Parquet Dosyası Nedir? Bilmeniz Gereken Temel Noktalar

Dosya formatı, veri analitiğinde en büyük darboğazlardan biridir. CSV ve JSON gibi metin tabanlı formatlar okumak ve paylaşmak kolaydır, ancak modern analitik iş yüklerinin ölçeği ve karmaşıklığı için tasarlanmadılar. Bu formatlar ihtiyaç duyduğunuz veri ile duymadığınız veri arasında ayrım yapmadığından her sorgu bir performans cezası öder.

Parquet bu sorunu çözer. Veri mühendisliği, veri bilimi ve büyük veri sistemlerindeki analitik iş yükleri için özel olarak oluşturulmuş bir dosya formatıdır. Verileri satır satır yerine sütun sütun saklamak, sorguların yalnızca ihtiyaç duyduklarını okumasına olanak tanır. Sonuç ne olur? Daha hızlı sorgular, daha düşük depolama maliyetleri ve daha az boşa harcanan hesaplama.

Bu yazıda, Parquet’i farklı kılan şeyleri, yüksek düzeyde nasıl çalıştığını ve ne zaman kullanmanız gerektiğini anlatacağım. Düşük seviyeli uygulama ayrıntıları veya koda değil, kavramlara ve kullanım senaryolarına odaklanıyorum. Kod örnekleri ve pratik uygulama ile bizzat çalışmak isterseniz, teknik yönleri ele alan veri profesyonelleri için Apache Parquet rehberimiz mevcut.

Parquet Dosyası Nedir?

Peki Parquet tam olarak nedir? Özünde, verimli veri depolama ve hızlı analitik sorgular için oluşturulmuş sütun bazlı bir depolama dosya formatıdır. Geleneksel formatlarda olduğu gibi veriyi satır satır saklamak yerine, Parquet veriyi sütun sütun saklar. Görünüşte basit olan bu değişiklik, onu büyük ölçekli veri işleme için çok uygun hale getirir.

Parquet en iyi şu senaryolarda çalışır:

• Bir veri kümesinden yalnızca bazı sütunları okuduğunuzda
• Büyük hacimli verileri taradığınızda
• Toplamalar, filtreleme ve analitik sorgular yaptığınızda

Format, Apache ekosisteminin bir parçasıdır ve Apache Parquet tarafından açık kaynaklı bir standart olarak sürdürülür. Açık ve iyi desteklendiği için Parquet; veri ambarları, veri gölleri ve dağıtık işleme çerçeveleri dahil olmak üzere birçok modern veri aracıyla sorunsuz bütünleşir.

Sütun bazlı depolama vs. satır bazlı formatlar

Satır bazlı formatlar (CSV, JSON) tam kayıtları tek bir satırda saklar. Bu, işlemsel kullanım durumları veya tüm satırları bir kerede okumanız gerektiğinde iyi çalışır.

Sütun bazlı formatlar (Parquet) aynı sütundaki tüm değerleri birlikte saklar. Bu, analitik motorların yalnızca ihtiyaç duyduğu sütunları okumasına ve diğer her şeyi atlamasına olanak tanır.

Örneğin: Bir veri kümesinde 50 sütun var ve analiziniz yalnızca 3’üne ihtiyaç duyuyor. Parquet gibi sütun bazlı bir format, yalnızca bu 3 sütunu okuyabilir. Satır bazlı bir formatta ise, verinin çoğu kullanılmasa bile tüm satır taranmak zorundadır.

Bunu somutlaştıralım. E-ticaret işlemlerini analiz ettiğinizi düşünün. Veri kümeniz 40 sütun içeriyor, ancak aylara göre ortalama sipariş değerini hesaplamanız gerekiyor. Sadece order_total ve order_date sütunlarına ihtiyaç duyarsınız. Parquet ile sorgunuz tam olarak bu 2 sütunu okur. CSV ile ise, analizinize ilgisiz olan 38’i dahil tüm 40 sütun her satır için okunur. Milyonlarca işlem içeren bir veri kümesinde bu fark çok büyüktür.

Bu tür bir verimlilik, verinin nasıl faydalı hale geldiğinin temelidir. Ham verinin eyleme dönüştürülebilir içgörülere nasıl ilerlediği ilginizi çekiyorsa, veri-bilgi-bilgi birikimi-bilgelik piramidi kopya kâğıdımız bu dönüşümü adım adım açıklar.

Parquet neden yaygın kullanılıyor

Bu sütun bazlı tasarım, analitik için birkaç pratik avantaja dönüşür:

• Benzer veri türleri birlikte saklandığından daha iyi sıkıştırma
• Analitik motorların genel olarak daha az veri işlemesi sayesinde daha hızlı sorgu performansı
• Düz metin formatlara kıyasla daha düşük depolama maliyetleri

Bu özellikler, Parquet’i insan okunabilirliğinden ziyade verimliliğin önemli olduğu veri gölleri, bulut depolama sistemleri ve analitik boru hatlarında yaygın bir tercih haline getirir.

Kısacası, Parquet büyük veri kümelerini verimli şekilde işlemek için oluşturulmuş, özellikle amaç basit veri alışverişi değil analiz olduğunda öne çıkan sütun odaklı, açık standart bir dosya formatıdır.

Parquet Dosyaları Veri Analitiğinde Neden Kullanılır

Parquet’in ne olduğunu ele aldığıma göre, veri analitiğinde neden bu kadar popüler hale geldiğine bakalım. Nedeni, Parquet’in diğer formatlardan daha kolay olması değil. Parquet’in ölçek üzerinde çok daha verimli olmasıdır ve çoğu analitik iş yükü, tek seferde tam bir kaydı getirdiğiniz işlemsel sistemler gibi değildir. Bunun yerine, büyük veri kümelerini tarar ve bazı sütunlara odaklanırlar.

Sütun bazlı depolama bu desene doğal olarak uyar. Veriler sütun sütun saklandığında, analitik motorlar yalnızca ihtiyaç duydukları alanları okur. Bir sorgu elli sütundan beşine dokunuyorsa, Parquet motorun kalan kırk beşini tamamen atlamasına izin verir. Bu, veri işlemedeki başlıca darboğaz olan disk I/O’sunu dramatik şekilde azaltır.

Sıkıştırma bir diğer büyük avantajdır. Aynı sütundaki değerler genellikle benzer veri türleri ve aralıklara sahiptir, bu nedenle Parquet, satır bazlı formatlardan çok daha etkili sıkıştırır. Daha iyi sıkıştırma; daha küçük dosyalar, daha düşük depolama maliyetleri ve sorgu yürütme sırasında aktarılacak daha az veri demektir.

Bu iki faktör (azaltılmış I/O ve iyileştirilmiş sıkıştırma) doğrudan daha hızlı sorgulara dönüşür. Bu nedenle Parquet, birçok analitik motor ve dağıtık sorgu sisteminde varsayılan bir tercih haline gelmiştir.

Parquet artık veri göllerinde ve bulut analitik platformlarında standart bir formattır; burada büyük hacimli veriler bir kez depolanır ve tekrar tekrar sorgulanır. Bu ortamlarda performans ve maliyet verimliliği, insan okunabilirliğinden daha önemlidir; bu da Parquet’i CSV veya JSON gibi metin tabanlı formatlardan daha uygun kılar.

Python ile çalışıyorsanız, sık sık farklı dosya formatları arasında geçiş yapmanız gerekir. Python’da veri içe aktarma rehberimiz, Parquet ile CSV, JSON ve diğer formatlarla birlikte nasıl çalışılacağını kapsar.

