Bit Mapping in Parquet-Files
Bit Mapping ist eine effiziente Methode, um binäre Zustände und Informationen in komprimierter Form darzustellen. In Dateiformaten wie Parquet, das speziell für die Speicherung und Verarbeitung von analytischen Daten optimiert ist, wird Bit Mapping oft auf Metadatenebene oder als Teil der Komprimierung verwendet.
1. Einsatz von Bit Mapping in Parquet
Parquet ist ein spaltenorientiertes Dateiformat, das stark auf Komprimierung und Speicherplatzoptimierung ausgelegt ist. Bit Mapping wird in Parquet auf verschiedene Weise genutzt:
- Definition Level Encoding:
- Parquet verwendet Bit Mapping zur Speicherung des Definition Levels. Dieses beschreibt, ob ein bestimmter Wert in der Spalte vorhanden ist oder NULL ist.
- Ein Bit pro Dateneintrag wird genutzt, um den Zustand (vorhanden/fehlend) zu speichern.
- Komprimierung durch Bit Packing:
- Parquet verwendet Bit Packing, um Werte mit geringer Kardinalität (z. B. Boolean- oder kategoriale Werte) effizient zu speichern. Mehrere Werte werden in einen einzigen Maschinenwortblock gepackt, wodurch Speicher gespart wird.
- Dictionary Encoding:
- Häufig wiederkehrende Werte in einer Spalte werden in ein Wörterbuch verschoben, und deren Position wird durch kompakte Bit-Vektoren repräsentiert.
- Run-Length Encoding (RLE):
- Für aufeinanderfolgende Werte (z. B. gleiche Bits) speichert Parquet die Länge der Sequenz und den Wert, anstatt die Werte einzeln abzulegen.
2. Vorteile von Bit Mapping in Parquet
- Effiziente Speicherkomprimierung: Bit Mapping reduziert die Größe von Spalten mit geringer Kardinalität erheblich, z. B. Boolean-Spalten oder Statusinformationen.
- Optimierung von Daten-Scans: Durch Bit Mapping kann Parquet schnell entscheiden, welche Daten gelesen werden müssen, und andere überspringen.
- Spaltenorientierter Zugriff: Parquet speichert Daten spaltenweise, was in Kombination mit Bit Mapping für sehr schnelle Abfragen sorgt.
Bit Mapping bei anderen binären Dateiformaten
1. Avro
- Bit Packing: Ähnlich wie Parquet nutzt Avro Bit Packing für Boolean- oder kategoriale Werte, um Speicherplatz zu sparen.
- Schema-Kompression: Avro speichert das Schema einer Datei als Teil der Metadaten, wobei Bit Mapping verwendet wird, um Schema-Elemente effizient zu kodieren.
2. ORC (Optimized Row Columnar)
- ORC verwendet Bit Maps als Teil seiner Komprimierungsstrategien:
- Null-Werte-Streams: Ein Bit-Stream wird gespeichert, um zu markieren, ob Werte in einer Spalte NULL sind.
- Min-Max-Filter: ORC verwendet Bitmap-Indizes intern, um Datenbereiche (Min-Max) zu filtern und nur relevante Datensegmente zu scannen.
- ORC unterstützt auch Bloom-Filter, die auf Bit Maps basieren, um präzise Datenfilterung zu ermöglichen.
3. Feather (Arrow)
- Feather-Dateien speichern Daten im Arrow-Format und nutzen Bitmaps für Null-Werte-Indikatoren.
Bit Mapping ist ein integraler Bestandteil der Speicheroptimierung und beschleunigt die Verarbeitung von spaltenbasierten Daten.
Typische Anwendungen von Bit Mapping bei binären Dateiformaten
- Statusmanagement und Flags: Boolean- und Statusfelder werden effizient durch Bit Maps repräsentiert (z. B. isActive, isDeleted).
- Filterung und Partitionierung: Bit Mapping wird verwendet, um Partitionierungsstrategien in Datenpipelines zu optimieren, indem nur relevante Daten gescannt werden.
- Indexierung: Binäre Formate wie ORC oder Parquet nutzen Bitmap-Indizes oder Min-Max-Bereiche, um Abfragen schneller auszuführen.
- Datenkomprimierung: Durch die Kombination von Run-Length-Encoding und Bit Mapping werden redundante Daten effizient komprimiert.
- Null-Werte-Verwaltung: Viele binäre Formate nutzen Bit Maps, um NULL-Werte zu markieren, was die Verarbeitung vereinfacht.
Vorteile von Bit Mapping bei binären Formaten
- Speichereffizienz: Bit Mapping reduziert die Dateigröße, besonders bei spärlich gefüllten Daten oder Daten mit geringer Kardinalität.
- Leistungsoptimierung: Datenzugriffe sind schneller, da weniger Daten gelesen werden müssen.
- Flexibilität: Unterstützt komplexe Filter- und Suchoperationen, ohne die gesamte Datei zu scannen.
Einschränkungen
- Hohe Kardinalität: Bei Spalten mit hoher Kardinalität (viele einzigartige Werte) ist Bit Mapping weniger effizient.
- Verarbeitungskomplexität: Bit Mapping erfordert oft zusätzliche Verarbeitungsschritte, um die Daten zu dekodieren oder zu analysieren.