Avro vs. Parquet: Uma comparação completa para o armazenamento de Big Data

Diferenças entre Avro e Parquet

O Avro e o Parquet são formatos de armazenamento de dados amplamente usados em ecossistemas de Big Data, mas servem a propósitos diferentes e se destacam em cenários diferentes. A seguir, você encontrará uma comparação detalhada de suas diferenças.

Estrutura de dados

• Avro: Usa um formato de armazenamento baseado em linhas, o que significa que os registros inteiros são armazenados sequencialmente. Isso faz com que a Avro seja eficiente para cargas de trabalho com muita gravação, nas quais os dados precisam ser anexados rapidamente.
• Parquet: Usa um formato de armazenamento colunar, em que os dados são armazenados por colunas em vez de linhas. Essa estrutura é vantajosa para consultas analíticas que exigem a leitura apenas de colunas específicas em vez de linhas inteiras.

Visualização de armazenamento baseado em linhas versus armazenamento colunar

Para entender melhor a diferença entre o armazenamento baseado em linhas (Avro) e o armazenamento baseado em colunas (Parquet), considere este conjunto de dados:

Como o Avro armazena os dados (com base em linhas):

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

Cada registro é armazenado sequencialmente, o que o torna eficiente para operações de gravação, mas mais lento para consultas a campos específicos.

Como o Parquet armazena dados (baseado em colunas):

• ID: [101, 102, 103]
• Nome: [Alice, Bob, Carol]
• Idade: [25, 30, 28]
• Cidade: [Nova York, Chicago, Seattle]

Cada coluna é armazenada separadamente, o que torna mais rápido recuperar apenas as colunas necessárias (por exemplo, consultar apenas a coluna "Age").

Evolução do esquema

• Avro: Projetado para a evolução do esquema, permitindo que novos campos sejam adicionados ou modificados sem quebrar a compatibilidade com dados mais antigos. O esquema é armazenado com os dados, tornando-os autodescritivos.
• Parquet: Oferece suporte à evolução do esquema, mas é menos flexível que o Avro. As alterações no esquema podem ser mais complexas, especialmente quando você adiciona ou modifica estruturas de colunas.

Eficiência de compactação e armazenamento

• Avro: Usa codificação binária compacta, mas não aproveita as técnicas de compactação colunar, o que resulta em arquivos maiores em comparação com o Parquet.
• Parquet: Usa técnicas de compactação colunar, como codificação de dicionário, codificação de comprimento de execução e empacotamento de bits, o que o torna mais eficiente em termos de espaço, especialmente para grandes conjuntos de dados.

Desempenho da consulta

• Avro: Não é otimizado para consultas analíticas, pois armazena dados em linhas. A varredura de grandes conjuntos de dados exige a leitura de registros inteiros, o que leva a um desempenho de consulta mais lento em cargas de trabalho de análise.
• Parquet: Otimizado para consultas rápidas, especialmente quando apenas um subconjunto de colunas é necessário. Sua estrutura colunar permite a varredura seletiva, melhorando o desempenho em análises de big data.

Eficiência de gravação e leitura

• Avro: Oferece velocidades de gravação rápidas, pois armazena dados linha por linha. No entanto, as operações de leitura podem ser mais lentas para a análise porque linhas inteiras precisam ser lidas.
• Parquet: Otimizado para desempenho de leitura, mas pode ter velocidades de gravação mais lentas devido à sobrecarga do armazenamento colunar e das técnicas de compactação.

Avro vs. Tabela de comparação de parquet

Quando usar o Avro ou o Parquet

A escolha entre Avro e Parquet depende de seu caso de uso específico, das características da carga de trabalho e dos requisitos de processamento de dados. Abaixo estão diretrizes práticas para ajudar você a determinar quando usar cada formato.

Quando usar o Avro

O Avro é mais adequado para cenários que exigem serialização eficiente, evolução do esquema e armazenamento baseado em linhas. Considere usar o Avro nas seguintes situações:

• Pipelines de dados de streaming e orientados por eventos: O Avro é amplamente usado em plataformas de streaming de dados em tempo real, como o Apache Kafka, devido ao seu formato binário compacto e à serialização eficiente.
• A evolução do esquema é frequente: O Avro é a opção preferida quando você lida com esquemas de dados em evolução, pois ele incorpora o esquema ao arquivo, permitindo modificações suaves sem quebrar a compatibilidade.
• Intercâmbio e integração de dados entre sistemas: O Avro é comumente usado para transmitir dados estruturados entre diferentes aplicativos devido ao seu esquema autodescritivo e ao suporte a várias linguagens de programação.
• Cargas de trabalho com muita gravação: Se o seu fluxo de trabalho envolver gravações ou acréscimos frequentes, o Avro terá um desempenho melhor do que o Parquet. Ele armazena dados em linhas sequenciais sem a sobrecarga da indexação colunar.
• Armazenamento de registros e coleta de dados brutos: O Avro é usado com frequência em sistemas de registro ou no armazenamento de dados brutos não processados devido ao seu armazenamento eficiente em linhas e à capacidade de capturar registros detalhados.

