Parquet là gì? Những điều quan trọng cần biết

Định dạng tệp là một trong những nút thắt lớn nhất trong phân tích dữ liệu. Các định dạng dựa trên văn bản như CSV và JSON dễ đọc và chia sẻ, nhưng chúng không được thiết kế cho quy mô và độ phức tạp của khối lượng công việc phân tích hiện đại. Mỗi truy vấn đều bị phạt về hiệu năng vì các định dạng này không phân biệt giữa dữ liệu bạn cần và dữ liệu bạn không cần.

Parquet giải quyết vấn đề này. Đây là một định dạng tệp được xây dựng riêng cho khối lượng công việc phân tích trong kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu và hệ thống dữ liệu lớn. Lưu trữ dữ liệu theo cột thay vì theo hàng cho phép truy vấn chỉ đọc những gì cần. Kết quả là gì? Truy vấn nhanh hơn, chi phí lưu trữ thấp hơn và ít lãng phí tài nguyên tính toán hơn.

Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn điều gì khiến Parquet khác biệt, cách nó hoạt động ở mức khái quát và khi nào bạn nên sử dụng nó. Tôi tập trung vào khái niệm và trường hợp sử dụng thay vì chi tiết triển khai cấp thấp hoặc mã. Nếu bạn muốn thực hành với ví dụ mã và triển khai thực tế, chúng tôi có một hướng dẫn chi tiết về Apache Parquet dành cho chuyên gia dữ liệu bao quát khía cạnh kỹ thuật.

Parquet là gì?

Vậy chính xác Parquet là gì? Về cốt lõi, đây là một định dạng tệp lưu trữ dạng cột, được xây dựng để lưu trữ dữ liệu hiệu quả và truy vấn phân tích nhanh. Thay vì lưu dữ liệu theo từng hàng như các định dạng truyền thống, Parquet lưu theo từng cột. Sự thay đổi tưởng chừng đơn giản này khiến nó phù hợp với xử lý dữ liệu quy mô lớn.

Parquet hoạt động tốt nhất trong các tình huống khi bạn:

• Chỉ đọc một tập con các cột từ một tập dữ liệu
• Quét khối lượng dữ liệu lớn
• Thực hiện tổng hợp, lọc và truy vấn phân tích

Định dạng này thuộc hệ sinh thái Apache và được duy trì như một tiêu chuẩn nguồn mở bởi Apache Parquet. Nhờ tính mở và được hỗ trợ tốt, Parquet tích hợp mượt mà với nhiều công cụ dữ liệu hiện đại, bao gồm kho dữ liệu, hồ dữ liệu và các khung xử lý phân tán.

Lưu trữ dạng cột vs. định dạng theo hàng

Các định dạng theo hàng (CSV, JSON) lưu trữ bản ghi đầy đủ trong một hàng. Điều này phù hợp với các trường hợp giao dịch hoặc khi bạn cần đọc toàn bộ hàng cùng lúc.

Các định dạng dạng cột (Parquet) lưu tất cả giá trị của cùng một cột cạnh nhau. Điều này cho phép các công cụ phân tích chỉ đọc những cột cần thiết, bỏ qua phần còn lại.

Ví dụ: nếu một tập dữ liệu có 50 cột nhưng phân tích của bạn chỉ cần 3, một định dạng dạng cột như Parquet có thể chỉ đọc 3 cột đó. Với định dạng theo hàng, toàn bộ hàng phải được quét, ngay cả khi phần lớn dữ liệu không được sử dụng.

Hãy cụ thể hóa điều này. Hình dung bạn đang phân tích giao dịch thương mại điện tử. Tập dữ liệu có 40 cột, nhưng bạn chỉ cần tính giá trị đơn hàng trung bình theo tháng. Bạn chỉ cần order_total và order_date. Với Parquet, truy vấn của bạn đọc chính xác 2 cột đó. Với CSV, nó đọc cả 40 cột cho từng hàng, dù 38 cột còn lại không liên quan đến phân tích của bạn. Với tập dữ liệu có hàng triệu giao dịch, khác biệt này là rất lớn.

