Pernahkah kamu merasa frustrasi karena laporan dashboard perusahaan kamu memakan waktu bermenit-menit hanya untuk memuat data satu bulan? Atau mungkin kamu terkejut melihat tagihan penyimpanan cloud (seperti AWS S3 atau Google Cloud Storage) yang membengkak padahal data yang benar-benar digunakan hanya sebagian kecil?
Masalahnya seringkali bukan pada server kamu, melainkan pada format file yang kamu gunakan. Di sinilah Apache Parquet hadir sebagai pahlawan tanpa tkamu jasa dalam arsitektur data modern.
Apa Itu Apache Parquet?
Secara sederhana, Apache Parquet adalah format penyimpanan data berbasis kolom (columnar based) yang bersifat open-source. Berbeda dengan file teks tradisional seperti CSV atau JSON yang menyimpan data baris demi baris, Parquet menyusun data berdasarkan kolomnya.
Analoginya begini:
Bayangkan kamu memiliki buku telepon setebal 1.000 halaman.
- Format Baris (CSV): kamu harus membuka setiap halaman satu per satu dari awal sampai akhir hanya untuk mencari semua nomor telepon yang berawalan “081”.
- Format Kolom (Parquet): Semua nomor telepon dikumpulkan dalam satu “lorong” khusus. kamu bisa langsung lari ke lorong tersebut tanpa perlu melihat nama, alamat, atau hobi pemilik nomor tersebut.
Sejarah Singkat: Lahir dari Kebutuhan Raksasa
Parquet tidak lahir secara kebetulan. Format ini dikembangkan mulai tahun 2012 melalui kolaborasi antara Twitter dan Cloudera.
Twitter saat itu sedang bergulat dengan skala data log yang masif dan butuh cara untuk melakukan kueri dengan cepat tanpa membuang-buang sumber daya komputasi. Mereka menggabungkan ide dari sistem “Redelm” milik Twitter dan teknologi “Dremel” dari Google. Pada tahun 2015, Parquet resmi menjadi proyek tingkat atas di Apache Software Foundation dan sejak itu menjadi stkamur industri untuk data lake dan data warehouse.
Bagaimana Parquet Menguntungkan Bisnis Kamu?
Jika kamu adalah pemilik bisnis, manajer IT, atau pengambil keputusan, beralih ke Parquet bukan sekadar masalah teknis—ini adalah keputusan strategis. Berikut adalah bagaimana Parquet memberikan nilai nyata bagi kamu:
- Pangkas Biaya Cloud Hingga 70%: Layanan seperti Amazon S3 atau Azure Data Lake mengenakan biaya berdasarkan dua hal: kapasitas penyimpanan dan jumlah data yang dipindai (scanned). Karena Parquet memiliki rasio kompresi yang sangat tinggi, kamu membayar lebih sedikit untuk ruang simpan. Plus, karena sistem hanya membaca kolom yang diperlukan, biaya kueri kamu akan turun drastis.
- Kecepatan Analitik yang Luar Biasa: Waktu adalah uang. Dengan Parquet, tim data kamu bisa menjalankan analisis ribuan kali lebih cepat dibandingkan menggunakan CSV. Hasilnya? Keputusan bisnis bisa diambil secara real-time, bukan besok atau lusa.
- Keamanan & Integritas Data: Tidak ada lagi drama “salah tipe data”. Parquet menyimpan skema data (apakah itu angka, teks, atau tanggal) secara permanen di dalam file. Ini meminimalisir risiko kesalahan saat data diproses oleh tim yang berbeda.
- Skalabilitas Tanpa Batas: Apakah data kamu hari ini berukuran Gigabyte dan tahun depan menjadi Petabyte? Parquet dirancang untuk tumbuh bersama bisnis kamu tanpa menurunkan performa secara signifikan.
Mengapa Parquet Sangat Powerful untuk Analitik?
Dalam dunia analitik (Online Analytical Processing atau OLAP), kita jarang sekali membutuhkan semua kolom dalam satu tabel. Biasanya kita hanya ingin tahu: “Berapa total penjualan per kategori bulan lalu?”
Parquet mendukung fitur canggih yang disebut Predicate Pushdown dan Projection Pushdown:
- Projection Pushdown: Hanya kolom “Penjualan” dan “Kategori” yang dibaca dari disk. Kolom lain (seperti Alamat Pelanggan atau ID Transaksi) diabaikan sepenuhnya.
- Predicate Pushdown: Jika kamu mencari data “Bulan Desember”, metadata dalam Parquet akan memberi tahu sistem bagian mana yang berisi data Desember, sehingga bagian data bulan lain tidak akan disentuh sama sekali.
Perbandingan: Parquet vs CSV
| Fitur | CSV (Traditional) | Apache Parquet (Modern) |
| Penyimpanan | Baris (Row-based) | Kolom (Columnar) |
| Ukuran File | Besar (Tanpa Kompresi) | Sangat kecil (Terkompresi otomatis) |
| Kecepatan Kueri | Lambat untuk ukuran data yang besar | Sangat cepat bahkan untuk ukuran data yang besar |
| Skema Data | Tidak ada (Semua dianggap teks) | Ada (Tipe data jelas) |
| Biaya Cloud | Mahal | Sangat Efisien |
Kesimpulan
Apache Parquet bukan lagi sekadar pilihan bagi perusahaan teknologi besar; format ini adalah keharusan bagi siapa pun yang ingin serius mengelola data untuk analitik. Dengan efisiensi biaya yang ditawarkan dan kecepatan akses datanya, Parquet adalah kunci untuk mengubah tumpukan data mentah menjadi keunggulan kompetitif.
Ingin mengoptimalkan infrastruktur data kamu tapi bingung harus mulai dari mana? Kami dapat membantu kamu melakukan migrasi dari format data lama ke arsitektur berbasis Parquet yang lebih hemat biaya dan berperforma tinggi.