Quando usar o Parquet

O Parquet é ideal para cargas de trabalho analíticas, processamento de big data e eficiência de armazenamento. Use o Parquet quando:

• Consultas analíticas e armazenamento de dados: Se o seu objetivo principal for o desempenho rápido de consultas em data lakes, data warehousesousistemas OLAP (Online AnalyticalProcessing), a estrutura colunar do Parquet é altamente eficiente.
• Cargas de trabalho com muita leitura: O Parquet é otimizado para cenários em que os dados são lidos com frequência, mas gravados com menos frequência, como painéis de BI, relatórios e análises em lote.
• Big data e processamento distribuído: O Parquet é o formato preferido para estruturas de big data, como Apache Spark, Hive, Presto e Snowflake, em que o armazenamento em colunas reduz os custos de E/S e melhora o desempenho.
• Otimização da compactação e do armazenamento: Se a eficiência do armazenamento for uma prioridade, as técnicas avançadas de compactação do Parquet (por exemplo, codificação de dicionário, codificação de comprimento de execução) reduzem significativamente o tamanho dos arquivos em comparação com os formatos baseados em linhas.
• Leituras seletivas de colunas e projeção de esquemas: Ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, mas consultar apenas algumas colunas, o Parquet permite a varredura seletiva de colunas, tornando as consultas significativamente mais rápidas e econômicas.

Qual deles você deve escolher?

Como o Avro e o Parquet funcionam com ferramentas de Big Data

O Avro e o Parquet são amplamente usadosem estruturas de processamento de big data, plataformas de nuvem e ambientes de computação distribuída. A seguir, você encontrará uma visão geral de como o Avro e o Parquet se integram às ferramentas populares de Big Data.

Apache Spark

O Apache Spark é uma estrutura de computação distribuída amplamente usada para processar grandes conjuntos de dados. Ele é compatível com Avro e Parquet, mas cada formato tem vantagens distintas, dependendo do caso de uso.

Usando o Avro no Apache Spark

• O Avro é ideal para ingestão de dados e pipelines de ETL devido à sua estrutura baseada em linhas.
• Ele permite a evolução do esquema, o que o torna a opção preferida para os pipelines de streaming do Kafka.
• Normalmente usado como um formato intermediário antes de converter os dados em formatos de fácil análise, como o Parquet.

Exemplo:

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")

Usando o Parquet no Apache Spark

• O Parquet é otimizado para análise e processamento em lote no Spark.
• Como as consultas do Spark geralmente envolvem a varredura de colunas específicas, o armazenamento em colunas do Parquet reduz a E/S e acelera as consultas.
• É o formato de armazenamento padrão em muitos lagos de dados e ambientes analíticos.

Exemplo:

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

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

Apache Hive e Presto

O Apache Hive e o Presto são mecanismos de consulta baseados em SQL projetados para big data. Ambos os mecanismos suportam Avro e Parquet, mas se comportam de maneira diferente:

Avro em Hive e Presto

• Usado em fluxos de trabalho de ingestão de dados antes da transformação em um formato otimizado.
• Oferece flexibilidade para a evolução do esquema, mas as consultas podem ser mais lentas devido à varredura baseada em linhas.

Exemplo:

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

Parquet no Hive e no Presto

• Formato preferido para análises devido à redução de colunas e à compactação eficiente.
• As consultas são significativamente mais rápidas porque somente as colunas necessárias são lidas.

Exemplo:

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

Apache Kafka

O Kafka é uma plataforma de streaming de dados em tempo real, e o Avro é o padrão de fato para serialização de mensagens.

Por que a Avro é preferida no Kafka

• O formato binário compacto torna as mensagens menores, reduzindo a largura de banda e os custos de armazenamento.
• O suporte à evolução do esquema garante a compatibilidade entre produtores e consumidores.
• Funciona perfeitamente com o Confluent Schema Registry, permitindo o controle da versão do esquema.

Exemplo:

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 dados em nuvem (AWS, GCP, Azure)

Tanto o Avro quanto o Parquet são compatíveis com as principais plataformas de nuvem, mas são usados de forma diferente.

AWS (Amazon S3, Glue, Redshift, Athena)

• Avro: Usado para armazenar dados de streaming e evolução deesquemas em trabalhos de ETL do AWS Glue.
• Parquet: Preferencialmente no AWS Athena, RedshiftSpectrum e lagos de dados para análises mais rápidas.

SELECT * FROM my_parquet_table WHERE year = 2023;

Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow, GCS)

• Avro: Usado para ingerir dados brutos no Google Dataflow.
• Parquet: Otimizado para o Google BigQuery, permitindo a recuperação baseada em colunas.

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

Azure (lago de dados do Azure, Synapse Analytics, Databricks)

• Avro: Usado para a troca de dados e a inserção dedados no Azure Data Factory.
• Parquet: Você tem preferência pelod no Azure Synapse Analytics e no AzureDatabricks para otimizar o armazenamento e a análise.

Pipelines de ETL e armazenamento de dados

Ambos os formatos desempenham funções diferentes nos pipelines de ETL:

Conclusão

O Avro e o Parquet são formatos essenciais de armazenamento de dados em ecossistemas de big data, cada um servindo a propósitos diferentes. Esta publicação explorou sua arquitetura técnica, casos de uso, integração com ferramentas de Big Data e função nos pipelines de ETL.

As principais conclusões incluem:

• O formato baseado em linhas do Avro é eficiente para streaming, evolução de esquemas e serialização de dados.
• O formato colunar do Parquet otimiza as consultas analíticas, a compactação e a eficiência do armazenamento.
• As ferramentas de Big Data, como Apache Spark, Hive e Kafka, integram-se a esses formatos de diferentes maneiras.
• Os pipelines de ETL geralmente usam ambos, com o Avro lidando com a ingestão de dados brutos e o Parquet permitindo análises eficientes.

Para criar uma base mais sólida em data warehousing e processamento de big data, explore os conceitos de data warehousing. Para obter insights sobre o processamento de dados em tempo real e em lote, leia Batch vs. processamento de dados em lote. Processamento de fluxo. Para que você tenha experiência prática com ferramentas de Big Data, o curso Big Data Fundamentals with PySpark é um ótimo ponto de partida.

Compreender esses formatos de armazenamento e seus aplicativos é fundamental para projetar arquiteturas de dados dimensionáveis e eficientes.