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大數(shù)據(jù)小視角2:ORCFile與Parquet,開源圈背后的生意  RCfile的主力團隊都是來自中科院的童鞋在Facebook完成

上一篇文章聊了聊基于PAX的混合存儲結(jié)構(gòu)的RCFile,其實這里筆者還了解一些八卦,RCfile的主力團隊都是來自中科院的童鞋在Facebook完成的,算是一個由華人主導的編碼項目。但是RCfile仍然存在一些缺陷,后續(xù)被HortonWorks盯上之后上馬了ORCFile格式,而老對頭Cloudera則緊抱Google大腿推出了Parquet格式。 其實二者需要解決的問題是殊途同歸的,但是不同的爹似乎導致了不太相同的命運。這篇文章,我們主要還是聊聊兩者的技術細節(jié),再穿插一些開源圈的商業(yè)八卦~~~

1.ORCFile

Facebook在 2011年的 ICDE 會議之上發(fā)布了RCFile。之后RCFile在Hive之中作為很好的列存儲模型被廣泛使用,雖然RCFile能夠很好的提升Hive的工作性能,但是在Facebook論文之中也提出了一些RCFile值得改進的地方。所以在2013年,HortonWorks就在RCFile的基礎之上開發(fā)出了ORCFile,并且ORCFlie很順利地在2015年成為Apache的頂級項目。接下來我們來看一看ORCFile相對于原本的RCFile解決了什么樣的問題:

  • 列數(shù)據(jù)的類型感知:與RCFile之前對于列數(shù)據(jù)都統(tǒng)一為Blob數(shù)據(jù)不同,ORCFile可以感知列的數(shù)據(jù)類型,做出更為合理的數(shù)據(jù)壓縮選擇。顯然,這樣可以節(jié)省不少存儲資源。(Facebook論文之中已經(jīng)提到這個思路了,但是發(fā)布論文的時候還沒有實現(xiàn),屬于一個next to do的工作

  • 嵌套數(shù)據(jù)類型支持:ORCFile可以在列數(shù)據(jù)之中插入Struct,Union,List,Map等數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)的操作更加靈活,也更加適合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲與處理。

  • 謂詞下推:這個算是RCFile原先功能的補強,在元數(shù)據(jù)層面增加了很多內(nèi)容,來利用謂詞下推加速處理的過程。ORCFile自己稱之為輕量級索引,其實就是一些相較于RCFile更為詳細的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

存儲結(jié)構(gòu)

首先,我們先來看看ORCFile的存儲結(jié)構(gòu)。如下圖所示,ORCFile完全拋棄了原有RCFile之中所謂Row Group的概念。引入了三個新的組件,我們分別來看看對應組件的內(nèi)容:

  • (1) stripe:stripe是ORC文件的主體,還記的上文提到RCfile之中的Row Group的大小為4MB,而stripe的大小膨脹到了250MB。(果真還是越大越好么~~)至于為什么選擇250MB這個大小的用意也很明顯,是為了與底層HDFS的塊大小契合,來減少MapReduce處理時可能會帶來的通信損耗。 stripe也分為具體三個部分:

    • Index Data:存儲每行的統(tǒng)計數(shù)據(jù),默認是10000行的大小。Index Data在Strip的最前面,因它們只在使用謂詞向下推或讀者尋找特定行時加載。(這里主要利用的是統(tǒng)計信息與布隆過濾器實現(xiàn)的
    • Row Data:實際存儲數(shù)據(jù)的單元,利用列存原理,對不同列可以實現(xiàn)不同壓縮方案,所有的列數(shù)據(jù)可以組成行數(shù)據(jù)。
    • Stripe Footer:存儲了每個列的編碼與位置。
  • (2) File Footer:部分包含Row data的布局、類型信息、行數(shù)和每個列的統(tǒng)計信息。通過這塊可以篩選出需要讀取列的數(shù)據(jù)。至于類型消息,假如有如下的表定義:

  create table Foobar (    myInt int,     myMap map<string,     struct<myString : string,     myDouble: double>>,     myTime timestamp);

則定義的類型是如同下圖的嵌套模式:

