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Apache Parquet est un format de stockage en colonnes conçu dans un souci de rapidité et d’efficacité. Au lieu d’enregistrer les données ligne par ligne comme une table de base de données traditionnelle, il stocke les valeurs par colonne. Cette conception facilite la compression des informations, l’analyse de grands jeux de données et l’extraction des champs dont vous avez besoin, ce qui se traduit par des requêtes plus rapides et des fichiers plus petits.
Parquet est devenu un pilier des écosystèmes Big Data. Il s’agit du format utilisé dans de nombreuses tables de data lakes et de warehouses dans le cloud, qui doivent conserver des pétaoctets d’informations de manière compacte, mais accessible. Il est également incontournable dans les pipelines ETL modernes, où les données brutes sont constamment transformées et transférées entre les systèmes. Que votre entreprise utilise Spark pour ses analyses, des moteurs SQL tels que Presto pour ses requêtes ou Amazon S3 pour le stockage à long terme de ses historiques, Parquet vous aide à garantir l’efficacité et la rentabilité de ces opérations.
Un fichier Parquet est un type de fichier de données utilisé en data engineering pour stocker et traiter des jeux de données volumineux. Il est conçu pour conserver des quantités massives d’informations sous une forme compacte et en accélérer l’analyse.
Apache Parquet est un format de fichier binaire en colonnes spécialement conçu pour cette tâche. Le simple passage au stockage des données par colonnes plutôt que par lignes fait toute la différence. Il permet aux systèmes de lire uniquement les champs nécessaires à une requête, de compresser des valeurs similaires ensemble et de parcourir rapidement des milliards d’enregistrements.
Grâce à cette conception, Parquet est largement utilisé dans les flux de travail analytiques, où la vitesse et l’efficacité du stockage sont primordiales. Que les données soient stockées dans Hadoop, Spark ou une plateforme data dans le cloud telle que Snowflake, les fichiers Parquet facilitent l’exécution de requêtes rapides sans faire exploser les coûts de stockage.
Parquet est efficace car il organise les données en couches. Sa structure en colonnes, associée à une compression intégrée et à des métadonnées auto-descriptives, permet aux moteurs d’analyse des systèmes de schémas en lecture d’ignorer les informations non pertinentes et de ne scanner que celles qui comptent.
Chaque fichier Parquet est divisé en groupes de lignes, qui contiennent une partie plus petite du jeu de données. Ils peuvent être traités en parallèle, ce qui permet d’interroger rapidement des fichiers volumineux sur plusieurs nœuds.
Au sein de chaque groupe de lignes, les données sont stockées par colonne. Les requêtes peuvent extraire uniquement les champs dont elles ont besoin, par exemple les noms des clients sans historique des transactions, ce qui réduit les coûts d’E/S et de calcul.
Les blocs de colonnes sont ensuite divisés en pages, l’unité de stockage la plus granulaire. Comme les valeurs du même type sont stockées ensemble, Parquet peut appliquer une compression efficace pour réduire la taille des fichiers et accélérer les analyses.
Les fichiers Parquet comportent également des métadonnées qui décrivent le schéma, les types de données et les plages de valeurs. Ces informations permettent aux moteurs d’ignorer les groupes de lignes et les colonnes inutiles pour éviter d’analyser l’intégralité du fichier.
Pendant l’exécution, les moteurs utilisent ces métadonnées pour analyser uniquement les segments de données pertinents, ce qui accélère les performances et évite les lectures inutiles.
Apache Parquet est apprécié dans le monde du Big Data pour sa capacité à concilier un stockage compact et des requêtes rapides et flexibles. Ces caractéristiques déterminantes en font le format de référence pour les data lakes dans le cloud et les analyses à grande échelle.
Parquet stocke les données par colonne plutôt que par ligne, de sorte que les requêtes ne lisent que les champs dont elles ont besoin. Le regroupement de valeurs similaires améliore également l’efficacité de la compression.
