Vergleich der Dateiformate Apache Parquet, ORC und JSON für Ihre Datenverarbeitung

Claude Paugh
10. Juli
4 Min. Lesezeit

In der heutigen datenreichen Umgebung kann die Wahl des richtigen Dateiformats einen entscheidenden Unterschied machen. Ob Sie Big-Data-Projekte bearbeiten, sich mit maschinellem Lernen beschäftigen oder einfache Datenaufgaben ausführen – es ist entscheidend zu wissen, was jedes Dateiformat bietet. In diesem Blogbeitrag untersuchen wir die einzigartigen Funktionen, Vorteile und Einschränkungen dreier weit verbreiteter Formate: Apache Parquet, Apache ORC und JSON.

Die Grundlagen von Datenformaten verstehen

Um die Unterschiede zwischen diesen Formaten zu verdeutlichen, wollen wir kurz durchgehen, was jedes einzelne Format beinhaltet.

Apache-Parquet

Apache Parquet ist ein spaltenbasiertes Speicherformat, das für das schnelle und effiziente Lesen großer Datensätze konzipiert ist.

Es wurde für das Hadoop- Ökosystem entwickelt und zeichnet sich durch die Unterstützung verschiedener Kodierungsschemata und Datenkomprimierungsstufen aus. Beispielsweise kann Parquet die Dateigröße im Vergleich zu unkomprimierten Daten um bis zu 75 % reduzieren und gleichzeitig eine robuste Abfrageleistung bieten.

Apache ORC

Apache ORC (Optimized Row Columnar) ist ein weiteres spaltenbasiertes Speicherformat, das ursprünglich für die Verwendung mit Apache Hive entwickelt wurde. Ähnlich wie Parquet bietet ORC hohe Leistung für große Datensätze und ermöglicht schnellen Datenzugriff und effiziente Speicherung.

Darüber hinaus bietet es eine um über 50 % bessere Komprimierung als JSON und ist daher eine ausgezeichnete Wahl für groß angelegte Anwendungen.

JSON

JavaScript Object Notation (JSON) ist ein leichtes, textbasiertes Datenformat, das einfach zu lesen und zu schreiben ist.

Im Gegensatz zu Parquet und ORC, die für die Analyse großer Datenmengen optimiert sind, ist JSON in Webanwendungen und APIs beliebt. Seine Flexibilität führt jedoch zu größeren Dateien und ist nicht für umfangreiche Analyseaufgaben ausgelegt.

Wichtige Vergleiche

Nachdem wir nun die Grundlagen verstanden haben, wollen wir diese Formate nebeneinander analysieren.

Speichereffizienz

In puncto Speichereffizienz sind Parquet und ORC JSON überlegen. Als spaltenbasierte Formate reduzieren sie die Dateigröße und verbessern die Komprimierungstechniken, was schnellere Abfragen ermöglicht. So schneiden sie ab:

Parquet : Verwendet erweiterte Codierungstechniken wie Run-Length-Encoding und erreicht in vielen Szenarien eine Reduzierung der Dateigröße um etwa 70 %.
ORC : Verwendet ebenfalls eine leichte Komprimierung und kann nur angeforderte Spalten lesen, wodurch die CPU-Arbeitslast während der Datenverarbeitung um etwa 30 % reduziert wird.
JSON : Aufgrund seiner textbasierten Natur ist JSON für Menschen lesbar, führt jedoch häufig zu deutlich größeren Dateien, insbesondere bei der Verarbeitung verschachtelter Daten.

Leistung

Die Leistung variiert je nach Anwendungsanforderungen, aber bei analytischen Workloads sind Parquet und ORC normalerweise führend.

Parquet : Parquet ist für seine außergewöhnliche Leistung bekannt und kann analytische Abfragen zehnmal schneller verarbeiten als JSON, da es nur die erforderlichen Spalten liest.
ORC : Bietet eine starke Leistung für Hive-Anwendungen und sorgt bei großen Datenabfragen im Vergleich zu JSON oft für eine fünfmal höhere Geschwindigkeit.
JSON : Während die Leistung bei kleineren Datensätzen ausreichend ist, lässt JSON bei groß angelegten Verarbeitungsaufgaben an Geschwindigkeit und Effizienz nach, was hauptsächlich auf seine Struktur zurückzuführen ist.