Hiệu quả kiểu này là nền tảng để dữ liệu trở nên hữu ích. Nếu bạn quan tâm cách dữ liệu thô tiến hóa thành thông tin có thể hành động, phiếu tóm tắt tháp dữ liệu-thông tin-kiến thức-trí tuệ của chúng tôi phân tích chuyển đổi này.

Vì sao Parquet được dùng rộng rãi

Thiết kế dạng cột này chuyển hóa thành một số lợi thế thực tiễn cho phân tích:

• Nén tốt hơn, vì các kiểu dữ liệu tương đồng được lưu cùng nhau sẽ nén hiệu quả hơn
• Hiệu năng truy vấn nhanh hơn, do công cụ phân tích xử lý tổng dữ liệu ít hơn
• Chi phí lưu trữ thấp hơn so với các định dạng văn bản thuần

Những đặc tính này khiến Parquet trở thành lựa chọn phổ biến trong hồ dữ liệu, hệ thống lưu trữ đám mây và pipeline phân tích nơi hiệu quả quan trọng hơn khả năng đọc của con người.

Tóm lại, Parquet là định dạng tệp định hướng cột, tiêu chuẩn mở, được xây dựng để xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn, đặc biệt khi mục tiêu là phân tích chứ không chỉ trao đổi dữ liệu đơn giản.

Vì sao Parquet được dùng trong phân tích dữ liệu

Giờ khi đã biết Parquet là gì, hãy xem vì sao nó trở nên phổ biến trong phân tích dữ liệu. Lý do không phải vì Parquet dễ sử dụng hơn các định dạng khác. Mà bởi Parquet hiệu quả hơn rất nhiều ở quy mô lớn, và đa số khối lượng công việc phân tích không giống hệ thống giao dịch, nơi bạn truy xuất từng bản ghi hoàn chỉnh một. Thay vào đó, chúng quét các tập dữ liệu lớn và tập trung vào một tập con các cột.

Lưu trữ dạng cột phù hợp tự nhiên với mẫu hình này. Khi dữ liệu được lưu theo cột, công cụ phân tích chỉ đọc các trường cần thiết. Nếu một truy vấn đụng đến năm cột trong số năm mươi, Parquet cho phép công cụ bỏ qua hoàn toàn bốn mươi lăm cột còn lại. Điều này làm giảm mạnh I/O đĩa, vốn thường là nút thắt chính trong xử lý dữ liệu.

Nén cũng là một lợi thế lớn khác. Giá trị trong cùng một cột thường có kiểu và miền giá trị tương tự, nên Parquet nén hiệu quả hơn nhiều so với định dạng theo hàng. Nén tốt hơn đồng nghĩa tệp nhỏ hơn, chi phí lưu trữ thấp hơn và ít dữ liệu phải truyền trong lúc thực thi truy vấn.

Hai yếu tố này (giảm I/O và cải thiện nén) chuyển hóa trực tiếp thành truy vấn nhanh hơn. Đây là lý do Parquet trở thành lựa chọn mặc định trong nhiều công cụ phân tích và hệ thống truy vấn phân tán.

Parquet hiện là định dạng tiêu chuẩn trong hồ dữ liệu và các nền tảng phân tích đám mây, nơi khối lượng dữ liệu lớn được lưu trữ một lần và truy vấn lặp lại. Trong những môi trường đó, hiệu năng và hiệu quả chi phí quan trọng hơn khả năng đọc của con người, khiến Parquet phù hợp hơn các định dạng văn bản như CSV hay JSON.

Nếu bạn làm việc với Python, bạn thường cần di chuyển giữa các định dạng tệp khác nhau. Hướng dẫn nhập dữ liệu trong Python của chúng tôi bao gồm cách làm việc với Parquet cùng với CSV, JSON và các định dạng khác.

