в таком формате подойдет
Форматы файлов в больших данных: краткий ликбез
Команда Mail.ru Cloud Solutions предлагает перевод статьи инженера Рахула Бхатии из компании Clairvoyant о том, какие есть форматы файлов в больших данных, какие самые распространенные функции форматов Hadoop и какой формат лучше использовать.
Зачем нужны разные форматы файлов
Серьезное узкое место в производительности приложений с поддержкой HDFS, таких как MapReduce и Spark — время поиска, чтения, а также записи данных. Эти проблемы усугубляются трудностями в управлении большими наборами данных, если у нас не фиксированная, а эволюционирующая схема, или присутствуют некие ограничения на хранение.
Обработка больших данных увеличивает нагрузку на подсистему хранения — Hadoop хранит данные избыточно для достижения отказоустойчивости. Кроме дисков, нагружаются процессор, сеть, система ввода-вывода и так далее. По мере роста объема данных увеличивается и стоимость их обработки и хранения.
Различные форматы файлов в Hadoop придуманы для решения именно этих проблем. Выбор подходящего формата файла может дать некоторые существенные преимущества:
Формат файлов Avro
Для сериализации данных широко используют Avro — это основанный на строках, то есть строковый, формат хранения данных в Hadoop. Он хранит схему в формате JSON, облегчая ее чтение и интерпретацию любой программой. Сами данные лежат в двоичном формате, компактно и эффективно.
Система сериализации Avro нейтральна к языку. Файлы можно обрабатывать разными языками, в настоящее время это C, C++, C#, Java, Python и Ruby.
Ключевой особенностью Avro является надежная поддержка схем данных, которые изменяются с течением времени, то есть эволюционируют. Avro понимает изменения схемы — удаление, добавление или изменение полей.
Avro поддерживает разнообразные структуры данных. Например, можно создать запись, которая содержит массив, перечислимый тип и подзапись.
Этот формат идеально подходит для записи в посадочную (переходную) зону озера данных (озеро данных, или data lake — коллекция инстансов для хранения различных типов данных в дополнение непосредственно к источникам данных).
Так вот, для записи в посадочную зону озера данных такой формат лучше всего подходит по следующим причинам:
Формат файлов Parquet
Parquet — опенсорсный формат файлов для Hadoop, который хранит вложенные структуры данных в плоском столбчатом формате.
По сравнению с традиционным строчным подходом, Parquet более эффективен с точки зрения хранения и производительности.
Это особенно полезно для запросов, которые считывают определенные столбцы из широкой (со многими столбцами) таблицы. Благодаря формату файлов читаются только необходимые столбцы, так что ввод-вывод сводится к минимуму.
Небольшое отступление-пояснение: чтобы лучше понять формат файла Parquet в Hadoop, давайте посмотрим, что такое основанный на столбцах — то есть столбчатый — формат. В таком формате вместе хранятся однотипные значения каждого столбца.
Например, запись включает поля ID, Name и Department. В этом случае все значения столбца ID будут храниться вместе, как и значения столбца Name и так далее. Таблица получит примерно такой вид:
| ID | Name | Department |
| 1 | emp1 | d1 |
| 2 | emp2 | d2 |
| 3 | emp3 | d3 |
Столбчатый формат более эффективен, когда вам нужно запросить из таблицы несколько столбцов. Он прочитает только необходимые столбцы, потому что они находятся по соседству. Таким образом, операции ввода-вывода сводятся к минимуму.
Например, вам нужен только столбец NAME. В строковом формате каждую запись в наборе данных нужно загрузить, разобрать по полям, а затем извлечь данные NAME. Столбчатый формат позволяет перейти непосредственно к столбцу Name, так как все значения для этого столбца хранятся вместе. Не придется сканировать всю запись.
Таким образом, столбчатый формат повышает производительность запросов, поскольку для перехода к требуемым столбцам требуется меньше времени поиска и сокращается количество операций ввода-вывода, ведь происходит чтение только нужных столбцов.
Одна из уникальных особенностей Parquet заключается в том, что в таком формате он может хранить данные с вложенными структурами. Это означает, что в файле Parquet даже вложенные поля можно читать по отдельности без необходимости читать все поля во вложенной структуре. Для хранения вложенных структур Parquet использует алгоритм измельчения и сборки (shredding and assembly).