Schemaentwicklung

Die Schemaentwicklung spiegelt wider, wie gut sich ein Dateiformat im Laufe der Zeit an Änderungen anpasst.

Parquet : Unterstützt die Schemaentwicklung, sodass Benutzer neue Spalten hinzufügen können, ohne den gesamten Datensatz neu schreiben zu müssen, was bei der Datenverwaltung erheblich Zeit sparen kann.
ORC : Ermöglicht ebenfalls die Schemaentwicklung, allerdings mit einigen Einschränkungen. Es kann Änderungen verarbeiten, erfordert aber möglicherweise eine sorgfältigere Planung als Parquet.
JSON : Bietet die größte Flexibilität bei Schemaänderungen und ermöglicht schnelle Bearbeitungen ohne strikte Schemadurchsetzung. Dies kann jedoch zu Dateninkonsistenzen führen, wenn es in größeren Systemen nicht ordnungsgemäß verwaltet wird.

Anwendungsfälle

Welches Format Sie verwenden, hängt stark von Ihren spezifischen Anforderungen ab:

Parquet : Am besten geeignet für analytische Aufgaben wie Business Intelligence, maschinelles Lernen und Big Data Analytics. Beispielsweise ist Parquet für Benutzer, die Analysen mit einem 1-TB-Datensatz durchführen, effizienter als andere Formate.
ORC : Funktioniert gut in Umgebungen, die optimierte Abfragen für große Datensätze erfordern, besonders nützlich in Data-Warehouse-Anwendungen.
JSON : Ideal für Anwendungen, die eine einfache Datenübertragung erfordern, wie z. B. Web-APIs. Aktuellen Umfragen zufolge bevorzugen 83 % der Entwickler JSON aufgrund seiner Einfachheit und Lesbarkeit.

Kompatibilität des Datenverarbeitungs-Ökosystems

Es ist wichtig zu verstehen, wie sich jedes Format in Datenverarbeitungstools integrieren lässt.

Integration mit Datenverarbeitungs-Frameworks

Parquet : Es wird von zahlreichen Datenverarbeitungs-Frameworks wie Apache Spark und Apache Flink unterstützt. Viele Anwender berichten von reibungsloseren Arbeitsabläufen und kürzeren Wiederherstellungszeiten dank der optimierten Speicherstrategien von Parquet.
ORC : Primär für Apache Hive entwickelt, funktioniert aber auch mit Tools wie Apache Spark. Die Anwendbarkeit außerhalb von Hive ist jedoch etwas eingeschränkt.
JSON : JSON ist für seine Flexibilität in Front-End-Technologien bekannt, ist jedoch im Vergleich zu den beiden anderen Formaten für die Back-End-Verarbeitung weniger effizient.

Datenverwaltung und -sicherheit

Beim Umgang mit sensiblen Daten ist die Sicherheit von entscheidender Bedeutung:

Parquet : Unterstützt Verschlüsselung und lässt sich gut in Data-Governance-Tools integrieren, was es zu einer soliden Wahl für Organisationen mit strengen Compliance-Anforderungen macht.
ORC : Bietet ähnliche Sicherheits- und Governance-Funktionen und verwaltet gleichzeitig große Datenmengen effektiv.
JSON : Es fehlen inhärente Sicherheitsmechanismen, wodurch es für Anwendungen, die eine sichere Datenverarbeitung erfordern, weniger geeignet sein kann.

Abschließende Gedanken

Die Auswahl des richtigen Dateiformats hängt stark von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab.

Wenn Ihr Schwerpunkt auf der Handhabung analytischer Workloads mit großen Datensätzen liegt, ist Apache Parquet aufgrund seiner überlegenen Leistung und Effizienz häufig die beste Wahl.
Für diejenigen, die im Apache Hive -Ökosystem arbeiten, sticht Apache ORC aufgrund seiner Optimierungen für Geschwindigkeit und Speicher hervor.
Und schließlich bleibt JSON aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit für einfache Anwendungen oder webbasierte Aufgaben eine beliebte Wahl.

Wenn Sie die Stärken und Schwächen der einzelnen Formate kennen, können Sie Ihre Entscheidung besser treffen und Ihre Daten effektiv verwalten und analysieren.