Parquet Dosyaları Veriyi Nasıl Depolar (Yüksek Düzeyde Genel Bakış)

Sütun bazlı depolamanın faydalarından bahsettik, peki Parquet veriyi diskte aslında nasıl düzenler? Tam kayıtları ardışık yazmak (satır bazlı) yerine, Parquet her sütundaki tüm değerleri birlikte gruplar.

Satır bazlı bir formatta, her kayıt tamamen yazılır ve sonra bir sonrakine geçilir. Bu, sık sık tüm satırlara ihtiyaç duyduğunuzda iyi çalışır; ancak analitik sorgular yalnızca birkaç alanla ilgilendiğinde verimsiz hale gelir.

Parquet bunun tersini yapar. Aynı sütundaki tüm değerler birlikte saklanır ve her sütun bağımsızdır. Bir sorgu çalıştığında analitik motor yalnızca ilgili sütunları tarar ve diğerlerini yok sayar. Bir sorgu belirli bir sütuna koşullar uyguluyorsa, motor bu koşulları ilgisiz alanlara dokunmadan doğrudan değerlendirir. Daha az disk okuması, daha hızlı yürütme.

Parquet’in dahili yapılarını anlamanız gerekmiyor. Ana fikir basit: benzer verileri birlikte saklamak daha akıllı okumaları mümkün kılar. Bu tek tasarım seçimi, sıkıştırma veya diğer optimizasyonları dikkate almadan bile Parquet’i analitik iş yükleri için etkili kılar.

Bu depolama desenleri, büyük ölçekli veri sistemleriyle çalışırken özellikle önemlidir. Yapılandırılmış sorgular için PostgreSQL kullanıyorsanız, sorgu optimizasyon ipuçları için PostgreSQL temel kopya kâğıdımıza göz atın. Ve gerçekten devasa veri kümeleriyle uğraşıyorsanız, Parquet’in sütun bazlı depolamasıyla birlikte kullanmak üzere veri bölümleme stratejilerini keşfetmek isteyebilirsiniz.

Bu sütun odaklı yerleşim, Parquet’in analitik yoğun ortamlarda neden bu kadar iyi performans verdiğini ve neden modern veri sistemlerinde temel bir format haline geldiğini açıklar.

Parquet Dosya Formatının Temel Özellikleri

Sütun bazlı depolamanın temel kavramının ötesinde, Parquet analitik iş yükleri için onu özellikle etkili kılan birkaç özellik içerir. Format, insan okunabilirliği için değil; verimli depolama, hızlı sorgulama ve modern veri araçları arasında birlikte çalışabilirlik için optimize edilmiştir.

Sütun bazlı depolama

Parquet verileri satırlar yerine sütunlara göre saklar ve bu sayede analitik motorlar bir sorgu için gereken alanları yalnızca okuyabilir. Bu, gereksiz veri taramalarını azaltır ve büyük veri kümeleri için performansı önemli ölçüde iyileştirir.

Verimli sıkıştırma

Aynı sütundaki değerler sıklıkla benzerdir; bu nedenle Parquet, satır bazlı formatlardan çok daha yüksek sıkıştırma oranlarına ulaşır. Daha küçük dosya boyutları, daha düşük depolama maliyetleri ve daha hızlı veri transferleri anlamına gelir.

Şema desteği

Parquet dosyaları, veri türlerini ve yapıyı tanımlayan açık bir şema içerir. Bu, araçlar arasında tutarlı veri yorumlaması sağlar ve gevşek tipli metin formatlarının yol açtığı yaygın sorunları önler. Power BI ile çalışıyorsanız şema yönetimi özellikle önemlidir. Tablo yapılarını ele alma hakkında daha fazla bilgi için Power Query M’de tablolarla çalışma rehberimize göz atın.

Dahili meta verilerle daha hızlı sorgular

Parquet, sütunlar ve veri blokları hakkında meta veriler saklar; bu da sorgu motorlarının bir dosyanın ilgisiz bölümlerini atlamasına olanak tanır. Bu sayede, tüm veri kümesini taramadan filtreleme ve seçici okuma daha verimli hale gelir.

Büyük veri araçlarıyla uyumluluk

Parquet, çoğu modern veri işleme çerçevesi ve sorgu motoru tarafından desteklenir; bu da onu veri gölleri ve bulut analitik iş akışları için güvenilir bir seçenek yapar. Bu geniş uyumluluk, ekiplerin performanstan ödün vermeden format bağımlılığına düşmesini engeller.

Format, farklı araçlar ve diller arasında sorunsuz çalışır. Panolar oluşturuyorsanız, Power BI Fundamentals öğrenim yolumuz çeşitli veri kaynaklarıyla verimli çalışma yöntemlerini kapsar. R kullanıcıları için büyük ölçekli veri manipülasyonunda, data.table paketi Parquet ile yüksek performanslı analitik için iyi bir eşleşmedir.

Parquet ile CSV ve Diğer Dosya Formatlarının Karşılaştırması

Bu noktada Parquet’in, aşina olduğunuz CSV gibi formatlarla nasıl kıyaslandığını merak ediyor olabilirsiniz. Kısa cevap: Parquet ve CSV farklı kullanım durumları için tasarlanmıştır.

CSV, satır bazlı, düz metin bir formattır. Oluşturması kolaydır, bir metin düzenleyici veya e-tablo ile açması kolaydır ve paylaşması basittir. Bu da onu küçük veri kümeleri, hızlı dışa aktarmalar ve sistemler ya da kişiler arasında temel veri alışverişi için iyi bir seçim yapar.

Parquet ise, analitik için oluşturulmuş ikili, sütun bazlı bir formattır. Okunabilirlik yerine performansı optimize eder. Analitik sorgular genellikle büyük bir veri kümesinden yalnızca birkaç sütuna ihtiyaç duyar ve Parquet tam da bu sütunları verimli şekilde okumak üzere tasarlanmıştır. Bu, özellikle dağıtık ortamlarda, büyük ölçekli veri analizini çok daha hızlı ve maliyet etkin hale getirir.

Aynı tasarım, Parquet’in ödünleşimlerini de açıklar. İnsan tarafından okunabilir değildir ve doğaçlama veri paylaşımı veya manuel inceleme için nadiren doğru seçimdir. Bu kullanım durumları için CSV veya JSON gibi formatlar daha pratiktir.

Diğer formatlar arada bir yerde konumlanır. JSON esnektir ve API’lerde yaygın olarak kullanılır, ancak analitik ölçekte verimsizdir. Avro ve ORC, Parquet gibi büyük veri sistemleri için tasarlanmıştır, ancak satır bazlı mı yoksa sütun bazlı erişimin mi tercih edildiğine bağlı olarak biraz farklı roller üstlenirler. Bu formatlar arasında karar vermeye çalışıyorsanız, ödünleşimleri ele alan ayrıntılı Avro vs. Parquet karşılaştırmamızı hazırladık.

Pratikte, sorgu performansı ve depolama verimliliğinin en çok önem taşıdığı durumlarda Parquet en yaygın tercih haline gelmiştir.

Parquet Dosyalarının Yaygın Kullanım Alanları

Parquet’in nasıl çalıştığı ve neden etkili olduğuna ilişkin tüm bu bilgilerin ışığında, onu nerede göreceğinize bakalım. Parquet dosyaları, verilerin baştan sona bir kez okunmasından ziyade analiz için tekrar tekrar sorgulandığı ortamlarda en yaygın olanıdır.

Veri gölleri ve lakehouse mimarileri

Yaygın kullanım alanlarından biri, ham ve işlenmiş verilerin ucuza saklandığı ve talep üzerine sorgulandığı veri gölleri ve lakehouse mimarileridir. Parquet’in verimli depolaması ve seçici sütun okuma yeteneği, onu bu büyük ve gelişen veri kümeleri için çok uygun kılar.