Чтобы понять формат файла Parquet в Hadoop, необходимо знать следующие термины:
Здесь заголовок просто содержит волшебное число PAR1 (4 байта), которое идентифицирует файл как файл формата Parquet.
В футере записано следующее:
Формат файлов ORC
Оптимизированный строково-столбчатый формат файлов (Optimized Row Columnar, ORC) предлагает очень эффективный способ хранения данных и был разработан, чтобы преодолеть ограничения других форматов. Хранит данные в идеально компактном виде, позволяя пропускать ненужные детали — при этом не требует построения больших, сложных или обслуживаемых вручную индексов.
Преимущества формата ORC:
ORC хранит коллекции строк в одном файле, а внутри коллекции строчные данные хранятся в столбчатом формате.
Файл ORC хранит группы строк, которые называются полосами (stripes) и вспомогательную информацию в футере файла. Postscript в конце файла содержит параметры сжатия и размер сжатого футера.
По умолчанию размер полосы составляет 250 МБ. За счет полос такого большого размера чтение из HDFS выполняется более эффективно: большими непрерывными блоками.
В футере файла записан список полос в файле, количество строк на полосу и тип данных каждого столбца. Там же записано результирующее значение count, min, max и sum по каждому столбцу.
Футер полосы содержит каталог местоположений потока.
Строчные данные используются при сканировании таблиц.
Индексные данные включают минимальные и максимальные значения для каждого столбца и позиции строк в каждом столбце. Индексы ORC используются только для выбора полос и групп строк, а не для ответа на запросы.
Сравнение разных форматов файлов
Avro по сравнению с Parquet
ORC по сравнению с Parquet
Форматы файлов в больших данных: краткий ликбез
Команда Mail.ru Cloud Solutions предлагает перевод статьи инженера Рахула Бхатии из компании Clairvoyant о том, какие есть форматы файлов в больших данных, какие самые распространенные функции форматов Hadoop и какой формат лучше использовать.
Зачем нужны разные форматы файлов
Серьезное узкое место в производительности приложений с поддержкой HDFS, таких как MapReduce и Spark — время поиска, чтения, а также записи данных. Эти проблемы усугубляются трудностями в управлении большими наборами данных, если у нас не фиксированная, а эволюционирующая схема, или присутствуют некие ограничения на хранение.
Обработка больших данных увеличивает нагрузку на подсистему хранения — Hadoop хранит данные избыточно для достижения отказоустойчивости. Кроме дисков, нагружаются процессор, сеть, система ввода-вывода и так далее. По мере роста объема данных увеличивается и стоимость их обработки и хранения.
Различные форматы файлов в Hadoop придуманы для решения именно этих проблем. Выбор подходящего формата файла может дать некоторые существенные преимущества:
Формат файлов Avro
Для сериализации данных широко используют Avro — это основанный на строках, то есть строковый, формат хранения данных в Hadoop. Он хранит схему в формате JSON, облегчая ее чтение и интерпретацию любой программой. Сами данные лежат в двоичном формате, компактно и эффективно.
Система сериализации Avro нейтральна к языку. Файлы можно обрабатывать разными языками, в настоящее время это C, C++, C#, Java, Python и Ruby.
Ключевой особенностью Avro является надежная поддержка схем данных, которые изменяются с течением времени, то есть эволюционируют. Avro понимает изменения схемы — удаление, добавление или изменение полей.
Avro поддерживает разнообразные структуры данных. Например, можно создать запись, которая содержит массив, перечислимый тип и подзапись.
Этот формат идеально подходит для записи в посадочную (переходную) зону озера данных (озеро данных, или data lake — коллекция инстансов для хранения различных типов данных в дополнение непосредственно к источникам данных).
Так вот, для записи в посадочную зону озера данных такой формат лучше всего подходит по следующим причинам:
Формат файлов Parquet
Parquet — опенсорсный формат файлов для Hadoop, который хранит вложенные структуры данных в плоском столбчатом формате.
По сравнению с традиционным строчным подходом, Parquet более эффективен с точки зрения хранения и производительности.
Это особенно полезно для запросов, которые считывают определенные столбцы из широкой (со многими столбцами) таблицы. Благодаря формату файлов читаются только необходимые столбцы, так что ввод-вывод сводится к минимуму.