Chaque fichier comporte un schéma et des métadonnées sur les types, les nombres et les plages. Les requêtes peuvent ainsi ignorer les données non pertinentes et interpréter les fichiers sans documentation supplémentaire.
L’organisation en colonnes permet d’utiliser des méthodes de compression telles que l’encodage par dictionnaire et par longueur de série. Elles permettent de réduire la taille des fichiers et d’accélérer les analyses, ce qui diminue les coûts de stockage et de calcul.
Parquet s’intègre à Hadoop, Spark, Hive, Presto et aux plateformes cloud telles qu’AWS et Azure. Sa conception open source facilite son intégration à divers écosystèmes.
Au-delà des tables plates, Parquet peut stocker des tableaux, des cartes et d’autres structures imbriquées. Cette flexibilité évite d’aplatir des données complexes dans des formats moins efficaces basés sur des lignes.
Parquet utilise le pushdown des prédicats pour filtrer les lignes non pertinentes avant l’analyse. Le rétrécissement du champ d’application accélère les requêtes et limite les traitements inutiles.
La conception de Parquet offre une valeur stratégique évidente. Les entreprises l’adoptent, car il réduit les coûts, accélère l’obtention d’informations et s’adapte aux besoins modernes en matière de données. Voici quelques-uns de ses principaux avantages.
La compression et l’encodage des colonnes permettent de réduire considérablement les volumes de données par rapport au format CSV ou JSON. Les fichiers compacts réduisent les coûts de stockage dans le cloud et les frais opérationnels de réseau lors du déplacement des données entre les systèmes.
Comme Parquet permet des lectures sélectives, les moteurs de requête ne perdent pas de temps à analyser tous les champs d’un jeu de données. En association avec une compression efficace, les temps d’exécution sont plus courts et les tableaux de bord plus réactifs.
Parquet fonctionne avec la plupart des principales plateformes d’analyse, de Spark et Hive à Snowflake et BigQuery. Cette compatibilité étendue facilite son intégration dans les flux de travail existants sans développement personnalisé ni conversion de format.
Parquet a été conçu dans une optique d’évolutivité. Sa structure prend en charge le traitement distribué, ce qui permet d’exécuter des requêtes en parallèle sur plusieurs machines. Il s’intègre donc naturellement aux data lakes et aux environnements d’entreprise dans lesquels les jeux de données peuvent atteindre plusieurs téraoctets ou pétaoctets.
La combinaison d’un stockage compact et d’analyses rapides fait de Parquet un format de données incontournable dans tous les secteurs. Voici quelques-unes des utilisations les plus courantes de ce format par les entreprises.
AWS, Azure et Google Cloud prennent tous en charge Parquet en natif. Il s’agit donc souvent du format optimal pour traiter des jeux de données structurées et semi-structurées massifs. La compression réduit les coûts de stockage et le schéma intégré garantit l’homogénéité des données pour les outils d’analyse en aval.
L’entraînement des modèles nécessite souvent l’analyse de milliards de lignes pour quelques fonctionnalités seulement. La disposition en colonnes de Parquet permet aux ingénieurs d’extraire uniquement les attributs nécessaires, ce qui permet de gagner du temps et de réduire la charge de calcul.
Les tableaux de bord exigent de la rapidité. Avec Parquet, les outils de BI peuvent extraire uniquement les champs nécessaires et filtrer les données dès le début, ce qui permet de conserver la réactivité des visualisations, même à grande échelle.
Les appareils IoT génèrent en permanence des relevés de capteurs. Parquet compresse ces données chronologiques et optimise la détection des anomalies ou les requêtes de tendance.
Les banques et les organismes de traitement des paiements utilisent Parquet pour les grands volumes de données transactionnelles. Le stockage en colonnes accélère la détection des fraudes tandis que les métadonnées garantissent la conformité grâce à des pistes d’audit claires.
