dall'uomo ed è raramente la scelta giusta per la condivisione ad hoc di dati o l'ispezione manuale. Per questi casi d'uso, formati come CSV o JSON restano più pratici.

Altri formati si collocano a metà strada. JSON è flessibile e ampiamente usato per le API, ma è inefficiente per l'analisi su larga scala. Avro e ORC, come Parquet, sono progettati per i sistemi di big data, ma svolgono ruoli leggermente diversi a seconda che si preferisca l'accesso basato su righe o su colonne. Se stai cercando di decidere tra questi formati, abbiamo preparato un confronto dettagliato tra Avro e Parquet che illustra i compromessi.

In pratica, Parquet è diventato la scelta più comune quando contano soprattutto le prestazioni delle query e l'efficienza di archiviazione.

Dove i file Parquet sono comunemente utilizzati

Visto tutto ciò che abbiamo trattato su come funziona Parquet e perché è efficace, vediamo dove lo incontrerai effettivamente. I file Parquet sono più comuni in ambienti in cui grandi volumi di dati vengono interrogati ripetutamente per l'analisi, piuttosto che letti una volta dall'inizio alla fine.

Data lake e architetture lakehouse

Un caso d'uso comune sono i data lake e le architetture lakehouse, dove i dati grezzi e quelli processati vengono archiviati a basso costo e interrogati su richiesta. L'archiviazione efficiente di Parquet e le letture selettive delle colonne lo rendono adatto a questi dataset ampi e in evoluzione.

Business intelligence e carichi di lavoro analitici

Parquet è anche ampiamente utilizzato nella business intelligence e nei carichi di lavoro analitici. Dashboard, report e analisi esplorative spesso scansionano solo un sottoinsieme di colonne su molti record, in perfetto allineamento con il design colonnare di Parquet.

Strumenti come Power BI e Tableau usano spesso Parquet per migliorare le prestazioni. Se lavori in Power BI e vuoi migliorare la gestione degli asset di dati, il nostro corso su distribuire e mantenere asset in Power BI copre le migliori pratiche. E se ti stai preparando a certificare professionalmente le tue competenze in Power BI, consulta la nostra guida su superare la certificazione PL-300 Power BI.

Workflow di machine learning

Nei workflow di machine learning, Parquet è spesso usato per memorizzare feature e dati di training. I modelli possono caricare solo le feature necessarie, riducendo l'overhead di I/O e accelerando gli esperimenti su grandi dataset. Quando fai analisi esplorativa dei dati su questi set di feature, librerie di visualizzazione come Plotly Express lavorano bene con Parquet. Il nostro cheat sheet su Plotly Express ti mostra come creare visualizzazioni interattive in modo efficiente.

Sistemi di query cloud e distribuiti

Infine, Parquet è adatto ai sistemi di query basati su cloud e distribuiti, in cui prestazioni e costi sono strettamente legati alla quantità di dati scansionati. Riducendo al minimo le letture non necessarie e comprimendo efficacemente i dati, Parquet aiuta questi sistemi a scalare in modo efficiente con la crescita dei volumi di dati.

Strumenti e piattaforme che supportano i file Parquet

Sapere dove viene usato Parquet è una cosa, ma quali sono gli strumenti reali con cui lavorerai? Uno dei motivi per cui Parquet è così adottato è l'ampio supporto negli ecosistemi dati moderni. Non stai imparando un formato di nicchia o legato a un fornitore. Parquet è uno standard de facto nell'analisi su larga scala.

La maggior parte dei motori di query distribuiti e dei framework di elaborazione dati può leggere e scrivere Parquet in modo nativo. È comunemente usato nelle piattaforme dati cloud, nei sistemi di elaborazione big data e nei motori analitici progettati per scansionare in modo efficiente grandi dataset. Poiché Parquet è un formato aperto supportato da Apache, si integra facilmente tra gli strumenti senza vincolare gli utenti a un singolo vendor o stack.

Parquet è anche ben supportato nei workflow di data science e machine learning, in cui i dataset devono essere condivisi tra team, pipeline e ambienti. Gli stessi file Parquet possono spesso essere usati per esplorazione, reporting e training dei modelli senza conversione. Se lavori con R e hai bisogno di documenti di ricerca riproducibili, Quarto funziona bene con Parquet per creare report che uniscono codice, analisi e risultati.

Questa ampia compatibilità è parte dell'attrattiva di Parquet. Scegliere Parquet non significa impegnarsi in un database, un provider cloud o un motore analitico specifico. Significa adottare un formato che funziona tra piattaforme e scala con l'architettura dei tuoi dati.

Limitazioni e compromessi dei file Parquet

Con tutti questi vantaggi, potresti pensare che Parquet sia la risposta a ogni problema di archiviazione dati. Non è così. Nonostante i suoi punti di forza, Parquet non è una soluzione universale. Il suo design favorisce determinati carichi di lavoro, e comprenderne le limitazioni aiuta a evitare usi impropri.

Non ottimizzato per aggiornamenti frequenti

Parquet è ottimizzato per analisi con prevalenza di letture, non per aggiornamenti frequenti o piccole scritture incrementali. La scrittura di dati in Parquet avviene tipicamente in batch, il che lo rende poco adatto a sistemi transazionali o aggiornamenti in tempo reale record per record.

Complessità nella gestione degli schemi

La gestione degli schemi può anche essere più complessa rispetto ai semplici formati testuali. Sebbene Parquet supporti schemi ed evoluzione, cambiare le definizioni delle colonne nel tempo richiede coordinamento e attenzione, soprattutto in ambienti di dati condivisi.

Non sostituisce un database

Parquet non è progettato per sostituire i database per i carichi operativi. Manca di supporto nativo per transazioni, indicizzazione per ricerche puntuali e aggiornamenti a bassa latenza, tutti elementi fondamentali per i sistemi rivolti alle applicazioni.

Il problema dei file piccoli

Infine, Parquet può soffrire di quello che spesso viene chiamato "problema dei file piccoli". Archiviare i dati come molti file Parquet minuscoli riduce i guadagni di efficienza dell'archiviazione colonnare e può penalizzare le prestazioni nei sistemi distribuiti. Parquet funziona meglio quando i dati vengono scritti in blocchi di dimensioni ragionevoli, in linea con il modo in cui verranno interrogati.

Questi compromessi non sminuiscono il valore di Parquet, ma chiariscono dove si adatta meglio: analisi su larga scala ottimizzate per la lettura, piuttosto che carichi di lavoro transazionali o altamente mutabili.

Errori comuni da evitare con Parquet

Creare troppi file piccoli è un errore. Scrivere migliaia di minuscoli file Parquet vanifica lo scopo. Punta a file di almeno decine di megabyte, idealmente centinaia. Nei sistemi distribuiti, questo di solito significa configurare le operazioni di scrittura per fare batch in modo appropriato.

Usare Parquet per dati aggiornati frequentemente è un altro errore. Se aggiorni singoli record durante la giornata, Parquet non è la scelta giusta. È progettato per scritture in batch, non per aggiornamenti incrementali.

Ignorare l'evoluzione dello schema è un errore. Quando devi aggiungere o modificare colonne, pianifica in anticipo. Parquet supporta l'evoluzione degli schemi, ma richiede un'attenta coordinazione, soprattutto in ambienti di dati condivisi.

Infine, non partizionare dataset di grandi dimensioni sarebbe un errore. Per dataset molto grandi, dovresti considerare il partizionamento per colonne comunemente usate nei filtri. Questo consente ai motori di query di saltare interi file che non corrispondono ai criteri di filtro.

Quando dovresti (e non dovresti) usare Parquet

Quindi, con tutte queste considerazioni in mente, quando dovresti effettivamente usare Parquet? La risposta dipende dall'abbinare il formato al tuo carico di lavoro. Parquet è una scelta valida, ma solo quando si adatta al tipo di lavoro che stai svolgendo. Riflettere su come i tuoi dati vengono letti e scritti di solito rende la decisione semplice.

Quando Parquet è una buona scelta

• Stai lavorando con carichi di lavoro analitici o di reporting che scansionano grandi dataset
• Le query leggono tipicamente solo un sottoinsieme di colonne, non intere righe
• I dati vengono scritti in batch, ad esempio ingest giornalieri o pipeline programmate
• Efficienza di archiviazione e prestazioni delle query contano più della leggibilità umana
• Stai costruendo o contribuendo a un'architettura di data lake o lakehouse

In queste situazioni, il layout colonnare, la compressione e i metadati di Parquet ripagano rapidamente.

Quando formati più semplici possono essere migliori

• Hai bisogno di file facili da ispezionare o modificare a mano
• I dati vengono scambiati tra sistemi in piccoli volumi o workflow ad hoc
• Ti confronti con aggiornamenti frequenti o scritture transazionali
• Semplicità e interoperabilità contano più delle prestazioni

Formati come CSV o JSON sono spesso più adatti per lo scambio leggero di dati o fasi iniziali del workflow. Pensali come i file di configurazione nel tuo ambiente di sviluppo (se hai mai lavorato con i dotfiles, sai perché il testo semplice è importante per i file che devi leggere e modificare di frequente).

L'idea chiave è che Parquet dà il meglio negli ambienti analitici con prevalenza di letture. Quando il tuo carico di lavoro rispecchia questo schema, è difficile batterlo. Quando non lo fa, i formati più semplici spesso portano a meno problemi.

Conclusione

Ecco la conclusione pratica: se lavori con grandi dataset e le tue query richiedono in genere solo un sottoinsieme di colonne, Parquet probabilmente ti farà risparmiare tempo e denaro. Se esegui aggiornamenti frequenti su singoli record o hai bisogno di file leggibili dall'uomo, resta su formati più semplici.

La bellezza di Parquet è che è uno standard aperto con ampio supporto nell'ecosistema. Puoi usarlo tra strumenti diversi senza legarti a un unico fornitore. Che tu sia un analista che esegue query, un ingegnere che costruisce pipeline o un architetto che progetta sistemi di dati, Parquet si inserisce naturalmente negli ambienti moderni e distribuiti.

Se sei alle prime armi con Parquet, inizia in piccolo. Prova a convertire uno dei tuoi file CSV più interrogati in Parquet e confronta le prestazioni delle query. La differenza su grandi dataset è di solito evidente. Da lì, puoi decidere dove altro l'archiviazione colonnare abbia senso nel tuo workflow.

Vuoi approfondire l'implementazione? Il nostro tutorial su Apache Parquet illustra esempi pratici con codice e abbiamo molte altre risorse su formati dati moderni e strumenti analitici per aiutarti a costruire sistemi dati più efficienti.