Небольшое отступление-пояснение: чтобы лучше понять формат файла Parquet в Hadoop, давайте посмотрим, что такое основанный на столбцах — то есть столбчатый — формат. В таком формате вместе хранятся однотипные значения каждого столбца.
Например, запись включает поля ID, Name и Department. В этом случае все значения столбца ID будут храниться вместе, как и значения столбца Name и так далее. Таблица получит примерно такой вид:
| ID | Name | Department |
| 1 | emp1 | d1 |
| 2 | emp2 | d2 |
| 3 | emp3 | d3 |
Столбчатый формат более эффективен, когда вам нужно запросить из таблицы несколько столбцов. Он прочитает только необходимые столбцы, потому что они находятся по соседству. Таким образом, операции ввода-вывода сводятся к минимуму.
Например, вам нужен только столбец NAME. В строковом формате каждую запись в наборе данных нужно загрузить, разобрать по полям, а затем извлечь данные NAME. Столбчатый формат позволяет перейти непосредственно к столбцу Name, так как все значения для этого столбца хранятся вместе. Не придется сканировать всю запись.
Таким образом, столбчатый формат повышает производительность запросов, поскольку для перехода к требуемым столбцам требуется меньше времени поиска и сокращается количество операций ввода-вывода, ведь происходит чтение только нужных столбцов.
Одна из уникальных особенностей Parquet заключается в том, что в таком формате он может хранить данные с вложенными структурами. Это означает, что в файле Parquet даже вложенные поля можно читать по отдельности без необходимости читать все поля во вложенной структуре. Для хранения вложенных структур Parquet использует алгоритм измельчения и сборки (shredding and assembly).
Чтобы понять формат файла Parquet в Hadoop, необходимо знать следующие термины:
Здесь заголовок просто содержит волшебное число PAR1 (4 байта), которое идентифицирует файл как файл формата Parquet.
В футере записано следующее:
Формат файлов ORC
Оптимизированный строково-столбчатый формат файлов (Optimized Row Columnar, ORC) предлагает очень эффективный способ хранения данных и был разработан, чтобы преодолеть ограничения других форматов. Хранит данные в идеально компактном виде, позволяя пропускать ненужные детали — при этом не требует построения больших, сложных или обслуживаемых вручную индексов.
Преимущества формата ORC:
ORC хранит коллекции строк в одном файле, а внутри коллекции строчные данные хранятся в столбчатом формате.
Файл ORC хранит группы строк, которые называются полосами (stripes) и вспомогательную информацию в футере файла. Postscript в конце файла содержит параметры сжатия и размер сжатого футера.
По умолчанию размер полосы составляет 250 МБ. За счет полос такого большого размера чтение из HDFS выполняется более эффективно: большими непрерывными блоками.
В футере файла записан список полос в файле, количество строк на полосу и тип данных каждого столбца. Там же записано результирующее значение count, min, max и sum по каждому столбцу.
Футер полосы содержит каталог местоположений потока.
Строчные данные используются при сканировании таблиц.
Индексные данные включают минимальные и максимальные значения для каждого столбца и позиции строк в каждом столбце. Индексы ORC используются только для выбора полос и групп строк, а не для ответа на запросы.
Сравнение разных форматов файлов
Avro по сравнению с Parquet
ORC по сравнению с Parquet
Как выбрать лучший формат для видео
Возможности современной цифровой техники позволяют любому пользователю, независимо от опыта и образования, создавать видеоролики вполне приличного качества. Даже начинающие режиссёры знают, что существуют разные форматы видеофайлов. Однако многие новички, пытаясь выяснить, какой из форматов лучший, испытывают трудности с терминологией. В этой статье мы разберёмся, как правильно выбирать формат видео, что такое кодек и зачем нужен контейнер.
Чем кодек отличается от контейнера
Цифровое видео и аудио в несжатом виде чрезвычайно ресурсозатратны. К примеру, часовой фильм, снятый в формате высокой чёткости 1080i, занял бы до 410 гигабайт. Подавляющее большинство электронных устройств просто не обладает достаточным объемом памяти для хранения подобных монстров. Пропускной способности интернет-канала не хватило бы для просмотра такого фильма онлайн. Тем, что видео практически любой длины можно без проблем создавать, передавать и хранить с помощью различных гаджетов, мы обязаны использованию технологии компрессии и декомпресии.
