Apache Parquet Definition & Erklärung

Apache Parquet ist ein spaltenorientiertes Dateiformat (Columnar Storage), das speziell für die effiziente Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt wurde. Es wird häufig im Umfeld von Big Data, Data Analytics und Data Engineering eingesetzt und ist heute ein De-facto-Standard in modernen Datenplattformen.

Parquet wurde entwickelt, um analytische Abfragen zu beschleunigen, Speicherplatz zu sparen und eine enge Integration mit verteilten Verarbeitungssystemen zu ermöglichen. Besonders in Kombination mit Frameworks wie Apache Spark, Apache Hadoop oder Cloud-Datenplattformen spielt Apache Parquet eine zentrale Rolle. Durch die Trennung der Daten nach Spalten eignet sich das Format ideal für analytische Workloads, bei denen nur bestimmte Attribute gelesen und ausgewertet werden müssen.

Apache Parquet - Aufbau und Struktur

Apache Parquet speichert Daten spaltenweise statt zeilenweise. Das bedeutet, dass alle Werte einer Spalte physisch zusammenliegen. Diese Struktur ermöglicht eine sehr effiziente Kompression und Datenkodierung, da Werte innerhalb einer Spalte meist den gleichen Datentyp haben.

Ein Parquet-File besteht aus mehreren Row Groups, die wiederum in Column Chunks unterteilt sind. Innerhalb dieser Chunks werden die Daten in Pages gespeichert. Zusätzlich enthält jede Parquet-Datei umfangreiche Metadaten, etwa zu Datentypen, Statistiken (Min/Max-Werte) und Schemas. Diese Metadaten erlauben es Abfrage-Engines, irrelevante Daten frühzeitig auszuschließen (Predicate Pushdown).

Apache Parquet - Vorteile und Nachteile

Vorteile von Apache Parquet

Apache Parquet bringt zahlreiche Vorteile für analytische Anwendungsfälle mit sich. Besonders hervorzuheben sind:

Hohe Performance bei analytischen Abfragen, da nur benötigte Spalten gelesen werden
Effiziente Kompression, was den Speicherbedarf deutlich reduziert
Geringere I/O-Kosten durch spaltenbasierte Speicherung
Gute Integration mit Big-Data- und Cloud-Ökosystemen
Schema-Unterstützung, auch für komplexe und verschachtelte Datenstrukturen

Nachteile von Apache Parquet

Trotz der vielen Vorteile gibt es auch einige Einschränkungen, die man beachten sollte:

Weniger geeignet für transaktionale Workloads, da häufige Einzelupdates ineffizient sind
Komplexere Struktur im Vergleich zu einfachen Formaten wie CSV
Schreibvorgänge können langsamer sein, insbesondere bei kleinen Datenmengen
Nicht optimal für Streaming-Szenarien, da Parquet auf Batch-Verarbeitung ausgelegt ist

Apache Parquet - Beispiel für Apache Parquet

Ein typisches Einsatzszenario für Apache Parquet ist ein Data Lake, in dem große Mengen strukturierter oder semi-strukturierter Daten abgelegt werden. Beispielsweise können Verkaufsdaten mit Spalten wie Datum, Produkt, Region und Umsatz in Parquet gespeichert werden.

Führt man später eine Analyse nur nach Datum und Umsatz durch, liest das System ausschließlich diese Spalten aus der Datei. Dadurch werden Abfragen deutlich schneller und ressourcenschonender ausgeführt als bei zeilenorientierten Formaten.