ORC vs Parquet: qual formato de arquivo é mais flexível no confronto de armazenamento de dados

No mundo do big data, escolher o formato de arquivo certo pode impactar significativamente o sucesso do seu projeto. Desempenho, eficiência de armazenamento e usabilidade são fatores-chave que influenciam sua escolha. Dois concorrentes líderes nesse segmento são o Apache ORC (Optimized Row Columnar) e o Apache Parquet. Este artigo explora esses formatos em detalhes, com foco em sua estrutura, desempenho e aplicações práticas para ajudar você a decidir qual se adapta melhor às suas necessidades.

Comparison of table data between ORC and Parquet File Formats

Compreendendo os princípios básicos de ORC e Parquet

Para comparar ORC e Parquet de forma eficaz, é essencial compreender seus propósitos. Ambos os formatos são sistemas de armazenamento em colunas desenvolvidos para ecossistemas Hadoop, permitindo que gerenciem e processem vastos conjuntos de dados com eficiência.

O Apache ORC, projetado principalmente para Hive, destaca-se por seu desempenho excepcional de leitura e recursos de compactação de dados. De fato, ele pode reduzir o espaço de armazenamento em até 75% em comparação com dados não compactados. O Parquet, desenvolvido pelo Twitter e posteriormente mantido pela Cloudera, é voltado para ambientes de big data escaláveis. Ambos os formatos lidam com estruturas aninhadas complexas, mas atendem a diferentes cenários com base em suas filosofias e execução.

Estrutura do arquivo

As diferenças estruturais entre ORC e Parquet são cruciais na definição de suas características de desempenho.

Estrutura do arquivo ORC

Os arquivos ORC são compostos por faixas, que contêm dados colunares divididos em segmentos conhecidos como blocos de índice. Cada faixa contém metadados, incluindo estatísticas mínimas e máximas para cada coluna. Esse design permite a recuperação rápida de dados, melhorando o desempenho das consultas. O uso eficiente de metadados resulta em taxas de compressão médias em torno de 50%, permitindo economias significativas de armazenamento.

Estrutura do arquivo Parquet

Em contraste, o Parquet organiza os dados em grupos de linhas. Cada grupo possui metadados e dados de coluna estruturados para otimizar o acesso a consultas complexas. Os grupos de linhas do Parquet aprimoram as cargas de trabalho analíticas, resultando em velocidades de consulta aprimoradas. Por exemplo, usuários relataram que, em ambientes Spark, o Parquet pode reduzir o tempo de consulta em até 90% em comparação aos formatos tradicionais baseados em linhas.

Em última análise, embora ambos os formatos sejam otimizados para armazenamento em colunas, suas diferenças estruturais influenciam o manuseio de dados e o gerenciamento de metadados, afetando o desempenho geral.

Compressão e Codificação

A compactação é essencial para o armazenamento eficaz de dados, e tanto o ORC quanto o Parquet empregam métodos diferentes para aumentar a eficiência.

Compressão ORC

O ORC suporta diversos algoritmos de compressão, incluindo Zlib, Snappy e LZO. Essa flexibilidade permite estratégias de compressão direcionadas dentro de faixas, aumentando a taxa de transferência de E/S e reduzindo os custos de armazenamento. Na prática, a implementação do Snappy pode gerar taxas de compressão de até 75%, dependendo das características dos dados.

Compressão de Parquet

O Parquet também oferece diversas opções de compactação, como Snappy, Gzip e LZ4, com foco em tempos de leitura mais rápidos e armazenamento eficiente. Sua compactação em nível de coluna permite taxas aprimoradas, particularmente benéficas para conjuntos de dados com alta cardinalidade. Usuários notaram que o Parquet frequentemente atinge taxas de compactação mais altas do que o ORC, principalmente com diversos tipos de dados.

Ambos os formatos se destacam na compactação, mas seu desempenho depende do caso de uso específico dos dados.

Comparação de desempenho

O desempenho costuma ser o fator mais decisivo ao comparar ORC e Parquet. A eficácia de cada um varia de acordo com as necessidades de processamento de dados.

Desempenho da consulta

Em geral, o ORC é ideal para usuários do Hive devido aos seus aprimoramentos integrados para cargas de trabalho do Hive. Isso o torna a escolha preferencial em data warehouses, onde consultas analíticas são frequentes e exigem tempos de resposta rápidos.

Por outro lado, o Parquet se destaca em aplicações Spark. Sua estrutura de grupos de linhas permite operações de E/S reduzidas, o que é essencial para processar consultas complexas rapidamente. Usuários relataram que o Parquet pode superar o ORC no Spark por um fator de dois em cenários específicos, tornando-o ideal para aplicações com uso intensivo de dados.

Linguagem e compatibilidade

A compatibilidade com várias linguagens de programação e estruturas é uma consideração crucial ao escolher um formato de arquivo.

Compatibilidade com ORC

O ORC oferece integração perfeita com o Hive e é compatível com outros componentes do ecossistema Hadoop. É compatível com Java, C++ e Python, permitindo que profissionais de dados trabalhem sem problemas com arquivos ORC nessas linguagens.

Compatibilidade com Parquet

O Parquet conta com amplo suporte em todo o ecossistema Apache e integra-se a ferramentas como Apache Spark, Drill e Impala. Seu suporte multilinguagem para Java, Python e C++ o torna versátil para projetos de ciência de dados e análise. Se sua equipe utiliza diversas ferramentas, a compatibilidade mais ampla do Parquet é uma vantagem significativa.

Casos de uso: quando escolher qual formato

Entender os cenários ideais para cada formato pode simplificar seu processo de tomada de decisão.

Casos de uso ideais para ORC

• Data Warehousing : o ORC se destaca em ambientes onde respostas rápidas a consultas analíticas são cruciais, o que o torna a escolha ideal para data warehouses.

• Arquiteturas centradas em Hadoop : se suas operações são fortemente focadas em Hadoop e Hive, o ORC é a escolha lógica devido ao seu desempenho otimizado nessa estrutura.

  
  

Casos de uso ideais para parquet

• Consultas analíticas complexas : o Parquet é particularmente eficaz para consultas analíticas que envolvem estruturas aninhadas complexas, especialmente em ambientes Spark.

• Ambientes multiferramentas : para equipes que usam uma variedade de sistemas e linguagens, a flexibilidade do Parquet oferece benefícios substanciais, acomodando vários fluxos de trabalho.

  
  

Considerações finais

A escolha entre ORC e Parquet depende dos requisitos específicos do seu projeto. Se você trabalha principalmente com Hadoop Hive e prioriza desempenho de leitura otimizado, o ORC provavelmente é a melhor opção. Por outro lado, se você trabalha em um ecossistema Spark ou precisa de um formato que se adapte bem a diversas ferramentas e linguagens, o Parquet pode ser a escolha ideal.

Neste confronto de armazenamento de dados, tanto a ORC quanto a Parquet apresentam soluções robustas, adaptadas a diferentes necessidades. Ao compreender suas nuances, você pode elaborar estratégias superiores de gerenciamento de dados, gerando melhores insights e resultados.

Independentemente do formato escolhido, tanto o ORC quanto o Parquet oferecem vantagens distintas. Portanto, analise suas necessidades com mais atenção e deixe a batalha pelo armazenamento de dados começar!