Принцип компрессии и декомпрессии заключается в том, что при записи медиаданные особым образом сжимаются (упаковываются), а при воспроизведении – распаковываются. Для выполнения этих операций специальное программное обеспечение использует инструменты, называемые кодеками. Что такое кодек? Слово codec представляет собой аббревиатуру, которая расшифровывается как COmpressor + DECompressor, по другой версии – COder + DECcoder (шифратор + дешифратор). Кодеки отличаются друг от друга алгоритмами кодировки (сжатия).
Стандартный видеоролик – это структурированный комплекс медиаданных, включающий видео- и аудиопотоки, синхронизируемые с ними субтитры. Все эти данные в сжатом виде сохраняются в файлах с особой структурой – контейнерах. Каждому типу контейнеров соответствует перечень кодеков, способных упаковывать и распаковывать медиаданные в нужных форматах. Так, видео в контейнере AVI может быть сжато кодеками DivX, MPEG-2, MPEG- 4.
Тип медиаконтейнера легко определить по расширению видеофайла. В обиходе тип медиаконтейнера часто называют форматом видеофайла. Известные примеры контейнеров – AVI, MKV, ASF, MP4, FLV. Данные, сжатые при помощи одного и того же кодека, могут храниться в контейнерах разных типов. К примеру, кодек MPEG-4 применяется для сжатия видеопотока в контейнерах типа MP4, MKV, MXF, OGG и QuickTime(MOV).
Как определить формат видео и используемый видеокодек
Было бы крайне неудобно для воспроизведения каждого конкретного файла подбирать нужный кодек. Чтобы пользователю не приходилось зря тратить время, кодеки объединены в пакеты, один из самых популярных – K-Lite Codec Pack.
Но иногда пользователю нужно получить полную информацию о медиафайле: узнать, каким кодеком и в каком формате записаны данные в контейнере, определить битрейт, разрешение. Существует несколько способов извлечь из контейнера эту информацию.
Проигрыватель VLC
Чтобы получить служебную информацию, следует сначала скачать программу на свой компьютер, установить ее и открыть файл в проигрывателе. Затем выбрать опции Вид, Плейлист, навести мышь на название файла, нажать правую клавишу. В выпадающем меню необходимо выбрать пункт Информация. Данные о кодеках содержатся во вкладке Кодеки.
Программа Movavi Video Converter
Программа Movavi Video Converter с интерфейсом на русском языке предназначена для преобразования содержимого одного контейнера в формат другого. Загрузив файл в эту программу, можно посмотреть полную информацию о содержащихся в нём медиаданных.
Особенно удобно, что есть версии Movavi Video Converter для Windows и macOS.
Какой формат видео самый маленький
Выбор кодека и контейнера – это почти всегда компромисс между итоговым размером файла и качеством видео. Чем выше качество видео- и аудиопотоков, тем больше размер файла и тем острее стоит проблема сжатия данных до приемлемого размера. При поиске кодека, наиболее компактно записывающего медиаданные в контейнер, следует учитывать, каким образом будет просматриваться результирующий файл. Например, великолепно себя зарекомендовал кодек H.265 (HEVC), использующий высокоэффективные алгоритмы сжатия без потери качества. С его помощью упаковывают видео стандарта 8K. Но этот кодек поддерживают далеко не все популярные браузеры. Файл, упакованный кодеком H.265, можно просмотреть далеко не на каждом устройстве. К тому же за использование H.265 взимается лицензионный сбор.
Оптимальный вариант для видеофильмов со средним качеством, размещаемых в Сети, – открытый (бесплатный) видеокодеки H.264, VP8 и его преемник VP9 в сочетании с форматом контейнера WebM.
Популярные форматы видео
Пользователь, который собирается снимать видеоролики, должен ориентироваться в их форматах, заранее учитывать достоинства и недостатки.
Наиболее часто встречающиеся форматы видео:
MP4 (полностью – MPEG-4 Part 14) – формат, совместимый с большинством браузеров и поддерживаемый сайтами потокового видео, в частности, YouTube. Видео и аудиодорожки сжимаются раздельно. Видео упаковывается кодеком MPEG-4. При сжатии обеспечивается высокое качество видео (HD) при относительно небольшом размере файла.
