Todas las cosas sobre Parquet Parte 05 - Técnicas de compresión en Parquet

El modelo de almacenamiento columnar de Parquet permite una compresión altamente efectiva, reduciendo los costos de almacenamiento mientras mantiene un rendimiento de consulta rápido. La compresión es crucial para manejar grandes conjuntos de datos, ya que ahorra espacio de almacenamiento y mejora el rendimiento de consulta reduciendo la cantidad de datos que deben leerse desde el disco y transferirse por redes. Parquet admite varios algoritmos de compresión ampliamente utilizados, incluyendo Snappy, Gzip, Brotli, Zstandard y LZO, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Snappy es una opción popular debido a su velocidad y razón de compresión razonable, lo que la hace ideal para consultas en tiempo real y cargas de trabajo de análisis. Gzip proporciona una alta razón de compresión, pero es más lento que Snappy, lo que lo hace adecuado para archivar datos o trabajar con conjuntos de datos grandes y poco frecuentemente accedidos. Brotli ofrece ratios de compresión más altas que Gzip con un mejor rendimiento, lo que la hace un buen equilibrio entre reducción de tamaño de archivo y rendimiento de lectura. Zstandard proporciona un equilibrio entre velocidad de compresión, velocidad de descompresión y reducción de tamaño de archivo, pero requiere más configuración. LZO es un algoritmo de compresión ligero que se centra en la descompresión rápida, lo que la hace adecuada para análisis en tiempo real y procesamiento de datos en streaming. La elección del algoritmo de compresión adecuado depende del caso de uso específico y del equilibrio entre eficiencia de compresión y rendimiento. Además, combinar la compresión con técnicas de codificación, como codificación de diccionario o codificación de longitud de carrera, puede optimizar aún más la eficiencia de almacenamiento.