Comparación de los formatos de archivos Apache Parquet, ORC y JSON para el procesamiento de datos

Claude Paugh
10 jul
5 Min. de lectura

Actualizado: 18 ago

En el entorno actual, rico en datos, seleccionar el formato de archivo adecuado puede marcar la diferencia. Ya sea que gestiones proyectos de big data, participes en aprendizaje automático o realices tareas sencillas con datos, es fundamental conocer las características de cada formato. En esta entrada de blog, exploraremos las características, ventajas y limitaciones únicas de tres formatos ampliamente utilizados: Apache Parquet, Apache ORC y JSON.

Comprensión de los conceptos básicos de los formatos de datos

Para apreciar las diferencias entre estos formatos, repasemos brevemente lo que implica cada uno.

Parquet Apache

Apache Parquet es un formato de almacenamiento en columnas diseñado para ser rápido y eficiente en la lectura de grandes conjuntos de datos.

Desarrollado para el ecosistema Hadoop , destaca por su compatibilidad con diversos esquemas de codificación y niveles de compresión de datos. Por ejemplo, Parquet puede reducir el tamaño de los archivos hasta en un 75 % en comparación con los datos sin comprimir, manteniendo un rendimiento de consulta robusto.

Apache ORC

Apache ORC (Optimized Row Columnar) es otro formato de almacenamiento en columnas, creado originalmente para Apache Hive. Al igual que Parquet, ORC ofrece un alto rendimiento para grandes conjuntos de datos, facilitando un acceso rápido a los datos y un almacenamiento eficiente.

También puede proporcionar una compresión un 50% mejor que JSON, lo que lo convierte en una excelente opción para aplicaciones a gran escala.

JSON

La notación de objetos JavaScript (JSON) es un formato de datos liviano y basado en texto que es fácil de leer y escribir.

A diferencia de Parquet y ORC, optimizados para el análisis de grandes volúmenes de datos, JSON es popular en aplicaciones web y API. Sin embargo, su flexibilidad implica archivos de mayor tamaño y no está diseñado para cargas de trabajo analíticas pesadas.

Comparaciones clave

Ahora que entendemos los conceptos básicos, analicemos estos formatos uno al lado del otro.

Eficiencia de almacenamiento

En términos de eficiencia de almacenamiento, Parquet y ORC son superiores a JSON. Al ser formatos en columnas, reducen el tamaño de los archivos y mejoran las técnicas de compresión, lo que permite consultas más rápidas. A continuación, se muestran sus ventajas:

Parquet : utiliza técnicas de codificación avanzadas, como codificación de longitud de ejecución, logrando reducciones en el tamaño de archivo de aproximadamente el 70 % en muchos escenarios.
ORC : también emplea compresión liviana y puede leer solo las columnas solicitadas, lo que reduce la carga de trabajo de la CPU en aproximadamente un 30% durante el procesamiento de datos.
JSON : la naturaleza basada en texto de JSON lo hace legible para humanos, pero a menudo da como resultado tamaños de archivo significativamente más grandes, especialmente cuando se manejan datos anidados.

Actuación

El rendimiento varía según las necesidades de la aplicación, pero Parquet y ORC suelen liderar en cargas de trabajo analíticas.

Parquet : conocido por su rendimiento excepcional, Parquet puede procesar consultas analíticas 10 veces más rápido que JSON debido a su capacidad de leer solo las columnas necesarias.
ORC : ofrece un gran rendimiento para las aplicaciones Hive y a menudo proporciona una aceleración 5 veces mayor para consultas de datos grandes en comparación con JSON.
JSON : si bien funciona adecuadamente con conjuntos de datos más pequeños, JSON pierde velocidad y eficiencia con tareas de procesamiento a gran escala, principalmente debido a su estructura.

Evolución del esquema

La evolución del esquema refleja qué tan bien se adapta un formato de archivo a los cambios a lo largo del tiempo.

Parquet : admite la evolución del esquema, lo que permite a los usuarios agregar nuevas columnas sin reescribir todo el conjunto de datos, lo que puede ahorrar tiempo significativo en la gestión de datos.
ORC : También permite la evolución del esquema, pero con algunas limitaciones. Puede gestionar cambios, aunque podría requerir una planificación más cuidadosa que Parquet.
JSON : Ofrece la máxima flexibilidad para cambios de esquema, lo que permite ediciones rápidas sin una aplicación estricta del esquema. Sin embargo, esto puede generar inconsistencias en los datos si no se gestiona correctamente en sistemas más grandes.

Casos de uso

El formato a utilizar dependerá en gran medida de sus necesidades específicas:

Parquet : Ideal para tareas analíticas como inteligencia empresarial, aprendizaje automático y análisis de big data. Por ejemplo, los usuarios que realizan análisis en un conjunto de datos de 1 TB consideran que Parquet es más eficiente en el procesamiento que otros formatos.
ORC : funciona bien en entornos que requieren consultas optimizadas contra grandes conjuntos de datos, especialmente útil en aplicaciones de almacenamiento de datos.
JSON : Ideal para aplicaciones que requieren una transferencia de datos ligera, como las API web. Según encuestas recientes, el 83 % de los desarrolladores prefieren JSON por su simplicidad y legibilidad.

Compatibilidad del ecosistema de procesamiento de datos

Es vital comprender cómo cada formato se integra con las herramientas de procesamiento de datos.

Integración con marcos de procesamiento de datos

Parquet : Es ampliamente compatible con múltiples plataformas de procesamiento de datos, como Apache Spark y Apache Flink. Muchos usuarios informan de flujos de trabajo y tiempos de recuperación más fluidos gracias a las estrategias de almacenamiento optimizadas de Parquet.
ORC : Diseñado principalmente para Apache Hive, pero también compatible con herramientas como Apache Spark. Sin embargo, su aplicabilidad fuera de Hive es algo limitada.
JSON : reconocido por su flexibilidad en las tecnologías front-end, JSON es menos eficiente para el procesamiento back-end en comparación con los otros dos formatos.

Gobernanza y seguridad de datos

Al tratar con datos confidenciales, la seguridad se vuelve fundamental:

Parquet : admite el cifrado y se integra bien con las herramientas de gobernanza de datos, lo que lo convierte en una opción sólida para organizaciones con estrictos requisitos de cumplimiento.
ORC : proporciona funciones de seguridad y gobernanza similares a la vez que gestiona grandes volúmenes de datos de manera eficaz.
JSON : carece de mecanismos de seguridad inherentes, lo que puede hacerlo menos adecuado para aplicaciones que necesitan un manejo seguro de datos.

Reflexiones finales

La selección del formato de archivo correcto depende en gran medida de los requisitos específicos de su proyecto.

Si su objetivo es gestionar cargas de trabajo analíticas con grandes conjuntos de datos, Apache Parquet suele ser la mejor opción por su rendimiento y eficiencia superiores.
Para quienes trabajan dentro del ecosistema Apache Hive , Apache ORC se destaca por sus optimizaciones de velocidad y almacenamiento.
Por último, para aplicaciones ligeras o tareas basadas en la web, JSON sigue siendo una opción popular por su facilidad de uso.

Su decisión se beneficiará de una comprensión de las fortalezas y debilidades de cada formato, lo que le permitirá administrar y analizar eficazmente sus datos.