Comparaison des formats de fichiers Apache Parquet, ORC et JSON pour le traitement de vos données

Claude Paugh
10 juil.
5 min de lecture

Dans l'environnement actuel riche en données, choisir le bon format de fichier peut faire toute la différence. Que vous gériez des projets Big Data, que vous utilisiez du machine learning ou que vous réalisiez des tâches simples liées aux données, il est essentiel de connaître les avantages de chaque format de fichier. Dans cet article, nous explorerons les fonctionnalités, les avantages et les limites uniques de trois formats largement utilisés : Apache Parquet, Apache ORC et JSON.

Comprendre les bases des formats de données

Pour apprécier les différences entre ces formats, passons brièvement en revue ce que chacun d’eux implique.

Parquet Apache

Apache Parquet est un format de stockage en colonnes conçu pour être rapide et efficace pour la lecture de grands ensembles de données.

Développé pour l'écosystème Hadoop , il se distingue par sa capacité à prendre en charge divers schémas d'encodage et niveaux de compression des données. Par exemple, Parquet peut réduire la taille des fichiers jusqu'à 75 % par rapport aux données non compressées, tout en offrant des performances de requête robustes.

Apache ORC

Apache ORC (Optimized Row Columnar) est un autre format de stockage en colonnes, initialement conçu pour Apache Hive. Similaire à Parquet, ORC offre des performances élevées pour les grands ensembles de données, facilitant un accès rapide aux données et un stockage efficace.

Il peut également fournir une compression supérieure de plus de 50 % à celle de JSON, ce qui en fait un excellent choix pour les applications à grande échelle.

JSON

JavaScript Object Notation (JSON) est un format de données léger, basé sur du texte, facile à lire et à écrire.

Contrairement à Parquet et ORC, optimisés pour l'analyse de données volumineuses, JSON est populaire dans les applications web et les API. Cependant, sa flexibilité entraîne des fichiers plus volumineux et il n'est pas conçu pour des charges de travail analytiques lourdes.

Comparaisons clés

Maintenant que nous comprenons les bases, analysons ces formats côte à côte.

Efficacité du stockage

En termes d'efficacité de stockage, Parquet et ORC sont supérieurs à JSON. En tant que formats en colonnes, ils réduisent la taille des fichiers et améliorent les techniques de compression, permettant des requêtes plus rapides. Voici leur comparaison :

Parquet : utilise des techniques d'encodage avancées, telles que l'encodage de longueur d'exécution, permettant des réductions de taille de fichier d'environ 70 % dans de nombreux scénarios.
ORC : utilise également une compression légère et peut lire uniquement les colonnes demandées, réduisant ainsi la charge de travail du processeur d'environ 30 % pendant le traitement des données.
JSON : La nature textuelle de JSON le rend lisible par l'homme, mais génère souvent des tailles de fichier nettement plus importantes, en particulier lors de la gestion de données imbriquées.

Performance

Les performances varient en fonction des besoins de l'application, mais Parquet et ORC sont généralement en tête pour les charges de travail analytiques.

Parquet : Connu pour ses performances exceptionnelles, Parquet peut traiter les requêtes analytiques 10 fois plus rapidement que JSON grâce à sa capacité à lire uniquement les colonnes nécessaires.
ORC : offre de solides performances pour les applications Hive, offrant souvent une accélération de 5 fois pour les requêtes de données volumineuses par rapport à JSON.
JSON : Bien qu'il fonctionne correctement pour les petits ensembles de données, JSON souffre en termes de vitesse et d'efficacité avec les tâches de traitement à grande échelle, principalement en raison de sa structure.

Évolution du schéma

L'évolution du schéma reflète la capacité d'un format de fichier à s'adapter aux changements au fil du temps.

Parquet : prend en charge l'évolution du schéma, permettant aux utilisateurs d'ajouter de nouvelles colonnes sans réécrire l'ensemble de données, ce qui peut faire gagner un temps considérable dans la gestion des données.
ORC : permet également l'évolution des schémas, mais avec certaines limitations. Il peut gérer les modifications, mais peut nécessiter une planification plus rigoureuse que Parquet.
JSON : offre la plus grande flexibilité pour les modifications de schéma, permettant des modifications rapides sans application stricte du schéma. Cependant, une mauvaise gestion peut entraîner des incohérences de données dans les systèmes plus importants.

Cas d'utilisation

Le format à utiliser dépendra grandement de vos besoins spécifiques :

Parquet : Idéal pour les tâches analytiques telles que la business intelligence, le machine learning et l'analyse du Big Data. Par exemple, les utilisateurs effectuant des analyses sur un jeu de données de 1 To trouvent Parquet plus performant que les autres formats.
ORC : fonctionne bien dans les environnements qui nécessitent des requêtes optimisées sur de vastes ensembles de données, particulièrement utile dans les applications d'entrepôt de données.
JSON : Idéal pour les applications nécessitant un transfert de données léger, comme les API web. Selon des études récentes, 83 % des développeurs privilégient JSON pour sa simplicité et sa lisibilité.

Compatibilité de l'écosystème de traitement des données

Il est essentiel de comprendre comment chaque format s’intègre aux outils de traitement des données.

Intégration avec les cadres de traitement des données

Parquet : il est largement pris en charge par de nombreux frameworks de traitement de données tels qu'Apache Spark et Apache Flink. De nombreux utilisateurs constatent des flux de travail et des temps de récupération plus fluides grâce aux stratégies de stockage optimisées de Parquet.
ORC : Conçu principalement pour Apache Hive, il fonctionne également avec des outils comme Apache Spark. Cependant, son applicabilité en dehors de Hive est quelque peu limitée.
JSON : Reconnu pour sa flexibilité dans les technologies front-end, JSON est moins efficace pour le traitement back-end par rapport aux deux autres formats.

Gouvernance et sécurité des données

Lorsqu’il s’agit de données sensibles, la sécurité devient essentielle :

Parquet : prend en charge le cryptage et s'intègre bien aux outils de gouvernance des données, ce qui en fait un choix solide pour les organisations ayant des exigences de conformité strictes.
ORC : Fournit des fonctionnalités de sécurité et de gouvernance similaires tout en gérant efficacement de gros volumes de données.
JSON : manque de mécanismes de sécurité inhérents, ce qui peut le rendre moins adapté aux applications nécessitant une gestion sécurisée des données.

Réflexions finales

La sélection du bon format de fichier dépend fortement des exigences spécifiques de votre projet.

Si vous vous concentrez sur la gestion de charges de travail analytiques avec de vastes ensembles de données, Apache Parquet est souvent le meilleur choix pour ses performances et son efficacité supérieures.
Pour ceux qui travaillent au sein de l'écosystème Apache Hive , Apache ORC se distingue par ses optimisations en termes de vitesse et de stockage.
Enfin, pour les applications légères ou les tâches basées sur le Web, JSON reste un choix populaire pour sa facilité d’utilisation.

Votre décision bénéficiera d’une compréhension des forces et des faiblesses de chaque format, vous permettant de gérer et d’analyser efficacement vos données.