Co to jest Plik Parquet? - Definicja

Plik Parquet to format przechowywania kolumnowego zaprojektowany do efektywnego przechowywania danych tabelarycznych. Jest to format binarny, który pozwala na lepszą kompresję i kodowanie danych, co skutkuje optymalizacją przechowywania i szybszymi operacjami odczytu. Został stworzony, aby wspierać prace z dużymi zbiorami danych w rozproszonych systemach przetwarzania, takich jak Hadoop i Spark.

Jaki format ma plik Parquet?

Format pliku Parquet jest zoptymalizowany pod kątem przechowywania danych kolumnowych, co oznacza, że każda kolumna danych jest przechowywana osobno. Dzięki temu możliwe jest wydajne kompresowanie i odczytywanie tylko potrzebnych danych, bez konieczności przetwarzania całego wiersza informacji. Struktura Parquet pozwala również na użycie różnorodnych schematów kodowania i kompresji, które są dostosowane do charakterystyki danych w poszczególnych kolumnach.

Co to jest Apache Parquet?

Apache Parquet to projekt typu open source, który rozwijany jest jako część ekosystemu Apache Hadoop. Jego głównym celem jest zapewnienie efektywnego formatu danych dla systemów przetwarzania danych masowych. Jest to wybór preferowany przez wiele technologii przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, jak Apache Spark czy Apache Impala, dzięki swojej wydajności i elastyczności.

Jak czytać plik Parquet za pomocą języka Python?

Aby czytać pliki Parquet w języku Python, możemy użyć bibliotek takich jak pandas oraz pyarrow. Oto przykładowy kod:

				
					import pandas as pd
import pyarrow.parquet as pq

# Odczytanie pliku Parquet do DataFrame pandas
df = pd.read_parquet('ścieżka_do_pliku.parquet')

# Wyświetlenie zawartości DataFrame 
print(df)

Biblioteka pyarrow jest bezpośrednio związana z Apache Arrow, co gwarantuje wysoką wydajność odczytu i zapisu plików Parquet w Pythonie.

Jak dodać plik Parquet do hurtowni danych BigQuery?

Google BigQuery wspiera natywnie format Parquet, co ułatwia import danych. Proces dodania pliku Parquet do BigQuery może być przeprowadzony za pomocą Google Cloud Console, interfejsu wiersza poleceń (CLI) lub przez klienta API. W przypadku użycia interfejsu użytkownika w przeglądarce, wystarczy wybrać opcję importu danych, wskazać plik Parquet ze swojego zasobnika w Google Cloud Storage i określić docelową tabelę w BigQuery.

Plik Parquet, ze względu na swoje właściwości, stał się standardem w przetwarzaniu dużych zbiorów danych w środowiskach biznesowych. Jego adaptacja do różnych narzędzi i platform analitycznych czyni go niezwykle przydatnym w świecie biznesu, gdzie szybkość i efektywność analiz są kluczem do sukcesu. Zarówno analitycy danych, jak i przedsiębiorstwa korzystają z zalet, jakie oferuje Parquet, by zwiększyć wydajność pracy z danymi oraz przyspieszyć procesy decyzyjne oparte o dane.

Powiązane pojęcia

Te artykuły mogą Cię zainteresować

Dashboard analityczny

Podsumowanie Rekomendacji Biur Maklerskich w Looker Studio i BigQuery

28 sierpnia, 2023

Tutorial

Jak obliczać wskaźniki techniczne w BigQuery za pomocą SQL – średnie kroczące, RSI, MACD

3 września, 2023