درک تفاوتهای بین آوْرو و پارکِت برای تصمیمگیری آگاهانه در معماری داده و پردازش آن حیاتی است.
مرور کلی
انتخاب فرمت ذخیرهسازی داده برای بهینهسازی عملکرد، کارایی ذخیرهسازی و سازگاری سیستم بسیار مهم است. در میان گزینههای محبوب، آپاچی پارکِت و آپاچی آوْرو — دو فرمت متنباز طراحیشده برای مدیریت دادههای بزرگمقیاس — قرار دارند. هرچند هر دو قدرتمند هستند، اما نیازها و موارد استفاده متفاوتی را پاسخ میدهند. درک تفاوتهای آنها برای تصمیمگیری آگاهانه در معماری داده و پردازش ضروری است.
درک فرمتها
آپاچی پارکِت
پارکِت یک فرمت ذخیرهسازی ستونی است که برای عملکرد بالا در بارهای کاری تحلیلی و خواندنمحور طراحی شده است. این فرمت دادهها را بهصورت ستون به ستون ذخیره میکند و به سیستمها اجازه میدهد تنها ستونهای موردنیاز را در هنگام پرسوجوها دسترسی پیدا کنند. این امر عملیات ورودی/خروجی (I/O) را کاهش داده و عملکرد پرسوجوها را بهویژه در مجموعههای داده بزرگ بهبود میبخشد.
آپاچی آوْرو
آوْرو، در مقابل، یک فرمت ذخیرهسازی مبتنی بر ردیف است. این فرمت برای سریالسازی کارآمد داده و بارهای کاری نوشتنمحور، مانند پایپلاین جریان داده بلادرنگ، بهینهسازی شده است. دادهها را بهصورت ردیف به ردیف ذخیره میکند، که نوشتن یا افزودن رکوردهای جدید را بهویژه در سیستمهای مبتنی بر رویداد سریعتر میکند.
هر دو فرمت پارکِت و آوْرو از فرمتهای پشتیبانیشده برای ساخت جداول آپاچی آیسبرگ هستند. چه اولویت شما عملکرد سریع خواندن (پارکِت) باشد یا جریان کارآمد (آوْرو)، آیسبرگ یک معماری منعطف ارائه میدهد که هر دو فرمت را در یک چارچوب یکپارچه پشتیبانی میکند.
پشتیبانی از طرحواره و ساختار داده
هر دو آوْرو و پارکِت از ساختارهای داده پیچیده و تودرتو، از جمله آرایهها و رکوردها، پشتیبانی میکنند. با این حال، رویکرد آنها به تکامل طرحواره متفاوت است:
- آوْرو: در تکامل طرحواره برتری دارد و به کاربران امکان میدهد فیلدها را اضافه، حذف یا تغییر دهند بدون اختلال در پایپلاین داده. این انعطافپذیری آن را برای مجموعههای داده پویا یا در حال تحول ایدهآل میکند.
- پارکِت: نیز از تکامل طرحواره پشتیبانی میکند، اما با محدودیتهای بیشتری. این فرمت برای سناریوهایی که تغییرات طرحواره کمتر اتفاق میافتد مناسبتر است.
فشردهسازی و عملکرد
پارکِت از ساختار ستونی خود برای اعمال فشردهسازی و کدگذاری خاص ستون استفاده میکند، که اغلب منجر به اندازه فایلهای بسیار کوچکتر و پرسوجوهای تحلیلی سریعتر میشود. آوْرو کل ردیف را فشرده میکند، که ممکن است به نسبت فشردهسازی مشابه پارکِت نرسد، اما سرعت در عملیات نوشتن را حفظ میکند. این امر پارکِت را برای بارهای کاری تحلیلی کارآمدتر میکند، در حالی که آوْرو معمولاً برای موارد استفاده بهینهشده برای نوشتن و دریافت بلادرنگ مناسبتر است.
تجارتهای عملکردی: جهتگیری ردیف در مقابل ستون
| ویژگی | پارکِت (ستونی) | آوْرو (مبتنی بر ردیف) |
| بهترین برای | تحلیلهای خواندنمحور | پایپلاین نوشتنمحور |
| کارایی فشردهسازی | بالا (برای هر ستون) | متوسط (برای هر ردیف) |
| تکامل طرحواره | پشتیبانیشده (با برخی محدودیتها) | پشتیبانی قوی |
| پشتیبانی از داده تودرتو | بله | بله |
| عملکرد پرسوجو | بالا (دسترسی انتخابی به ستونها) | متوسط (نیاز به اسکن کل ردیفها) |
| کارایی ذخیرهسازی | بالا | پایینتر (معمولاً فایلهای بزرگتر) |
موارد استفاده ایدهآل
- پارکِت
برای موارد زیر ایدهآل است:- پرسوجوهای تحلیلی بزرگمقیاس
- انبار داده
- بارهای کاری OLAP
- سناریوهایی که صرفهجویی در ذخیرهسازی و سرعت پرسوجو را در اولویت قرار میدهند
- آوْرو
برای موارد زیر ایدهآل است:- معماری مبتنی بر رویداد
- جریان داده بلادرنگ
- پایپلاین مبتنی بر کافکا
- موارد استفادهای که نیاز به تغییرات مکرر طرحواره دارند
آوْرو در مقابل پارکِت: کدام در نهایت بهترین است؟
هر دو فرمت پارکِت و آوْرو فرمتهای داده قدرتمندی با نقاط قوت متمایز هستند. پارکِت در تحلیلها میدرخشد و مزایای قدرتمندی در فشردهسازی و عملکرد برای پرسوجوهای ستونی ارائه میدهد. آوْرو در سناریوهای جریان و نوشتنمحور برجسته است، به لطف انعطافپذیری و سرعت سریالسازی آن. در نهایت، بهترین انتخاب به نیازهای پردازش داده، معماری سیستم و اولویتهای عملکرد شما بستگی دارد. در بسیاری از اکوسیستمهای داده مدرن، رویکرد ترکیبی رایج است، استفاده از آوْرو برای دریافت داده و پارکِت برای ذخیرهسازی بلندمدت و تحلیلها.