Cách Parquet lưu trữ dữ liệu (Tổng quan cấp cao)

Chúng ta đã nói về lợi ích của lưu trữ dạng cột, nhưng Parquet thực sự tổ chức dữ liệu trên đĩa như thế nào? Thay vì ghi các bản ghi đầy đủ tuần tự (theo hàng), Parquet nhóm tất cả giá trị của mỗi cột lại với nhau.

Trong định dạng theo hàng, mỗi bản ghi được ghi đầy đủ trước khi chuyển sang bản ghi tiếp theo. Điều này phù hợp khi bạn thường xuyên cần toàn bộ hàng, nhưng trở nên kém hiệu quả khi truy vấn phân tích chỉ quan tâm đến vài trường.

Parquet đi theo hướng ngược lại. Tất cả giá trị từ cùng một cột được lưu trữ cùng nhau, và mỗi cột độc lập. Khi truy vấn chạy, công cụ phân tích chỉ quét các cột liên quan và bỏ qua phần còn lại. Nếu truy vấn áp điều kiện lên một cột cụ thể, công cụ đánh giá trực tiếp các điều kiện đó mà không đụng đến các trường không liên quan. Ít lần đọc đĩa hơn, thực thi nhanh hơn.

Bạn không cần hiểu cấu trúc nội bộ của Parquet để hưởng lợi từ nó. Ý tưởng then chốt rất đơn giản: lưu trữ dữ liệu tương tự cạnh nhau cho phép đọc thông minh hơn. Chính lựa chọn thiết kế này khiến Parquet hiệu quả cho khối lượng công việc phân tích, ngay cả trước khi tính đến nén hay các tối ưu khác.

Những mô thức lưu trữ này đặc biệt quan trọng khi bạn làm việc với hệ thống dữ liệu quy mô lớn. Nếu bạn dùng PostgreSQL cho truy vấn có cấu trúc, hãy xem phiếu tóm tắt cơ bản về PostgreSQL của chúng tôi để có mẹo tối ưu truy vấn. Và nếu bạn xử lý tập dữ liệu khổng lồ, bạn có thể muốn khám phá chiến lược phân vùng dữ liệu để kết hợp với lưu trữ dạng cột của Parquet.

Bố cục định hướng cột này lý giải vì sao Parquet hoạt động rất tốt trong môi trường đòi hỏi phân tích cao và vì sao nó trở thành định dạng nền tảng trong các hệ thống dữ liệu hiện đại.

Các tính năng chính của định dạng tệp Parquet

Vượt ra ngoài khái niệm cốt lõi về lưu trữ dạng cột, Parquet còn bao gồm một số tính năng khiến nó đặc biệt hiệu quả cho khối lượng công việc phân tích. Thay vì tối ưu cho khả năng đọc của con người, định dạng này ưu tiên lưu trữ hiệu quả, truy vấn nhanh và khả năng tương tác giữa các công cụ dữ liệu hiện đại.

Lưu trữ dạng cột

Parquet lưu dữ liệu theo cột thay vì theo hàng, cho phép công cụ phân tích chỉ đọc các trường cần cho truy vấn. Điều này giảm quét dữ liệu không cần thiết và cải thiện đáng kể hiệu năng với tập dữ liệu lớn.

Nén hiệu quả

Vì các giá trị trong cùng một cột thường tương tự nhau, Parquet đạt tỷ lệ nén cao hơn nhiều so với định dạng theo hàng. Kích thước tệp nhỏ hơn đồng nghĩa chi phí lưu trữ thấp hơn và truyền dữ liệu nhanh hơn.

Hỗ trợ schema

Tệp Parquet bao gồm schema tường minh xác định kiểu dữ liệu và cấu trúc. Điều này đảm bảo diễn giải dữ liệu nhất quán giữa các công cụ và ngăn ngừa những vấn đề thường gặp do định dạng văn bản lỏng lẻo về kiểu. Nếu bạn làm việc với Power BI, quản lý schema đặc biệt quan trọng. Bạn có thể tìm hiểu thêm về xử lý cấu trúc bảng trong hướng dẫn về làm việc với bảng trong Power Query M.

