Von Jonathan Massa

Technologie-Experte

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In einem Umfeld, in dem Daten zum wertvollsten Vermögenswert einer Organisation geworden sind, wird die Wahl des Speicherformats häufig nur als sekundäre technische Überlegung betrachtet. Doch angesichts steigender Datenvolumina und immer komplexerer analytischer Anwendungsfälle wirkt sich diese Entscheidung direkt auf die Betriebskosten, die Abfrageperformance und die Langlebigkeit der Datenarchitektur aus.

Apache Parquet, ein spaltenorientiertes Open-Source-Format, hat sich heute als Grundbaustein moderner Entscheidungssysteme etabliert. Entwickelt zur Optimierung von Kompression, selektivem Lesen und Interoperabilität zwischen Systemen, liefert Parquet erhebliche finanzielle und technische Vorteile, die für die Erfüllung der Performance- und Budgetkontrollanforderungen Schweizer Unternehmen unerlässlich sind. Abgesehen von den Versprechen von BI-Tools und Data Lakes bestimmt die Dateistruktur selbst die Effizienz der Verarbeitungsvorgänge und den TCO cloudbasierter Infrastrukturen.

Die ökonomische Relevanz spaltenorientierter Speicherung

Eine deutliche Senkung der Speicher- und Scan-Kosten ist möglich, sobald das Datenformat eine spaltenorientierte Struktur nutzt. Dieser Ansatz ermöglicht eine Abrechnung ausschließlich der abgefragten Daten und nicht aller Datensätze, was das wirtschaftliche Modell von Cloud-Plattformen nachhaltig verändert.

Speicher- und Scan-Kosten

In Cloud-Umgebungen werden Leseoperationen nach dem Volumen der gescannten Daten abgerechnet. Zeilenorientierte Formate wie CSV erfordern das vollständige Einlesen jedes Datensatzes, selbst wenn für die Analyse nur wenige Spalten benötigt werden.

Durch die Aufteilung in Spalten verringert Parquet die Menge der übertragenen und abgerechneten Bits drastisch. Diese spaltenbasierte Struktur ermöglicht den Zugriff auf relevante Werte, während andere Datenblöcke unberührt bleiben.

Am Ende führt die zielgerichtete Scan-Logik zu einem geringeren TCO, einer nutzungsbasierten Abrechnung und einer besseren Budgetplanbarkeit für CIOs und Finanzvorstände.

Unnötige Lesevorgänge minimieren

Einer der Hauptvorteile von Parquet ist die Fähigkeit, nur die Spalten zu laden, die von einer SQL-Abfrage oder einer Datenpipeline angefordert werden. Der Optimierer der Engine vermeidet so das Lesen überflüssiger Bytes und das Entstehen kostspieliger I/O-Operationen.

Praktisch bedeutet dieses selektive Lesen eine doppelte Einsparung: geringere Antwortzeiten für die Anwender und eine Verringerung des über Netzwerk und Speicher übertragenen Datenvolumens.

Für einen CFO oder CIO ist dies kein marginaler Vorteil, sondern ein entscheidender Hebel zur Senkung der Cloud-Rechnung, der bei stark wachsenden Volumina an Bedeutung gewinnt.

Anwendungsfall in der Fertigungsindustrie

Ein Unternehmen aus der Industriebranche hat seine Log-Historie innerhalb weniger Wochen von einem Textformat auf Parquet migriert. Die spaltenorientierte Struktur ermöglichte eine Reduktion des abgerechneten Datenvolumens bei Batch-Processing um 75 %.

Dieses Beispiel zeigt, wie die einfache Umstellung auf Parquet Einsparungen in einer Größenordnung ermöglicht, ohne bestehende Pipelines vollständig umzugestalten.

Es verdeutlicht außerdem, dass die anfängliche Investition in die Migration durch die wiederkehrenden Einsparungen bei den Verarbeitungsläufen rasch amortisiert wird.

Performance und Optimierung analytischer Abfragen

Parquet wurde von Anfang an entwickelt, um großskalige analytische Verarbeitung durch Kompression und spaltenorientierte Optimierungen zu beschleunigen. Mechanismen wie Data Skipping und gezieltes Encoding sorgen für Antwortzeiten, die den Anforderungen moderner Entscheidungssysteme gerecht werden.

Kompression und Encoding pro Spalte

Jede Spalte in einer Parquet-Datei verwendet ein auf den Datentyp abgestimmtes Encoding-Schema, etwa Run-Length Encoding für wiederkehrende Werte oder Dictionary Encoding für kurze Zeichenketten. Diese Granularität beim Encoding erhöht die Kompressionsrate.

Je redundanter die Spalte ist, desto stärker reduziert der Algorithmus die Speichergröße, ohne die Leseperformance zu beeinträchtigen.

Das Ergebnis ist eine kompaktere Datei, die schneller in den Arbeitsspeicher geladen und kostengünstiger gescannt werden kann.

Data Skipping für schnelle Abfragen

Parquet speichert statistische Metadaten (Min, Max, Null-Zähler) für jeden Spaltenblock. Analytische Engines nutzen diese Informationen, um Blockbereiche, die nicht in den Geltungsbereich einer WHERE-Klausel fallen, unmittelbar zu überspringen.

Dieses Data Skipping vermeidet die Dekompression ganzer Blöcke und fokussiert die Ressourcen auf die relevanten Partitionen für eine Abfrage.

So werden I/O-Operationen und CPU-Zyklen eingespart, was bei großen Datenmengen Performancegewinne von oft über 50 % ermöglicht.

Native Unterstützung in Cloud-Diensten

Die führenden Data-Warehouse- und Data-Lake-Dienste (Snowflake, Google BigQuery, AWS Athena, Azure Synapse) bieten native Unterstützung für Parquet. Die spaltenorientierten Optimierungen werden dabei automatisch aktiviert.

ETL- und ELT-Pipelines auf Basis von Spark, Flink oder Presto können Parquet ohne Funktionsverlust lesen und schreiben, wodurch Einheitlichkeit zwischen Batch- und Streaming-Verarbeitung gewährleistet ist.

Diese nahtlose Integration ermöglicht es, die maximale Performance beizubehalten, ohne spezifische Konnektoren zu entwickeln oder Konvertierungsskripte zu ergänzen.

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Langlebigkeit und Interoperabilität Ihrer Datenarchitektur

Apache Parquet ist ein weit verbreiteter Open-Source-Standard, der Unabhängigkeit von Cloud-Anbietern oder Analyseplattformen gewährleistet. Sein robustes Ökosystem sichert die Portabilität der Daten und erleichtert die Weiterentwicklung ohne technologische Abhängigkeiten.

Akzeptanz in Open-Source- und Cloud-Ökosystemen

Parquet wird von der Apache Foundation unterstützt und von einer aktiven Community gepflegt, was regelmäßige Updates und Abwärtskompatibilität sicherstellt. Die Spezifikationen sind offen und leicht prüfbar.

Diese transparente Governance ermöglicht die Integration von Parquet in vielfältige Verarbeitungsketten, ohne funktionale Brüche oder versteckte Lizenzkosten.

Organisationen können so hybride Architekturen aus On-Premise- und Multi-Cloud-Umgebungen aufbauen und dabei ein einheitliches Datenformat beibehalten.

Vendor-Lock-in vermeiden

Mit einem herstellerneutralen Format wie Parquet vermeiden Unternehmen, sich bei ihren Analysen an einen einzigen Anbieter zu binden. Die Daten können problemlos zwischen Plattformen und Tools ausgetauscht werden, ohne aufwändige Konvertierungen.

Das erleichtert Migrationsszenarien, Compliance-Audits und den Aufbau sicherer Datenbroker zwischen Tochtergesellschaften oder Partnern.

Die gewonnene Flexibilität stellt einen strategischen Vorteil dar, um langfristig Kosten und Resilienz der Infrastrukturen zu steuern.

Beispiel für Datenaustausch zwischen OLTP und OLAP

Eine E-Commerce-Plattform nutzt Parquet als Pivot-Format, um ihr Echtzeit-Transaktionssystem mit dem Data Warehouse zu synchronisieren. Die täglichen Batches werden ohne Konvertierungsskripte allein durch Kopieren der Parquet-Dateien orchestriert.

Diese Implementierung verdeutlicht, wie Parquet als Rückgrat zwischen historisch abgeschotteten Datensilos fungiert.

Sie zeigt zudem, dass der Übergang zu einem hybriden OLTP/OLAP-Modell reibungslos erfolgen kann, ohne eine umfassende Architekturüberholung.

Weiterentwicklung zu zuverlässigen Data Lakes mit Delta Lake

Delta Lake basiert auf Parquet und ergänzt kritische Funktionen: ACID-Transaktionen, Versionierung und Time Travel. Dieses Superset ermöglicht den Aufbau skalierbarer, zuverlässiger Data Lakes, die den Qualitäten eines traditionellen Data Warehouses nahekommen.

ACID-Transaktionen und Konsistenz

Delta Lake fügt über den Parquet-Dateien eine Protokollierungsebene (Log) hinzu, die garantiert, dass jede Schreiboperation atomar und isoliert abläuft. Lesevorgänge geben niemals einen Zwischen- oder fehlerhaften Zustand zurück.

Data Pipelines gewinnen an Robustheit, selbst bei Netzwerkausfällen oder erneuten Ausführungen konkurrierender Aufgaben.

Dieser Mechanismus beruhigt CIOs hinsichtlich der Integrität kritischer Daten und reduziert das Risiko von Datenkorruption bei massiven Verarbeitungen.

Flexible Verwaltung von Schemata

Delta Lake ermöglicht die schrittweise Anpassung der Tabellenstruktur (Hinzufügen, Umbenennen oder Entfernen von Spalten), ohne Abfragen zu unterbrechen oder frühere Versionen des Datensatzes zu verändern.

Neue Schemaobjekte werden automatisch erkannt und integriert, während alte Versionen weiterhin abgerufen werden können.

Diese Flexibilität fördert kontinuierliche fachliche Weiterentwicklungen, ohne technische Schulden auf der Datenschicht anzuhäufen.

Anwendungsfall im Gesundheitswesen

Eine Gesundheitseinrichtung hat einen Data Lake auf Basis von Delta Lake implementiert, um Bewegungen von Patientenakten zu historisieren. Jede Änderung der Berechnungslogik wird in Parquet versioniert, was ein “Zeitreise”-Feature ermöglicht, um frühere Dashboards neu zu berechnen.

Dieses Szenario verdeutlicht die Stärke des Time Travel, um regulatorische Anforderungen und interne Audits zu erfüllen, ohne Datenkopien vervielfachen zu müssen.

Es veranschaulicht zudem, wie die Kombination aus Parquet und Delta Lake operationale Flexibilität mit strenger Daten-Governance vereint.

Verwandeln Sie Ihr Datenformat in einen strategischen Vorteil

Die Wahl des Datenspeicherformats ist längst kein technisches Detail mehr, sondern ein strategischer Hebel, der direkt die Cloudkosten, die analytische Performance und die Zukunftsfähigkeit von Architekturen beeinflusst. Apache Parquet optimiert dank seiner spaltenorientierten Struktur und universellen Verbreitung sowohl selektives Lesen als auch Kompression und begrenzt gleichzeitig den Vendor Lock-in. In Kombination mit Delta Lake lassen sich zuverlässige Data Lakes mit ACID-Transaktionen, Versionierung und Time Travel realisieren.

Schweizer Organisationen, die ihr Budget im Griff behalten und die Nachhaltigkeit ihrer Analyseplattformen gewährleisten wollen, finden in Parquet die ideale Grundlage, um ihre digitale Transformation langfristig zu gestalten.

Unsere Experten stehen Ihnen zur Verfügung, um Ihre bestehende Architektur zu bewerten, eine Migrations-Roadmap zu Parquet und Delta Lake zu erstellen und Sie bei der Implementierung eines leistungsfähigen und skalierbaren Datenökosystems zu unterstützen.

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