İş zekâsı ve analitik iş yükleri

Parquet, iş zekâsı ve analitik iş yüklerinde de yaygın olarak kullanılır. Panolar, raporlar ve keşif amaçlı analizler genellikle çok sayıdaki kaydın yalnızca bazı sütunlarını tarar; bu da Parquet’in sütun bazlı tasarımıyla mükemmel bir uyum içindedir.

Power BI ve Tableau gibi araçlar performansı artırmak için sıklıkla Parquet kullanır. Power BI’da çalışıyor ve veri varlıklarını yönetme konusunda kendinizi geliştirmek istiyorsanız, Power BI’de varlıkları dağıtma ve sürdürme kursumuz en iyi uygulamaları kapsar. Power BI becerilerinizi profesyonel olarak doğrulamaya hazırlanıyorsanız, PL-300 Power BI sertifikasını geçme rehberimize göz atın.

Makine öğrenimi iş akışları

Makine öğrenimi iş akışlarında Parquet, özellikler ve eğitim verilerini saklamak için sıklıkla kullanılır. Modeller yalnızca ihtiyaç duydukları özellikleri yükleyerek I/O yükünü azaltır ve büyük veri kümeleri üzerinde deneyleri hızlandırır. Bu özellik kümeleri üzerinde keşif amaçlı veri analizi yaparken, Plotly Express gibi görselleştirme kütüphaneleri Parquet ile iyi çalışır. Plotly Express kopya kâğıdımız interaktif görselleştirmeleri verimli şekilde nasıl oluşturacağınızı gösterir.

Bulut tabanlı ve dağıtık sorgu sistemleri

Son olarak, Parquet performans ve maliyetin taranan veri miktarına yakından bağlı olduğu bulut tabanlı ve dağıtık sorgu sistemleri için çok uygundur. Gereksiz okumaları en aza indirerek ve veriyi etkili biçimde sıkıştırarak Parquet, veri hacimleri arttıkça bu sistemlerin verimli şekilde ölçeklenmesine yardımcı olur.

Parquet Dosyalarını Destekleyen Araçlar ve Platformlar

Parquet’in nerede kullanıldığını bilmek bir şey, peki onunla çalışırken kullanacağınız gerçek araçlar neler? Parquet’in bu kadar yaygın benimsenmesinin bir nedeni, modern veri ekosistemleri genelindeki geniş destektir. Niş ya da bir satıcıya özgü bir format öğrenmiyorsunuz. Parquet, büyük ölçekli analitikte fiilî bir standarttır.

Çoğu dağıtık sorgu motoru ve veri işleme çerçevesi Parquet’i yerel olarak okuyup yazabilir. Büyük veri kümelerini verimli şekilde taramak üzere tasarlanmış bulut veri platformları, büyük veri işleme sistemleri ve analitik motorlarda yaygın olarak kullanılır. Parquet, Apache destekli açık bir format olduğundan, kullanıcıları tek bir satıcıya veya yığına kilitlemeden araçlar arasında temiz bir şekilde entegre olur.

Parquet, veri bilimi ve makine öğrenimi iş akışlarında da iyi desteklenir; burada veri kümelerinin ekipler, boru hatları ve ortamlar arasında paylaşılması gerekir. Aynı Parquet dosyaları çoğu zaman dönüştürmeye gerek kalmadan keşif, raporlama ve model eğitimi için kullanılabilir. R ile çalışıyor ve tekrarlanabilir araştırma dokümanlarına ihtiyaç duyuyorsanız, Quarto, kodu, analizi ve sonuçları harmanlayan raporlar oluşturmak için Parquet ile iyi çalışır.

