В эпоху стремительного развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения качество данных непосредственно влияет на качество создаваемых моделей. Любой специалист, работающий с обучающими выборками, сталкивается с необходимостью быстро и эффективно просматривать большие наборы данных. Однако при работе с современными датасетами, часто достигающими размеров в десятки гигабайт и упакованными в колонно-ориентированный формат Parquet, открытие даже небольшой части данных часто занимает неоправданно много времени. На практике ожидание загрузки нескольких строк может занимать десятки секунд, что значительно превышает норму оптимального взаимодействия пользователя с интерфейсом. Сегодня поговорим о причинах подобных задержек и о том, как инновационный проект Hyparquet решает эти проблемы, обеспечивая молниеносный доступ к данным прямо в браузере без необходимости использования промежуточных серверных решений.
Традиционная серверная архитектура обработки данных строится вокруг многоступенчатой цепочки запросов – пользовательский интерфейс направляет запрос на сервер, который, в свою очередь, обращается к облачному хранилищу данных, например Amazon S3. Этот процесс сопровождается множеством пересылок и промежуточных звеньев: балансировщики нагрузки, аутентификационные сервисы, backend-серверы приложений и дополнительные системы логирования создают существенную задержку еще до того, как начинается фактическая обработка данных. В реальных условиях подобная цепочка запроса может занимать до сорока секунд, а сам парсинг файлов Parquet на сервере занимает дополнительно еще секунду. Таким образом, для простой операции просмотра первых нескольких строк данных пользователь вынужден ждать десятки секунд, что совершенно не соответствует современным стандартам удобства взаимодействия. Понимая узкие места данной архитектуры, разработчики Hyparquet предложили радикальное переосмысление процесса — переход к архитектуре с приоритетом на работу непосредственно в браузере.
Технология предполагает минимизацию звеньев в цепочке запроса, позволяя браузеру напрямую обращаться к облачному хранилищу через оптимизированный CDN, минуя лишние промежуточные серверы. Такой подход не только значительно снижает время отклика, но и уменьшает сопутствующие расходы на обслуживание серверов, упрощая разработку и поддержку инфраструктуры. Однако переход на browser-first архитектуру ставит ряд нетривиальных задач. Во-первых, необходимо обеспечить сохранение состояния пользователя (например, позиция в просмотре данных) без использования серверных сессий. Во-вторых, требуется реализовать эффективный парсер формата Parquet на стороне клиента, учитывая особенности и сложность данного формата.
Hyparquet решает эти задачи при помощи использования браузерных возможностей локального хранилища и куки для управления состоянием, а также собственной реализации парсера на языке JavaScript. Следует отметить, что формат Parquet изначально ориентирован на высокоэффективное хранение колонно-ориентированных данных и поддерживает широкий спектр типов данных, логических и физических. Кроме того, он поддерживает различные алгоритмы сжатия и несколько версий спецификации. Создание полноценного парсера, способного корретно и быстро обрабатывать все варианты файлов Parquet, является сложной задачей, которая требует детального изучения спецификации и оптимизации кода. Команда Hyparquet потратила около шести месяцев на полное покрытие всех особенностей формата, сумев реализовать максимально быстрый и легкий движок для браузера.
Одним из ключевых преимуществ Hyparquet выступает минимальный размер ядра — всего около 10 КБ в минифицированном и сжатом виде. Это обеспечивает очень быструю инициализацию без больших задержек, характерных для WebAssembly-библиотек, таких как DuckDB-WASM, которые требуют скачивания и компиляции нескольких мегабайт. Такой подход сокращает время до первой интерактивности до рекордных значений, делая работу с большими наборами данных в браузере приятной и удобной. Особого внимания заслуживает оптимизация работы с метаданными Parquet-файлов. Стандартные библиотеки для работы с Parquet, например ParquetJS и DuckDB, обрабатывают медленнее, так как при извлечении метаданных делают множественные последовательные HTTP-запросы.
Hyparquet же использует смелый подход — он предварительно загружает большой кусок хвостовой части файла (512 КБ), где хранится основная метаинформация. В 99% случаев этого хватает для полной загрузки метаданных. При необходимости система дополнительно делает довыборки только неполных частей, минимизируя количество сетевых запросов и тем самым ускоряя процесс. Кроме того, Hyparquet активно использует параллелизм на уровне HTTP-запросов. Браузеры поддерживают шесть и более одновременных сетевых соединений, что позволяет загружать необходимые части файла параллельно — например, определённые колонки или группы строк — значительно снижая суммарное время задержки на загрузку данных.
Это принципиально отличается от традиционных последовательных подходов, использующих постепенное наращивание размера запросов, и особенно эффективно при работе с облачными хранилищами через Интернет. Еще одной технологической инновацией стало применение продвинутой компрессии. Стандартные библиотеки JavaScript для сжатия Snappy работали недостаточно быстро, что становилось узким горлышком при декодировании. Чтобы исправить это, Hyparquet реализовал собственный декодер HySnappy на базе WebAssembly, который работает на 40% быстрее и занимает менее 4 КБ, что позволяет загружать его синхронно без дополнительной задержки на скачивание. Такая тонкая оптимизация обеспечивает плавную и быструю работу даже с компрессированными данными.
Все перечисленные улучшения в совокупности позволили Hyparquet достичь впечатляющей скорости обработки: первые видимые данные появляются у пользователя менее чем за секунду, что значительно быстрее практически всех существующих решений. При этом Hyparquet полностью открытый проект, что способствует его быстрому развитию и улучшению сообществом разработчиков. Пользователи могут загрузить свой собственный Parquet-файл или указать URL и мгновенно увидеть результат прямо в браузере. Глобально Hyparquet символизирует сдвиг в парадигме работы с данными, демонстрируя, что браузер может стать полноценной вычислительной платформой, способной напрямую обрабатывать большие датасеты на стороне клиента. Эта архитектура меняет традиционные роли между сервером и клиентом, снижая нагрузку на бэкенд и сокращая время ожидания пользователя.
Появляется новая точка оптимизации — время до первого байта (time-to-first-byte) становится важнейшим фактором для улучшения производительности анализа данных. Для исследователей машинного обучения и аналитиков Hyparquet открывает новые возможности интерактивного исследования больших данных без необходимости развертывания сложной серверной инфраструктуры. Это облегчает создание, тестирование и отладку моделей, повышает продуктивность и снижает технические барьеры для входа в работу с большими данными. В конечном итоге, запуск проекта Hyparquet и сервисов вокруг него, таких как Hyperparam, положил начало новой вехе в развитии browser-native аналитики и инструментов для искусственного интеллекта. Философия «JavaScript тоже может» стала движущей силой проектирования эффективных, легких и интуитивно понятных решений, которые ставят пользователя и его опыт взаимодействия в центр внимания.
Сейчас каждый желающий может испытать возможности Hyparquet, загрузив собственные Parquet-файлы на платформу hyperparam.app и опробовав молниеносный просмотр данных. Эта инновация явно указывает на будущее, где работа с большими данными станет максимально доступной и простой прямо из привычного веб-браузера, без длительных ожиданий и сложных настроек серверов. Таким образом, Hyparquet и технологии, стоящие за ним, представляют собой значимый шаг в эволюции инструментария обработки данных, направленный на повышение скорости, удобства и доступности аналитических процессов в условиях растущих объемов информации и растущих требований к интерактивности на современном цифровом рынке.