M4P (iTunes Music Store Audio File), M4V (iTunes Video File) – форматы, разработанные компанией Apple и схожие с MP4. Данные могут быть защищены системой DRM. Чтобы воспроизвести файл, необходимо авторизовать компьютер в iTunes Apple. Для воспроизведения на устройствах под управлением Windows необходимо конвертировать файл в формат MP4.
AVI (Audio Video Interleave) – старый формат, разработанный Microsoft. Поддерживается большинством популярных браузеров, работающих в системах Windows, Macintosh и Linux. Сжатие данных меньше, чем в MP4.
MPG, MPEG, MP2, MPE, MPV – форматы, характеризующиеся низким уровнем сжатия. Качество невысокое, а при редактировании и сохранении готового файла может ухудшиться. В этих форматах обычно записывают видео, которые впоследствии не нужно будет редактировать.
MOV – формат, разработанный Apple. Видео сохраняется в хорошем качестве, но файл занимает много места. Файлы воспроизводятся с помощью проигрывателя QuickTime Player, есть версии этой программы для macOS и Windows.
MKV – формат, позволяющий записать в один файл несколько звуковых дорожек и субтитров. Файлы можно смотреть как на компьютере, так и на мобильных устройствах.
WebM – формат, позволяющий получать видео небольшого размера среднего качества. Видео в таком формате подходят для YouTube и других сайтов потокового видео на платформе HTML5.
OGG – формат файлов потоковой передачи через интернет-каналы. Качество видео и звука лучше, чем у файлов WebM, но скорость передачи ниже.
FLV – формат флэш-видео, возможна как потоковая, так и прогрессивная загрузка файлов. Но Flash Player не поддерживается устройствами, работающими под управлением iOS.
WMV (Windows Media Video) – формат файлов для потоковой передачи и электронной почты. Уровень сжатия очень высокий, файлы компактные, но из-за этого сильно страдает качество.
Как выбрать лучший формат
Абстрактного лучшего формата видеофайлов просто не существует. Выбор формата зависит от того, что создатель фильма или ролика собирается с ним сделать: переслать по электронной почте, разместить в социальных сетях или на «Ютубе», просто хранить на диске. К примеру, качество видео в формате WMV оставляет желать лучшего, поэтому в Интернете их размещают редко. Зато, благодаря компактности, файлы в таком формате очень удобно отсылать электронной почтой.
Форматы файлов, предпочтительные для различных ресурсов:
Предпочтительные форматы файлов
В этой статье даны общие рекомендации и рассмотрены лишь самые популярные форматы видеофайлов, на самом деле их гораздо больше. Например, в программе Movavi Video Converter предусмотрена возможность работы с более чем 180 вариантами форматов, в том числе с MP4, AVI, MOV, VOB и MP3. Нужно учитывать, что качество видео зависит не только от формата и способа сжатия, но и от битрейта, разрешения, других параметров. Также важно правильно выбрать качественные инструменты для монтажа и редактирования видео.
Какие бывают форматы файлов в больших данных и как их лучше использовать: краткий ликбез
Перевели статью инженера Рахула Бхатии из компании Clairvoyant о том, какие есть форматы файлов в больших данных, какие самые распространенные функции форматов Hadoop и какой формат лучше использовать.
Зачем нужны разные форматы файлов
Серьезное узкое место в производительности приложений с поддержкой HDFS, таких как MapReduce и Spark — время поиска, чтения, а также записи данных. Эти проблемы усугубляются трудностями в управлении большими наборами данных, если у нас не фиксированная, а эволюционирующая схема, или присутствуют некие ограничения на хранение.
Различные форматы файлов в Hadoop придуманы для решения именно этих проблем. Выбор подходящего формата файла может дать некоторые существенные преимущества:
Одни форматы файлов предназначены для общего использования, другие для более специфических вариантов, а некоторые разработаны с учетом конкретных характеристик данных. Так что выбор действительно довольно большой.
Формат файлов Avro
Для сериализации данных широко используют Avro — это основанный на строках — то есть строковый — формат хранения данных в Hadoop. Он хранит схему в формате JSON, облегчая ее чтение и интерпретацию любой программой. Сами данные лежат в двоичном формате, компактно и эффективно.