Bu geniş uyumluluk, Parquet’in cazibesinin bir parçasıdır. Parquet’i seçmek belirli bir veritabanına, bulut sağlayıcısına veya analitik motoruna bağlanmak anlamına gelmez. Platformlar arasında çalışan ve veri mimarinizle birlikte ölçeklenen bir formatı benimsemek anlamına gelir.

Parquet Dosyalarının Sınırlamaları ve Ödünleşimleri

Tüm bu avantajlara bakınca Parquet’in her veri depolama sorununa çare olduğunu düşünebilirsiniz. Değil. Güçlü yönlerine rağmen Parquet evrensel bir çözüm değildir. Tasarımı belirli iş yüklerini tercih eder ve sınırlamalarını anlamak yanlış kullanımı önlemeye yardımcı olur.

Sık güncellemeler için optimize edilmemiştir

Parquet, sık güncellemeler veya küçük, artımlı yazımlar için değil, okuma ağırlıklı analitik için optimize edilmiştir. Parquet’e veri yazımı genellikle toplu olarak gerçekleşir; bu da onu işlemsel sistemler veya gerçek zamanlı kayıt-bazlı güncellemeler için uygun bir tercih yapmaz.

Şema yönetimi karmaşıklığı

Şema yönetimi, basit metin formatlarına göre daha karmaşık olabilir. Parquet şemaları ve evrimi desteklese de, zaman içinde sütun tanımlarını değiştirmek, özellikle paylaşılan veri ortamlarında koordinasyon ve özen gerektirir.

Bir veritabanı yerine geçmez

Parquet, operasyonel iş yükleri için veritabanlarının yerine geçmek üzere tasarlanmamıştır. Uygulamaya dönük sistemler için kritik olan işlemler, nokta arama indeksleme ve düşük gecikmeli güncellemeler için yerleşik desteğe sahip değildir.

Küçük dosyalar sorunu

Son olarak Parquet, sıklıkla “küçük dosyalar sorunu” olarak adlandırılan durumdan muzdarip olabilir. Veriyi çok sayıda küçük Parquet dosyası olarak saklamak, sütun bazlı depolamanın verimlilik kazanımlarını azaltır ve dağıtık sistemlerde performansı zedeleyebilir. Parquet, veriler sorgulanma biçimiyle uyumlu, makul boyutlu parçalar halinde yazıldığında en iyi şekilde çalışır.

Bu ödünleşimler, Parquet’in değerini azaltmaz; ancak en iyi nerede konumlandığını netleştirir: büyük ölçekli, okuma için optimize edilmiş analitik; işlemsel veya yüksek derecede değişken iş yükleri değil.

Parquet ile kaçınılacak yaygın hatalar

Çok fazla küçük dosya oluşturmak bir hatadır. Binlerce küçük Parquet dosyası yazmak amacın dışına çıkar. Dosyaların en azından onlarca megabayt, ideal olarak yüzlerce megabayt olmasına hedefleyin. Dağıtık sistemlerde bu, genellikle yazma işlemlerinizi uygun şekilde toplu olacak biçimde yapılandırmak anlamına gelir.

Sık güncellenen veriler için Parquet kullanmak bir diğer hatadır. Gün boyunca tek tek kayıtları güncelliyorsanız, Parquet doğru seçim değildir. Artımlı güncellemeler değil, toplu yazımlar için tasarlanmıştır.

Şema evrimini yok saymak hatadır. Sütun eklemeniz veya değiştirmeniz gerektiğinde önceden plan yapın. Parquet şema evrimini destekler; ancak özellikle paylaşılan veri ortamlarında dikkatli koordinasyon gerektirir.

Son olarak, büyük veri kümelerini bölümlendirmemek hata olur. Çok büyük veri kümeleri için, yaygın olarak filtrelenen sütunlara göre bölümlendirmeyi düşünmelisiniz. Bu, sorgu motorlarının filtre ölçütlerinize uymayan dosyaların tamamını atlamasına olanak tanır.

