ORC vs Parquet : quel format de fichier est le plus flexible dans la confrontation du stockage de données ?

Dans l'univers du Big Data, le choix du format de fichier approprié peut avoir un impact significatif sur la réussite de votre projet. Les performances, l'efficacité du stockage et la convivialité sont autant de facteurs clés qui influencent votre choix. Apache ORC (Optimized Row Columnar) et Apache Parquet sont deux des principaux concurrents dans ce domaine. Cet article explore ces formats en détail, en se concentrant sur leur structure, leurs performances et leurs applications pratiques pour vous aider à choisir celui qui répond le mieux à vos besoins.

Comparison of table data between ORC and Parquet File Formats

Comprendre les bases de l'ORC et du parquet

Pour comparer efficacement ORC et Parquet, il est essentiel de comprendre leurs objectifs. Ces deux formats sont des systèmes de stockage en colonnes conçus pour les écosystèmes Hadoop, leur permettant de gérer et de traiter efficacement de vastes ensembles de données.

Apache ORC, conçu principalement pour Hive, se distingue par ses performances de lecture et ses capacités de compression de données exceptionnelles. Il permet de réduire l'espace de stockage jusqu'à 75 % par rapport aux données non compressées. Parquet, développé par Twitter puis maintenu par Cloudera, est destiné aux environnements Big Data évolutifs. Les deux formats gèrent des structures imbriquées complexes, mais s'adaptent à des scénarios différents selon leurs philosophies et leur exécution.

Structure du fichier

Les différences structurelles entre l’ORC et le Parquet sont essentielles pour définir leurs caractéristiques de performance.

Structure du fichier ORC

Les fichiers ORC sont constitués de bandes, qui contiennent des données en colonnes divisées en segments appelés blocs d'index. Chaque bande contient des métadonnées, notamment les statistiques minimales et maximales pour chaque colonne. Cette conception permet une récupération rapide des données et optimise les performances des requêtes. L'utilisation efficace des métadonnées permet des taux de compression d'environ 50 % en moyenne, permettant ainsi des économies de stockage significatives.

Structure du fichier parquet

En revanche, Parquet organise les données en groupes de lignes. Chaque groupe contient des métadonnées et des données de colonnes structurées pour optimiser l'accès aux requêtes complexes. Les groupes de lignes de Parquet optimisent la charge de travail analytique, ce qui accélère les requêtes. Par exemple, des utilisateurs ont signalé que, dans les environnements Spark, Parquet peut réduire les temps de requête jusqu'à 90 % par rapport aux formats traditionnels basés sur les lignes.

En fin de compte, bien que les deux formats optimisent le stockage en colonnes, leurs différences structurelles influencent la gestion des données et des métadonnées, affectant ainsi les performances globales.

Compression et encodage

La compression est essentielle pour un stockage efficace des données, et ORC et Parquet utilisent des méthodes différentes pour améliorer l'efficacité.

Compression ORC

ORC prend en charge plusieurs algorithmes de compression, notamment Zlib, Snappy et LZO. Cette flexibilité permet des stratégies de compression ciblées au sein des bandes, améliorant ainsi le débit d'E/S et réduisant les coûts de stockage. En pratique, l'implémentation de Snappy peut générer des taux de compression allant jusqu'à 75 %, selon les caractéristiques des données.

Compression de parquet

Parquet propose également plusieurs options de compression, telles que Snappy, Gzip et LZ4, qui optimisent les temps de lecture et le stockage. Sa compression au niveau des colonnes permet d'obtenir des taux de compression améliorés, particulièrement avantageux pour les jeux de données à cardinalité élevée. Les utilisateurs ont constaté que Parquet atteint souvent des taux de compression supérieurs à ceux d'ORC, notamment avec des types de données variés.

Les deux formats excellent en compression, mais leurs performances dépendent du cas d’utilisation spécifique des données.

Comparaison des performances

Les performances sont souvent le facteur le plus déterminant lors de la comparaison d'ORC et de Parquet. Leur efficacité varie en fonction des besoins de traitement des données.

Performances des requêtes

En règle générale, ORC est idéal pour les utilisateurs Hive grâce à ses améliorations intégrées pour les charges de travail Hive. Cela en fait le choix privilégié pour l'entreposage de données, où les requêtes analytiques sont fréquentes et nécessitent des temps de réponse rapides.

Par contre, Parquet excelle avec les applications Spark. Sa structure en groupes de lignes permet de réduire les opérations d'E/S, ce qui est essentiel pour traiter rapidement des requêtes complexes. Les utilisateurs ont signalé que Parquet peut doubler les performances d'ORC dans Spark dans des scénarios spécifiques, ce qui le rend idéal pour les applications gourmandes en données.

Langue et compatibilité

La compatibilité avec divers langages et frameworks de programmation est une considération cruciale lors du choix d'un format de fichier.

Compatibilité ORC

ORC offre une intégration transparente avec Hive et est compatible avec les autres composants de l'écosystème Hadoop. Compatible avec Java, C++ et Python, il permet aux professionnels des données de travailler en toute fluidité avec les fichiers ORC dans ces langages.

Compatibilité du parquet

Parquet est largement pris en charge par l'écosystème Apache et s'intègre à des outils comme Apache Spark, Drill et Impala. Sa prise en charge multilingue (Java, Python et C++) le rend polyvalent pour les projets de science des données et d'analyse. Si votre équipe utilise divers outils, la compatibilité étendue de Parquet constitue un atout majeur.

Cas d'utilisation : quand choisir quel format

Comprendre les scénarios idéaux pour chaque format peut simplifier votre processus de prise de décision.

Cas d'utilisation idéaux pour ORC

• Entreposage de données : ORC excelle dans les environnements où des réponses rapides aux requêtes analytiques sont cruciales, ce qui en fait le choix idéal pour les entrepôts de données.

• Architectures centrées sur Hadoop : si vos opérations sont fortement axées sur Hadoop et Hive, ORC est le choix logique en raison de ses performances optimisées dans ce framework.

  
  

Cas d'utilisation idéaux pour le parquet

• Requêtes analytiques complexes : Parquet est particulièrement efficace pour les requêtes analytiques impliquant des structures imbriquées complexes, en particulier dans les environnements Spark.

• Environnements multi-outils : pour les équipes utilisant une gamme de systèmes et de langages, la flexibilité de Parquet offre des avantages substantiels, s'adaptant à divers flux de travail.

  
  

Réflexions finales

Le choix entre ORC et Parquet dépend des exigences spécifiques de votre projet. Si vous utilisez principalement Hadoop Hive et privilégiez l'optimisation des performances de lecture, ORC est probablement votre meilleure option. À l'inverse, si vous travaillez dans un écosystème Spark ou recherchez un format compatible avec différents outils et langages, Parquet pourrait être le choix idéal.

Dans ce duel de stockage de données, ORC et Parquet présentent des solutions robustes adaptées à différents besoins. En comprenant leurs spécificités, vous pouvez élaborer des stratégies de gestion de données performantes, générant de meilleures perspectives et de meilleurs résultats.

Quel que soit le format choisi, ORC et Parquet offrent tous deux des avantages distincts. Alors, analysez vos besoins et lancez-vous dans la bataille du stockage de données !