Trong bài viết này, hãy cùng trituenhantao.io tìm hiểu về định dạng Parquet, một định dạng tệp phổ biến trong lĩnh vực xử lý dữ liệu lớn. Chúng ta sẽ đi qua các khái niệm cơ bản, ứng dụng thực tế, lý do Hugging Face lựa chọn Parquet, tại sao lưu trữ theo cột lại có hiệu suất cao hơn lưu trữ theo dòng, và một số kỹ thuật nén giúp tối ưu hóa hiệu suất của tệp Parquet.
1. Định dạng Parquet là gì?
Apache Parquet là một định dạng lưu trữ dữ liệu theo cột, được tối ưu hóa cho các hệ thống phân tán như Apache Spark, Hadoop và các cơ sở dữ liệu lớn. Nó được thiết kế để hỗ trợ hiệu quả trong các tác vụ phân tích dữ liệu lớn, giúp giảm thiểu kích thước lưu trữ và tăng tốc độ truy vấn.
Parquet hỗ trợ nhiều loại dữ liệu khác nhau, từ dữ liệu có cấu trúc như số nguyên, số thực, chuỗi ký tự đến dữ liệu phức tạp như danh sách, bản đồ và cấu trúc lồng nhau.
2. Ứng dụng của Parquet
Nhờ khả năng lưu trữ và truy vấn nhanh chóng, Parquet được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực sau:
- Dữ liệu lớn (Big Data ): Các nền tảng như Apache Spark, Apache Hive, Presto thường sử dụng Parquet để tối ưu hóa xử lý dữ liệu phân tán.
- Machine Learning và AI: Các bộ dữ liệu lớn trong học máy thường được lưu dưới dạng Parquet để giúp tăng tốc xử lý và giảm chi phí lưu trữ.
- Phân tích dữ liệu (Analytics): Các hệ thống OLAP (Online Analytical Processing) sử dụng Parquet để cải thiện hiệu suất truy vấn dữ liệu.
- Dữ liệu đám mây: Các dịch vụ như Amazon S3, Google BigQuery, Snowflake hỗ trợ Parquet để giảm băng thông và tối ưu hóa truy vấn dữ liệu.
3. Tại sao Hugging Face sử dụng Parquet?
Hugging Face là một nền tảng hàng đầu về AI, chuyên cung cấp các mô hình học máy và bộ dữ liệu. Họ sử dụng Parquet vì các lý do chính sau:
- Tối ưu hóa lưu trữ dữ liệu: Hugging Face lưu trữ các bộ dữ liệu lớn dưới dạng Parquet để giảm dung lượng và tối ưu hóa việc truyền tải dữ liệu qua internet.
- Tốc độ truy vấn nhanh hơn: Vì Parquet lưu dữ liệu theo cột, các mô hình học máy có thể chỉ tải những cột dữ liệu cần thiết, thay vì phải đọc toàn bộ tệp như các định dạng theo dòng (CSV , JSON).
- Hỗ trợ tốt cho các hệ thống phân tán: Hugging Face sử dụng Parquet để dễ dàng tích hợp với Apache Spark và các công cụ xử lý dữ liệu lớn.
- Tương thích với nhiều nền tảng: Các dịch vụ đám mây như AWS, Google Cloud, Azure đều hỗ trợ Parquet, giúp Hugging Face dễ dàng triển khai dữ liệu của họ.
4. Tại sao lưu trữ theo cột nhanh hơn theo dòng?
Một trong những ưu điểm lớn nhất của Parquet so với các định dạng truyền thống như CSV hay JSON là lưu trữ dữ liệu theo cột thay vì theo dòng. Dưới đây là lý do tại sao lưu trữ theo cột nhanh hơn:
- Truy vấn nhanh hơn: Trong phân tích dữ liệu, chúng ta thường cần truy vấn chỉ một vài cột thay vì toàn bộ dữ liệu. Parquet cho phép chỉ đọc những cột cần thiết, giảm thời gian đọc dữ liệu.
- Tối ưu hóa nén: Dữ liệu trong một cột thường có nhiều giá trị giống nhau (hoặc có xu hướng giống nhau), giúp các thuật toán nén hoạt động hiệu quả hơn so với dữ liệu theo dòng.
- Hiệu suất cao hơn trên CPU : Khi thực hiện các phép tính trên một cột dữ liệu (ví dụ: tính trung bình của một cột số), việc lưu trữ theo cột giúp tận dụng tốt hơn bộ nhớ CPU , nhờ vào cơ chế vectorized execution (thực thi theo vectơ).
- Giảm băng thông I/O : Hệ thống chỉ cần tải dữ liệu từ một số cột thay vì toàn bộ file, giúp giảm đáng kể lượng dữ liệu cần truyền tải.
Ví dụ: Khi có một bảng dữ liệu chứa 1 triệu dòng với 10 cột, nhưng chúng ta chỉ cần phân tích 2 cột, thì:
- Với CSV , toàn bộ 10 cột phải được đọc vào bộ nhớ.
- Với Parquet, chỉ 2 cột cần đọc, giúp giảm chi phí I/O và tăng tốc độ xử lý.
5. Các kỹ thuật nén giúp tối ưu hóa Parquet
Parquet hỗ trợ nhiều thuật toán nén giúp tối ưu hóa lưu trữ và tăng tốc truy vấn. Dưới đây là một số kỹ thuật phổ biến:
a) Snappy (Mặc định trong Parquet)
- Tốc độ nén/giải nén nhanh.
- Không có tỷ lệ nén quá cao nhưng giúp truy vấn dữ liệu nhanh hơn.
- Phù hợp với dữ liệu cần truy vấn thường xuyên.
b) Gzip
- Tỷ lệ nén cao hơn Snappy nhưng tốc độ giải nén chậm hơn.
- Phù hợp với dữ liệu cần lưu trữ lâu dài mà không truy vấn thường xuyên.
c) Zstd (Zstandard)
- Cân bằng giữa tốc độ nén và tỷ lệ nén.
- Được sử dụng trong nhiều hệ thống hiện đại nhờ hiệu suất cao.
d) LZ4
- Nén nhanh nhưng tỷ lệ nén thấp.
- Phù hợp với dữ liệu có tốc độ truy xuất cao.
Ngoài ra, Parquet còn có thể áp dụng Dictionary Encoding, Run-length Encoding (RLE) để tối ưu hóa thêm khi gặp dữ liệu có tính lặp lại cao.
Kết luận
Apache Parquet là một trong những định dạng tệp mạnh mẽ nhất dành cho dữ liệu lớn, đặc biệt là trong các ứng dụng phân tích dữ liệu, machine learning và AI. Việc lưu trữ theo cột giúp tăng tốc độ truy vấn và giảm dung lượng lưu trữ, trong khi các thuật toán nén tối ưu giúp giảm băng thông và tăng hiệu suất. Đây chính là lý do Hugging Face và nhiều nền tảng AI khác lựa chọn Parquet để quản lý dữ liệu.
Nếu bạn thích bài viết này, hãy chia sẻ với những người quan tâm và thường xuyên truy cập trituenhantao.io để có được những thông tin mới, chuyên sâu và chính xác nhất trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo.