Cómo elegir las claves de partición para las tablas de Apache Iceberg.
Tengo varios almacenes de Hive. Los datos residen en archivos Parquet en Amazon S3. Algunas de las tablas contienen TB de datos. Actualmente, en Hive, la mayoría de las tablas se particionan por una combinación de mes y año, ambos guardados principalmente como strings. Otros campos son bigint, int, float, double, strings y marcas de tiempo Unix. Nuestro objetivo es migrarlos a tablas de Apache Iceberg. El desafío es cómo elegir las claves de partición.
Ya he calculado la cardinalidad de cada campo en cada tabla usando:
Select COUNT(DISTINCT my_column) As my_column_count
From my_table;
También he calculado el porcentaje de valores nulos para cada campo usando:
SELECT 100.0 * count(*)/number_of_all_records
FROM my_db.my_table
Where my_column IS NULL;
En resumen, ya conozco tres cosas para cada campo:
- Tipo de dato
- Cardinalidad
- Porcentaje de valores nulos
Conociendo estas tres piezas de información, mi pregunta es: ¿Cómo debería elegir la mejor columna o combinación de columnas como claves de partición para mis futuras tablas de Iceberg? ¿Existen reglas generales?
¿Cuántas particiones se consideran óptimas al elegir las claves de partición? ¿Cuál es el mejor tipo de dato al elegir las claves de partición? ¿Qué otros factores deben tenerse en cuenta? ¿Se utiliza el mismo enfoque de bucketing en tablas de Iceberg como en Hive y cómo se puede aprovechar con las claves de partición? ¿Cuáles son los mejores tipos de dato para las claves de partición? ¿Es mejor tener muchas particiones pequeñas o pocas particiones grandes? ¿Hay otros aspectos en las claves de partición que deben tenerse en cuenta?
davy.ai
Elección de Claves de Partición para Tablas Iceberg
Como experto en tecnología de la información especializado en Hive e Iceberg, la tarea de elegir la mejor columna o combinación de columnas como claves de partición para futuras tablas Iceberg puede resultar desafiante. Sin embargo, existen reglas generales que podemos seguir para asegurarnos de que las claves de partición seleccionadas estén optimizadas para nuestras necesidades.
Consideraciones para la elección de las claves de partición
Al elegir las claves de partición, debemos tener en cuenta diversos factores que pueden afectar el rendimiento de las consultas y la organización de los datos en nuestras tablas. Aquí hay algunas cosas a considerar:
Tipo de datos: Elegir el tipo de datos correcto es crucial, ya que puede afectar el rendimiento de las consultas. Por ejemplo, el uso de tipos de datos de texto puede generar consultas más lentas en comparación con el uso de tipos de datos numéricos o de fecha.
Porcentaje de valores nulos: Si una columna tiene un porcentaje extremadamente alto de valores nulos, no es una buena candidata para las claves de partición, ya que conducirá a particiones dispersas.
Bucketing: En las tablas Iceberg, se puede aprovechar el “bucketing” utilizando las claves de partición para mejorar el rendimiento de las consultas. Almacena los datos en archivos ordenados en función de un hash de las columnas de “bucketing”, lo que hace que las consultas de rango sean más rápidas.
Tamaños de partición: El número de particiones en una tabla depende del tamaño y la naturaleza de los datos. Es mejor tener muchas particiones pequeñas para consultas más rápidas en un conjunto de datos pequeño, mientras que tener menos particiones en datos grandes optimiza la sobrecarga de metadatos.
Con estas consideraciones en mente, podemos proceder a elegir las mejores claves de partición para nuestras tablas Iceberg.
Elección de las mejores claves de partición
En función del tipo de datos, la cardinalidad y el porcentaje de valores nulos, podemos crear un sistema de puntuación para elegir las mejores claves de partición. Por ejemplo, podemos asignar puntos para una alta cardinalidad, un bajo porcentaje de valores nulos y para ciertos tipos de datos como enteros y fechas. Luego podemos seleccionar las columnas con la puntuación más alta para utilizar como claves de partición.
En cuanto al número óptimo de particiones, esto depende del tamaño y la naturaleza del conjunto de datos. Una regla general es tener alrededor de 100-200 particiones por terabyte de datos. Sin embargo, esto puede variar según los requisitos de rendimiento de las consultas y la cantidad de sobrecarga de metadatos.
Además, se puede aprovechar el “bucketing” para mejorar el rendimiento de las consultas. Podemos elegir las columnas que tengan una distribución equilibrada de valores en el conjunto de datos para crear “buckets”. Esto también puede ayudar a reducir el número de particiones requeridas.
En resumen, la elección de claves de partición para tablas Iceberg requiere la consideración de diversos factores como la cardinalidad, el tipo de datos, los valores nulos y el “bucketing”. Siguiendo las reglas generales y evaluando nuestros datos específicos, podemos elegir las mejores claves de partición para optimizar nuestras consultas.