Система сериализации Avro нейтральна к языку. Файлы можно обрабатывать разными языками, в настоящее время это C, C++, C#, Java, Python и Ruby.
Ключевой особенностью Avro является надежная поддержка схем данных, которые изменяются с течением времени, то есть эволюционируют. Avro понимает изменения схемы — удаление, добавление или изменение полей.
Avro поддерживает разнообразные структуры данных. Например, можно создать запись, которая содержит массив, перечислимый тип и подзапись.
Этот формат идеально подходит для записи в посадочную (переходную) зону озера данных (озеро данных, или data lake — коллекция инстансов для хранения различных типов данных в дополнение непосредственно к источникам данных).
Так вот, для записи в посадочную зону озера данных такой формат лучше всего подходит по следующим причинам:
Формат файлов Parquet
Parquet — опенсорсный формат файлов для Hadoop, который хранит вложенные структуры данных в плоском столбчатом формате.
По сравнению с традиционным строчным подходом, Parquet более эффективен с точки зрения хранения и производительности.
Небольшое отступление-пояснение: чтобы лучше понять формат файла Parquet в Hadoop, давайте посмотрим, что такое основанный на столбцах — то есть столбчатый — формат. В таком формате вместе хранятся однотипные значения каждого столбца.
Например, запись включает поля ID, Name и Department. В этом случае все значения столбца ID будут храниться вместе, как и значения столбца Name и так далее. Таблица получит примерно такой вид:
| ID | Name | Department |
| 1 | emp1 | d1 |
| 2 | emp2 | d2 |
| 3 | emp3 | d3 |
В строковом формате данные сохранятся следующим образом:
В столбчатом формате файлов те же данные сохранятся так:
Столбчатый формат более эффективен, когда вам нужно запросить из таблицы несколько столбцов. Он прочитает только необходимые столбцы, потому что они находятся по соседству. Таким образом, операции ввода-вывода сводятся к минимуму.
Например, вам нужен только столбец NAME. В строковом формате каждую запись в наборе данных нужно загрузить, разобрать по полям, а затем извлечь данные NAME. Столбчатый формат позволяет перейти непосредственно к столбцу Name, так как все значения для этого столбца хранятся вместе. Не придется сканировать всю запись.
Таким образом, столбчатый формат повышает производительность запросов, поскольку для перехода к требуемым столбцам требуется меньше времени поиска и сокращается количество операций ввода-вывода, ведь происходит чтение только нужных столбцов.
Одна из уникальных особенностей Parquet заключается в том, что в таком формате он может хранить данные с вложенными структурами. Это означает, что в файле Parquet даже вложенные поля можно читать по отдельности без необходимости читать все поля во вложенной структуре. Для хранения вложенных структур Parquet использует алгоритм измельчения и сборки (shredding and assembly).
Чтобы понять формат файла Parquet в Hadoop, необходимо знать следующие термины:
Здесь заголовок просто содержит волшебное число PAR1 (4 байта), которое идентифицирует файл как файл формата Parquet.
В футере записано следующее:
Формат файлов ORC
Оптимизированный строково-столбчатый формат файлов (Optimized Row Columnar, ORC) предлагает очень эффективный способ хранения данных и был разработан, чтобы преодолеть ограничения других форматов. Хранит данные в идеально компактном виде, позволяя пропускать ненужные детали — при этом не требует построения больших, сложных или обслуживаемых вручную индексов.
Преимущества формата ORC:
ORC хранит коллекции строк в одном файле, а внутри коллекции строчные данные хранятся в столбчатом формате.
Файл ORC хранит группы строк, которые называются полосами (stripes) и вспомогательную информацию в футере файла. Postscript в конце файла содержит параметры сжатия и размер сжатого футера.
По умолчанию размер полосы составляет 250 МБ. За счет полос такого большого размера чтение из HDFS выполняется более эффективно: большими непрерывными блоками.
В футере файла записан список полос в файле, количество строк на полосу и тип данных каждого столбца. Там же записано результирующее значение count, min, max и sum по каждому столбцу.
Футер полосы содержит каталог местоположений потока. Строчные данные используются при сканировании таблиц.
Индексные данные включают минимальные и максимальные значения для каждого столбца и позиции строк в каждом столбце. Индексы ORC используются только для выбора полос и групп строк, а не для ответа на запросы.