Les hôpitaux et les chercheurs traitent des dossiers sensibles et complexes. Parquet compresse ces jeux de données, prend en charge les structures imbriquées telles que les résultats de laboratoire et permet une analyse plus rapide à des fins de recherche ou de planification.
Les formats CSV et JSON restent populaires, car ils sont simples et lisibles par l’homme, mais ils n’ont pas été conçus pour le Big Data. Parquet, en revanche, a été conçu pour offrir évolutivité, rapidité et efficacité. Voici en quoi ils diffèrent.
Les fichiers CSV stockent les données ligne par ligne en texte brut. Ils sont donc simples à ouvrir dans Excel ou à charger dans des bases de données basiques, mais cela les rend également inefficaces pour les analyses à grande échelle. Le format CSV n’offre aucune compression intégrée. Les fichiers grossissent donc rapidement et les requêtes doivent analyser chaque champ. La gestion des schémas est minimale (tout est au format texte, sauf indication contraire ultérieure), ce qui peut entraîner des incohérences.
Parquet, en revanche, stocke les données par colonne et utilise un codage binaire. Il offre ainsi une compression plus forte, une lecture plus rapide et des requêtes sélectives. Il intègre également le schéma et les métadonnées directement dans le fichier, ce qui le rend auto-descriptif. Si les fichiers CSV conviennent pour les petits jeux de données et l’échange de données, Parquet se prête davantage à l’analyse d’entreprise et au stockage à l’échelle du cloud.
JSON est souvent utilisé pour stocker des données semi-structurées ou hiérarchiques, telles que les réponses d’API ou les logs. Sa flexibilité est un atout : il peut facilement gérer des structures imbriquées, mais cela a un coût. JSON est verbeux. La répétition des noms de champs augmente la taille des fichiers et les requêtes nécessitent l’analyse de chaque objet du début à la fin.
Parquet gère également les types imbriqués et complexes, mais les compresse dans un format en colonnes beaucoup plus efficace pour l’analyse. La prise en charge des métadonnées et des schémas accélère les requêtes et le pushdown des prédicats permet d’ignorer les lignes non pertinentes. JSON convient bien aux échanges de données légers ou aux applications web, mais Parquet est préférable pour le stockage à long terme et l’analyse à grande échelle.
Parquet est devenu la pierre angulaire de l’architecture de données moderne grâce à sa conception en colonnes, sa compression et sa prise en charge des schémas. Il permet aux entreprises de gérer des données à grande échelle sans augmenter les coûts ni la complexité, car il réduit les besoins de stockage et accélère les requêtes. Des data lakes dans le cloud aux pipelines de machine learning, Parquet permet aux entreprises de bénéficier d’analyses rapides et fiables. À mesure que les volumes de données augmentent, son efficacité et son évolutivité lui permettront de rester au cœur des charges de travail liées au Big Data et au cloud.
Parquet prend en charge un large éventail de types de données, des entiers et chaînes de caractères simples aux types plus complexes tels que les tableaux, les cartes et les structures imbriquées. Cette flexibilité lui permet de traiter aussi bien des tables plates que des données hiérarchiques que l’on trouve souvent dans JSON ou Avro.
Parquet applique une compression au niveau des colonnes et regroupe les valeurs similaires afin de gagner en efficacité. Des techniques telles que l’encodage par longueur de série, l’encodage par dictionnaire et le bit-packing réduisent la taille des fichiers sans ralentir les requêtes. Comme la compression s’effectue par colonne, les moteurs peuvent lire uniquement les champs dont ils ont besoin sans décompresser le jeu de données complet.
Il la met en œuvre pour les analyses à grande échelle. Le stockage en colonnes, l’encodage binaire et la prise en charge des métadonnées de Parquet lui confèrent une efficacité bien supérieure à celle du format CSV. Il compresse les fichiers plus efficacement et permet des requêtes sélectives, ce qui accélère les performances. Le format CSV a toujours sa place : il est simple, portable et facile à utiliser dans les feuilles de calcul, mais Parquet est généralement préférable pour les environnements de Big Data.
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