Csv2Parquet: Uma Ferramenta Java Robusta para Transformação de Dados

No mundo em constante evolução da engenharia de dados, eficiência e escalabilidade são fatores-chave ao lidar com grandes volumes de dados. O Csv2Parquet, um novo projeto open-source desenvolvido em Java, oferece uma solução elegante para transformar arquivos CSV no formato Parquet, além de fornecer ferramentas para geração de esquemas e análise de dados. Pensado para fluxos de trabalho modernos, o Csv2Parquet não é apenas mais uma ferramenta — é um divisor de águas para engenheiros que buscam otimizar seus pipelines de dados.

Por que escolher Parquet em vez de CSV?

Embora o CSV continue sendo um formato amplamente utilizado por sua simplicidade, suas limitações se tornam evidentes ao lidar com grandes volumes de dados ou arquiteturas modernas como Data Lakes. Aqui estão os motivos pelos quais o Parquet supera o CSV:

1. Compressão eficiente
   • O Parquet oferece suporte nativo a algoritmos de compressão avançados como Snappy, Gzip e Zstandard, reduzindo significativamente os custos de armazenamento.
   • Por exemplo, um arquivo CSV com 540 mil linhas pode ocupar várias vezes mais espaço do que sua versão em Parquet.
2. Esquema de dados integrado
   • Arquivos Parquet incluem metadados detalhados, como tipos e estruturas de colunas, permitindo um manuseio de dados mais preciso e confiável.
   • Já o CSV não possui suporte nativo a esquemas, exigindo inferência manual ou automatizada de tipos — o que pode levar a erros.
3. Otimização para processamento colunar
   • O formato colunar do Parquet permite ler ou gravar apenas as colunas necessárias, reduzindo a sobrecarga de I/O.
   • Com CSV, cada operação precisa processar a linha inteira, mesmo que apenas algumas colunas sejam relevantes.
4. Integração fluida com sistemas modernos
   • O Parquet é suportado nativamente por ferramentas populares de Big Data como Apache Spark, Hive, Trino, além de plataformas como Databricks e SnowFlake.
   • Já o CSV exige etapas extras de transformação para alcançar níveis similares de integração e desempenho.
5. Precisão e robustez nos dados
   • O Parquet preserva tipos de dados precisos, incluindo timestamps e valores de ponto flutuante, garantindo consistência.
   • Formatos CSV podem gerar inconsistências, especialmente com variações regionais de datas ou números.
6. Escalabilidade e evolução do esquema
   • Com Parquet, é possível adicionar ou remover colunas sem reprocessar todo o conjunto de dados.
   • Em CSV, alterações no esquema geralmente demandam ajustes manuais, aumentando a complexidade.
7. Custo-benefício
   • Ao reduzir a necessidade de armazenamento e otimizar o acesso aos dados, o Parquet ajuda a economizar em ambientes distribuídos, onde recursos de armazenamento e processamento são valiosos.

Sobre o Csv2Parquet

O Csv2Parquet foi desenvolvido originalmente como parte da plataforma InfiniteStack, da SciCrop, especificamente como uma biblioteca dentro da funcionalidade chamada Collect. O Collect permite a integração fluida de dados provenientes de diversas fontes, tornando o Csv2Parquet um componente essencial para o processamento e a transformação de arquivos CSV.

Funcionalidades do Csv2Parquet

1. Inferência dinâmica de esquema
   • Gera automaticamente esquemas Avro a partir dos cabeçalhos e de dados amostrais dos arquivos CSV.
   • Não é necessário definir o esquema manualmente.
2. Conversão de CSV para Parquet
   • Transforma rapidamente arquivos CSV em arquivos Parquet altamente eficientes.
   • Suporte a delimitadores configuráveis e a codecs de compressão como Snappy.
3. Análise de arquivos Parquet
   • Permite inspecionar arquivos Parquet com ferramentas para contagem de registros, visualização de amostras e geração de estatísticas por coluna.
4. Gerador de esquemas
   • Criação dinâmica de esquemas Avro via programação, utilizando objetos Map em Java.
5. Suíte abrangente de testes JUnit 5
   • Inclui uma robusta bateria de testes unitários para validar as funcionalidades e garantir a confiabilidade da ferramenta.

Por que Java?

O Csv2Parquet aproveita todo o poder do Java e de suas bibliotecas confiáveis da Apache para lidar com Parquet e Avro. Veja por que o Java é a escolha ideal para essa ferramenta:

1. Desempenho e escalabilidade
   • O ambiente de execução de alto desempenho do Java e sua coleta de lixo eficiente o tornam ideal para manipular grandes volumes de dados.
2. Ecossistema robusto
   • A ferramenta integra bibliotecas como Apache Parquet, Apache Avro e Apache Commons CSV, garantindo confiabilidade e suporte ativo da comunidade.
3. Segurança de tipos (Type Safety)
   • O sistema de tipos do Java assegura consistência nos esquemas, reduzindo erros em tempo de execução e aumentando a confiança do desenvolvedor.
4. Compatibilidade multiplataforma
   • Aplicações Java podem ser executadas em qualquer sistema operacional, garantindo que o Csv2Parquet seja amplamente acessível.

Primeiros Passos

Pré-requisitos

• Java 17 ou superior
• Maven 3.6+

Uso

1. Clone o repositório:
   git clone https://github.com/Scicrop/csv2parquet.git
cd csv2parquet
2. Copile o projeto:
   mvn clean install
3. Execute a ferramenta:
   • Converter CSV para Parquet:
     bash java com.scicrop.infinitestack.GenericCSVToParquet /path/to/input.csv /path/to/output.parquet
   • Analisar um arquivo Parquet:
     bash java com.scicrop.infinitestack.ParquetFileAnalyzer /path/to/output.parquet
   • Gerar esquema Avro:
     bash java com.scicrop.infinitestack.SchemaGenerator

Conclusão

O Csv2Parquet é a sua porta de entrada para uma transformação de dados eficiente, armazenamento robusto e fluxos de trabalho modernos. Seja trabalhando com sistemas legados ou construindo pipelines escaláveis, o Csv2Parquet oferece uma solução confiável e poderosa.