Siêu dữ liệu tích hợp cho truy vấn nhanh hơn

Parquet lưu trữ siêu dữ liệu về các cột và khối dữ liệu, cho phép công cụ truy vấn bỏ qua những phần không liên quan của tệp. Điều này giúp lọc và đọc chọn lọc hiệu quả hơn mà không cần quét toàn bộ tập dữ liệu.

Tương thích với công cụ dữ liệu lớn

Parquet được hầu hết các khung xử lý dữ liệu hiện đại và công cụ truy vấn hỗ trợ, khiến nó trở thành lựa chọn đáng tin cậy cho hồ dữ liệu và quy trình phân tích trên đám mây. Mức độ tương thích rộng này giúp đội ngũ tránh bị khóa vào một định dạng trong khi vẫn duy trì hiệu năng.

Định dạng hoạt động trơn tru trên nhiều công cụ và ngôn ngữ. Nếu bạn xây dựng dashboard, lộ trình Power BI Fundamentals của chúng tôi bao quát cách làm việc hiệu quả với nhiều nguồn dữ liệu. Với người dùng R thao tác dữ liệu quy mô lớn, gói data.table kết hợp tốt với Parquet cho phân tích hiệu năng cao.

Parquet so với CSV và các định dạng tệp khác

Lúc này, có thể bạn đang thắc mắc Parquet so với những định dạng quen thuộc như CSV thì thế nào. Câu trả lời ngắn gọn là Parquet và CSV được thiết kế cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

CSV là định dạng văn bản thuần theo hàng. Dễ tạo, dễ mở bằng trình soạn thảo văn bản hoặc bảng tính, và dễ chia sẻ. Điều đó khiến nó phù hợp cho tập dữ liệu nhỏ, xuất nhanh và trao đổi dữ liệu cơ bản giữa hệ thống hoặc con người.

Ngược lại, Parquet là định dạng nhị phân, dạng cột, được xây dựng cho phân tích. Thay vì tối ưu cho khả năng đọc, nó tối ưu cho hiệu năng. Truy vấn phân tích thường chỉ cần vài cột từ một tập dữ liệu lớn, và Parquet được thiết kế để đọc hiệu quả đúng những cột đó. Điều này giúp phân tích dữ liệu quy mô lớn nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đặc biệt trong môi trường phân tán.

Chính thiết kế đó cũng giải thích các đánh đổi của Parquet. Nó không thể đọc bằng mắt người, và hiếm khi là lựa chọn đúng cho việc chia sẻ dữ liệu ad hoc hoặc kiểm tra thủ công. Với các trường hợp đó, định dạng như CSV hay JSON vẫn thực tế hơn.

Các định dạng khác nằm ở đâu đó giữa hai bên. JSON linh hoạt và được dùng rộng rãi cho API, nhưng kém hiệu quả cho phân tích ở quy mô lớn. Avro và ORC, giống Parquet, được thiết kế cho hệ thống dữ liệu lớn, nhưng phục vụ vai trò hơi khác tùy theo ưu tiên truy cập theo hàng hay theo cột. Nếu bạn đang cân nhắc giữa các định dạng này, chúng tôi đã tổng hợp so sánh chi tiết về Avro so với Parquet để phân tích các đánh đổi.

Trong thực tế, Parquet đã trở thành lựa chọn phổ biến nhất khi hiệu năng truy vấn và hiệu quả lưu trữ là ưu tiên hàng đầu.

Parquet thường được dùng ở đâu

Với tất cả những gì chúng ta đã đề cập về cách Parquet hoạt động và vì sao hiệu quả, hãy xem bạn sẽ gặp nó ở đâu. Tệp Parquet phổ biến nhất trong môi trường nơi khối lượng dữ liệu lớn được truy vấn lặp lại để phân tích, thay vì đọc một lần từ đầu đến cuối.