Parquet’i Ne Zaman Kullanmalısınız (ve Ne Zaman Kullanmamalısınız)

Tüm bu hususlar ışığında, Parquet’i ne zaman gerçekten kullanmalısınız? Cevap, formatı iş yükünüzle eşleştirmeye dayanır. Parquet güçlü bir seçenektir; ancak yalnızca yaptığınız işin türüyle örtüştüğünde. Verinizin nasıl okunduğunu ve yazıldığını düşünmek, genellikle kararı netleştirir.

Parquet’in iyi bir tercih olduğu durumlar

• Geniş veri kümelerini tarayan analitik veya raporlama iş yükleriyle çalışıyorsunuz
• Sorgular tipik olarak tüm satırlar yerine yalnızca bazı sütunları okuyor
• Veri toplu olarak yazılıyor—örneğin günlük alımlar veya planlı boru hatları
• İnsan okunabilirliğinden ziyade depolama verimliliği ve sorgu performansı daha önemli
• Bir veri gölü veya lakehouse mimarisini inşa ediyor ya da buna katkıda bulunuyorsunuz

Bu durumlarda, Parquet’in sütun bazlı yerleşimi, sıkıştırması ve meta verileri hızla karşılığını verir.

Daha basit formatların daha iyi olabileceği durumlar

• Dosyaların elle kolayca incelenip düzenlenmesine ihtiyaç duyuyorsunuz
• Veri, sistemler arasında küçük hacimlerde veya ad hoc iş akışlarında değiş tokuş ediliyor
• Sık güncellemeler veya işlemsel yazımlar söz konusu
• Performanstan ziyade sadelik ve birlikte çalışabilirlik daha önemli

CSV veya JSON gibi formatlar, hafif veri alışverişi veya erken aşama iş akışları için çoğu zaman daha uygundur. Bunları geliştirme ortamınızdaki yapılandırma dosyaları gibi düşünün (eğer dotfiles ile çalıştıysanız, sık sık okumanız ve düzenlemeniz gereken dosyalar için düz metnin neden önemli olduğunu bilirsiniz).

Temel fikir şu: Parquet okuma ağırlıklı, analitik ortamlarda parıldar. İş yükünüz bu kalıba uyduğunda onu yenmek zordur. Uymadığında ise daha basit formatlar çoğu zaman daha az sorun çıkarır.

Sonuç

Pratik çıkarım şu: Büyük veri kümeleriyle çalışıyor ve sorgularınız genellikle yalnızca bazı sütunlara ihtiyaç duyuyorsa, Parquet muhtemelen size zaman ve para kazandıracaktır. Tekil kayıtlar üzerinde sık güncellemeler yapıyorsanız veya insan tarafından okunabilir dosyalara ihtiyaç duyuyorsanız, daha basit formatlara bağlı kalın.

Parquet’in güzelliği, geniş ekosistem desteğine sahip açık bir standart olmasıdır. Tek bir satıcıya kilitlenmeden araçlar arasında kullanabilirsiniz. İster sorgular çalıştıran bir analist, ister boru hatları inşa eden bir mühendis, ister veri sistemleri tasarlayan bir mimar olun, Parquet modern ve dağıtık ortamlara doğal şekilde uyum sağlar.

Parquet’e yeniyseniz küçük başlayın. Sıklıkla sorguladığınız CSV dosyalarınızdan birini Parquet’e dönüştürmeyi deneyin ve sorgu performansını karşılaştırın. Büyük veri kümelerinde fark genellikle açıktır. Buradan hareketle, iş akışınızda sütun bazlı depolamanın başka nerelerde mantıklı olduğuna karar verebilirsiniz.

Uygulamaya daha derinlemesine dalmak ister misiniz? Apache Parquet eğitimi kodla pratik örnekleri adım adım anlatır ve daha verimli veri sistemleri kurmanıza yardımcı olacak modern veri formatları ve analitik araçlarına ilişkin birçok kaynağımız bulunur.