  • (3) PostScript:這塊保存的內(nèi)容就是ORCFile的元數(shù)據(jù)了,包括了使用的壓縮類型,各個數(shù)據(jù)的長度等。由于HDFS只支持Append的操作,所以,元數(shù)據(jù)放在文件的末尾是便于修改的。

上述就是ORCFile核心的存儲結(jié)構(gòu)了。對比原先的RCFile,ORCFile沒有標新立異的之處,只是補足了數(shù)據(jù)壓縮與數(shù)據(jù)處理的短板。

2.Parquet

Google同樣在 2010年發(fā)布了最新交互處理的數(shù)據(jù)系統(tǒng)Dremel,并且在Dremel之上構(gòu)建了一個與Protocol Buffer兼容的數(shù)據(jù)模型?;旧螱oogle推出啥,開源圈一定會照貓畫虎的弄一個出來。于是同樣在2013年,ClouderaTwitter針對Dremel的數(shù)據(jù)模型為模板,推出了Parquet,Parquet同樣在2015年順利“畢業(yè)”,成為Apache的頂級項目。

其實Parquet與ORCFile像是孿生兄弟,許多設計的思路與細節(jié)是相同的,都是列存儲,數(shù)據(jù)壓縮那一套。所以這里筆者不展開來講Parquet的技術細節(jié)了,而是結(jié)合Google的論文,來看一看Parquet與ORCFile最大的區(qū)別:數(shù)據(jù)模型。

數(shù)據(jù)模型

為了兼容Protocol Buffer的嵌套結(jié)構(gòu),Google的工程師設計了很精巧的模型來將Protocol Buffer的結(jié)構(gòu)落地到實際的存儲結(jié)構(gòu)之中。坦白說,這或許是Google內(nèi)部為了兼容Protocol Buffer而實現(xiàn)的一個很trade off的設計,所以看起來有點奇怪:

如上圖所示,通過Protocol Buffer定義了一個組合類型Document,其中required字段是必須填寫的,optional字段是可以省略的,而repeated字段是可以重復的字段。其中I1與I2為示例數(shù)據(jù)。如何將上述的數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換為列存呢?我們接著往下看:

首先,將上述結(jié)構(gòu)之中每一個字段拆分出來,就可以變?yōu)榱写鎯Φ哪J搅恕5墙酉聛淼膯栴}在于如何處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之中repeated與optional字段。這里是通過Repetition LevelDefinition Level才能來完整的還原數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。

  • Repetition Level:顧名思義,記錄了該列的值是在哪一個級別的字段上重復的。
  • Definition Level:對于非NULL值并沒有什么意義,因為非NULL值Definition Level一定是相同的。(顯然是可以壓縮存儲)記錄了該列的值是在哪一個級別上開始作為NULL值存儲的。

通過上述的兩個值,便可以通過有限狀態(tài)機來還原Protocol Buffer格式所定義的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),落地到實際的存儲之中。(這里涉及到列存儲的跳轉(zhuǎn),詳細的內(nèi)容可以參考Dremel論文的原文

上述Parquet的核心就在于:通過嵌套的數(shù)據(jù)模型設計來規(guī)避Join操作和掃描最少的列存儲。下圖是Parquet的數(shù)據(jù)模型,可以看出除了列存的模式之外,其余與ORCFile大同小異,筆者在這里就不進贅述了:

3.ORCfile與Parquet的比較

目前兩者都作為Apache的頂級項目來進行維護,但是無論是設計的思路還是合理性都是ORCFile更為優(yōu)秀。簡單來說,對于OLAP的應用,本身就是需要通過ETL的流程進行數(shù)據(jù)的格式復寫,對于Protocol Buffer的兼容的必要性這塊,筆者是存疑的。

但是或許是因為背后所主導的力量不同,畢竟是出身名門,在各個存儲系統(tǒng)的支持上,和實際的運用之中,Parquet還是占了很大的優(yōu)勢。縱觀It產(chǎn)業(yè)的歷史發(fā)展,從來都不是因為技術優(yōu)勢而能夠贏得賽跑的。從ORCFile與Parquet目前在開源上的不同境遇來看,也符合兩家公司的在資本市場上的表現(xiàn)吧。

但是無論商業(yè)競逐上的勝利與失敗,能夠開源好的技術來便利開發(fā)者與使用者,應該都是一件功德無量的事情。

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