Hồ dữ liệu và kiến trúc lakehouse

Một trường hợp phổ biến là hồ dữ liệu và kiến trúc lakehouse, nơi dữ liệu thô và đã xử lý được lưu trữ rẻ và truy vấn theo nhu cầu. Khả năng lưu trữ hiệu quả và đọc chọn lọc theo cột khiến Parquet phù hợp với các tập dữ liệu lớn, liên tục phát triển này.

Khối lượng công việc BI và phân tích

Parquet cũng được dùng rộng rãi trong khối lượng công việc trí tuệ doanh nghiệp (BI) và phân tích. Dashboard, báo cáo và phân tích thăm dò thường chỉ quét một tập con các cột trên nhiều bản ghi, hoàn toàn phù hợp với thiết kế dạng cột của Parquet.

Các công cụ như Power BI và Tableau thường dùng Parquet để cải thiện hiệu năng. Nếu bạn làm việc trong Power BI và muốn quản lý tài sản dữ liệu tốt hơn, khóa học về triển khai và duy trì tài sản trong Power BI của chúng tôi bao quát các thực tiễn tốt. Và nếu bạn đang chuẩn bị chứng thực kỹ năng Power BI một cách chuyên nghiệp, hãy xem hướng dẫn về vượt qua chứng chỉ PL-300 Power BI.

Quy trình máy học

Trong quy trình máy học, Parquet thường được dùng để lưu trữ đặc trưng và dữ liệu huấn luyện. Mô hình có thể chỉ tải các đặc trưng cần thiết, giảm chi phí I/O và tăng tốc thử nghiệm trên tập dữ liệu lớn. Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu thăm dò trên các bộ đặc trưng này, thư viện trực quan hóa như Plotly Express hoạt động tốt với Parquet. Phiếu tóm tắt Plotly Express của chúng tôi hướng dẫn bạn tạo trực quan hóa tương tác hiệu quả.

Hệ thống truy vấn đám mây và phân tán

Cuối cùng, Parquet rất phù hợp với các hệ thống truy vấn trên đám mây và phân tán, nơi hiệu năng và chi phí gắn chặt với lượng dữ liệu được quét. Bằng cách giảm thiểu đọc không cần thiết và nén dữ liệu hiệu quả, Parquet giúp các hệ thống này mở rộng quy mô hiệu quả khi khối lượng dữ liệu tăng.

Công cụ và nền tảng hỗ trợ tệp Parquet

Biết Parquet được dùng ở đâu là một chuyện, còn các công cụ bạn sẽ dùng để làm việc với nó thì sao? Một lý do khiến Parquet được chấp nhận rộng rãi là sự hỗ trợ rộng khắp trong hệ sinh thái dữ liệu hiện đại. Bạn không học một định dạng ngách hay phụ thuộc nhà cung cấp. Parquet là tiêu chuẩn de facto trong phân tích quy mô lớn.

Hầu hết các công cụ truy vấn phân tán và khung xử lý dữ liệu có thể đọc và ghi Parquet một cách nguyên bản. Nó thường được dùng trong các nền tảng dữ liệu đám mây, hệ thống xử lý dữ liệu lớn và công cụ phân tích được thiết kế để quét hiệu quả các tập dữ liệu lớn. Vì Parquet là định dạng mở, được hậu thuẫn bởi Apache, nó tích hợp mượt giữa các công cụ mà không khóa người dùng vào một nhà cung cấp hay stack duy nhất.

Parquet cũng được hỗ trợ tốt trong quy trình khoa học dữ liệu và máy học, nơi các tập dữ liệu phải được chia sẻ giữa đội ngũ, pipeline và môi trường. Cùng một tệp Parquet thường có thể dùng cho khám phá, báo cáo và huấn luyện mô hình mà không cần chuyển đổi. Nếu bạn làm việc với R và cần tài liệu nghiên cứu có thể tái lập, Quarto hoạt động tốt với Parquet để tạo báo cáo kết hợp mã, phân tích và kết quả.

Tính tương thích rộng rãi này là một phần sức hấp dẫn của Parquet. Chọn Parquet không đồng nghĩa cam kết với một cơ sở dữ liệu, nhà cung cấp đám mây hay công cụ phân tích cụ thể. Nó có nghĩa là chấp nhận một định dạng hoạt động xuyên nền tảng và mở rộng theo kiến trúc dữ liệu của bạn.

Hạn chế và đánh đổi của tệp Parquet

Với tất cả những lợi thế này, bạn có thể nghĩ Parquet là lời giải cho mọi vấn đề lưu trữ dữ liệu. Không phải vậy. Dù mạnh mẽ, Parquet không phải giải pháp vạn năng. Thiết kế của nó ưu ái một số khối lượng công việc nhất định, và hiểu các hạn chế sẽ giúp tránh dùng sai.

Không tối ưu cho cập nhật thường xuyên

Parquet được tối ưu cho phân tích nặng đọc, không phải cập nhật thường xuyên hoặc ghi nhỏ, tăng dần. Ghi dữ liệu vào Parquet thường diễn ra theo lô, khiến nó không phù hợp với hệ thống giao dịch hoặc cập nhật theo từng bản ghi thời gian thực.

Độ phức tạp quản lý schema

Quản lý schema cũng có thể phức tạp hơn so với định dạng văn bản đơn giản. Dù Parquet hỗ trợ schema và tiến hóa schema, thay đổi định nghĩa cột theo thời gian đòi hỏi phối hợp và cẩn trọng, đặc biệt trong môi trường dữ liệu dùng chung.

Không thay thế cơ sở dữ liệu

Parquet không được thiết kế để thay thế cơ sở dữ liệu cho khối lượng công việc vận hành. Nó thiếu hỗ trợ gốc cho giao dịch, lập chỉ mục tra cứu điểm và cập nhật độ trễ thấp—tất cả đều quan trọng cho hệ thống hướng ứng dụng.

Vấn đề tệp nhỏ

Cuối cùng, Parquet có thể gặp vấn đề thường gọi là "tệp nhỏ". Lưu trữ dữ liệu dưới dạng rất nhiều tệp Parquet nhỏ làm giảm lợi ích hiệu quả của lưu trữ dạng cột và có thể làm giảm hiệu năng trong hệ thống phân tán. Parquet hoạt động tốt nhất khi dữ liệu được ghi thành các khối có kích thước hợp lý, phù hợp với cách nó sẽ được truy vấn.

Những đánh đổi này không làm giảm giá trị của Parquet, nhưng chúng làm rõ nơi nó phù hợp nhất: phân tích quy mô lớn, tối ưu cho đọc hơn là khối lượng công việc giao dịch hoặc biến động cao.

Những sai lầm thường gặp cần tránh với Parquet

Tạo quá nhiều tệp nhỏ là một sai lầm. Việc ghi hàng nghìn tệp Parquet tí hon đi ngược mục đích. Hãy hướng tới các tệp ít nhất vài chục megabyte, lý tưởng là vài trăm. Trong hệ thống phân tán, điều này thường có nghĩa cấu hình thao tác ghi để gom lô phù hợp.

Dùng Parquet cho dữ liệu cập nhật thường xuyên là một sai lầm khác. Nếu bạn cập nhật từng bản ghi rải rác trong ngày, Parquet không phải lựa chọn đúng. Nó được thiết kế cho ghi theo lô, không phải cập nhật tăng dần.

Bỏ qua tiến hóa schema là một sai lầm. Khi cần thêm hoặc thay đổi cột, hãy lên kế hoạch trước. Parquet hỗ trợ tiến hóa schema, nhưng cần phối hợp cẩn thận, đặc biệt trong môi trường dữ liệu dùng chung.

Cuối cùng, không phân vùng tập dữ liệu lớn sẽ là sai lầm. Với tập dữ liệu rất lớn, bạn nên cân nhắc phân vùng theo các cột thường được lọc. Điều này cho phép công cụ truy vấn bỏ qua toàn bộ tệp không khớp tiêu chí lọc.

Khi nào nên (và không nên) dùng Parquet

Với tất cả những cân nhắc này, khi nào bạn thực sự nên dùng Parquet? Câu trả lời phụ thuộc vào việc khớp định dạng với khối lượng công việc. Parquet là lựa chọn mạnh mẽ, nhưng chỉ khi nó phù hợp với kiểu công việc bạn làm. Suy nghĩ về cách dữ liệu của bạn được đọc và ghi thường giúp quyết định trở nên rõ ràng.

Khi Parquet là lựa chọn tốt

• Bạn làm việc với khối lượng công việc phân tích hoặc báo cáo, quét các tập dữ liệu lớn
• Truy vấn thường chỉ đọc một tập con các cột, không phải toàn bộ hàng
• Dữ liệu được ghi theo lô—ví dụ nạp hằng ngày hoặc pipeline theo lịch
• Hiệu quả lưu trữ và hiệu năng truy vấn quan trọng hơn khả năng đọc của con người
• Bạn đang xây dựng hoặc đóng góp cho hồ dữ liệu hoặc kiến trúc lakehouse

Trong những tình huống này, bố cục dạng cột, nén và siêu dữ liệu của Parquet nhanh chóng phát huy tác dụng.

Khi các định dạng đơn giản hơn có thể tốt hơn

• Bạn cần tệp dễ kiểm tra hoặc chỉnh sửa thủ công
• Dữ liệu được trao đổi giữa các hệ thống với khối lượng nhỏ hoặc quy trình ad hoc
• Bạn xử lý cập nhật thường xuyên hoặc ghi giao dịch
• Sự đơn giản và khả năng tương tác quan trọng hơn hiệu năng

Các định dạng như CSV hoặc JSON thường phù hợp hơn cho trao đổi dữ liệu nhẹ hoặc quy trình giai đoạn đầu. Hãy coi chúng như tệp cấu hình trong môi trường phát triển của bạn (nếu bạn từng làm việc với dotfiles, bạn sẽ hiểu vì sao văn bản thuần quan trọng với các tệp cần đọc và chỉnh sửa thường xuyên).

Ý tưởng then chốt là Parquet tỏa sáng trong môi trường đọc-nặng, định hướng phân tích. Khi khối lượng công việc của bạn phù hợp với mẫu hình đó, khó có lựa chọn nào vượt qua được. Khi không, các định dạng đơn giản hơn thường mang lại ít rắc rối hơn.

Kết luận

Điều rút ra thực tế: nếu bạn làm việc với tập dữ liệu lớn và truy vấn của bạn thường chỉ cần một tập con các cột, Parquet nhiều khả năng sẽ tiết kiệm thời gian và chi phí cho bạn. Nếu bạn thường xuyên cập nhật từng bản ghi hoặc cần tệp có thể đọc bằng mắt, hãy dùng các định dạng đơn giản hơn.

Điểm hay của Parquet là nó là tiêu chuẩn mở với sự hỗ trợ rộng từ hệ sinh thái. Bạn có thể dùng nó trên nhiều công cụ mà không bị khóa vào một nhà cung cấp. Dù bạn là nhà phân tích chạy truy vấn, kỹ sư xây dựng pipeline hay kiến trúc sư thiết kế hệ thống dữ liệu, Parquet hòa nhập tự nhiên vào môi trường hiện đại, phân tán.

Hãy bắt đầu nhỏ nếu bạn mới làm quen với Parquet. Thử chuyển đổi một trong các tệp CSV được truy vấn thường xuyên sang Parquet và so sánh hiệu năng truy vấn. Sự khác biệt trên tập dữ liệu lớn thường rất rõ ràng. Từ đó, bạn có thể quyết định nơi khác mà lưu trữ dạng cột có ý nghĩa trong quy trình của mình.

Muốn đi sâu hơn vào triển khai? Hướng dẫn Apache Parquet của chúng tôi đi qua các ví dụ thực tế với mã, và chúng tôi có nhiều tài nguyên khác về định dạng dữ liệu hiện đại và công cụ phân tích để giúp bạn xây dựng hệ thống dữ liệu hiệu quả hơn.