データ処理におけるApache Parquet、ORC、JSONファイル形式の比較

Claude Paugh
7月10日
読了時間: 6分

今日のデータが豊富な環境では、適切なファイル形式を選択することが大きな違いを生みます。ビッグデータプロジェクト、機械学習、あるいは単純なデータタスクなど、どのような作業であっても、それぞれのファイル形式がどのような機能を提供するかを理解することが重要です。このブログ記事では、広く使用されている3つの形式、Apache Parquet、Apache ORC、JSONについて、それぞれの機能、利点、そして限界について考察します。

データ形式の基本を理解する

これらの形式の違いを理解するために、それぞれの形式が何を意味するのか簡単に確認してみましょう。

Apache Parquet

Apache Parquet は、大規模なデータセットを高速かつ効率的に読み取るように設計された列指向のストレージ形式です。

Hadoopエコシステム向けに開発され、多様なエンコーディング方式とデータ圧縮レベルをサポートできることが特長です。例えば、Parquetは、強力なクエリパフォーマンスを維持しながら、非圧縮データと比較してファイルサイズを最大75%削減できます。

アパッチORC

Apache ORC（Optimized Row Columnar）は、元々Apache Hive向けに開発された、もう一つの列指向ストレージ形式です。Parquetと同様に、ORCは大規模なデータセットに対して高いパフォーマンスを提供し、迅速なデータアクセスと効率的なストレージを実現します。

また、JSON よりも 50% 以上の優れた圧縮率を実現できるため、大規模なアプリケーションに最適です。

JSON

JavaScript Object Notation (JSON) は、読み書きが簡単な軽量のテキストベースのデータ形式です。

大規模データ分析に最適化されているParquetやORCとは異なり、JSONはWebアプリケーションやAPIで広く使用されています。しかし、その柔軟性ゆえにファイルサイズが大きくなり、高負荷の分析ワークロードには適していません。

主な比較

基本を理解したところで、これらの形式を並べて分析してみましょう。

ストレージ効率

ストレージ効率の点では、ParquetとORCはJSONよりも優れています。列指向形式であるため、ファイルサイズが縮小され、圧縮技術が強化されているため、クエリの高速化が可能です。それぞれの比較は以下の通りです。

Parquet : ランレングスエンコーディングなどの高度なエンコーディング手法を活用し、多くのシナリオで約 70% のファイルサイズ削減を実現します。
ORC : 軽量圧縮も採用し、要求された列のみを読み取ることができるため、データ処理中の CPU 負荷が約 30% 削減されます。
JSON : JSON はテキストベースであるため、人間が判読可能ですが、ネストされたデータを処理する場合は特に、ファイルサイズが大幅に大きくなることがよくあります。

パフォーマンス

パフォーマンスはアプリケーションのニーズによって異なりますが、分析ワークロードでは通常、Parquet と ORC が優れています。

Parquet : 優れたパフォーマンスで知られる Parquet は、必要な列のみを読み取ることができるため、JSON よりも 10 倍高速に分析クエリを処理できます。
ORC : Hive アプリケーションに強力なパフォーマンスを提供し、多くの場合、大規模なデータクエリでは JSON に比べて 5 倍の高速化を実現します。
JSON : 小規模なデータセットでは十分なパフォーマンスを発揮しますが、主にその構造が原因で、大規模な処理タスクでは速度と効率が低下します。

スキーマの進化

スキーマの進化は、ファイル形式が時間の経過に伴う変化にどれだけ適応しているかを反映します。

Parquet : スキーマの進化をサポートし、データセット全体を書き換えることなく新しい列を追加できるため、データ管理にかかる時間を大幅に節約できます。
ORC : スキーマの進化も可能ですが、いくつかの制限があります。変更への対応は可能ですが、Parquetよりも慎重な計画が必要になる場合があります。
JSON ：スキーマ変更の柔軟性が最も高く、厳格なスキーマ制約なしに迅速な編集が可能です。ただし、大規模システムでは適切に管理しないとデータの不整合が発生する可能性があります。

ユースケース

どの形式を使用するかは、具体的なニーズによって大きく異なります。

Parquet ：ビジネスインテリジェンス、機械学習、ビッグデータ分析などの分析タスクに最適です。例えば、1TBのデータセットで分析を実行するユーザーは、Parquetが他の形式よりも処理効率が高いと感じています。
ORC : 膨大なデータセットに対して最適化されたクエリを必要とする環境で効果的に機能し、特にデータウェアハウスアプリケーションで役立ちます。
JSON ：Web APIなど、軽量なデータ転送を必要とするアプリケーションに最適です。最近の調査によると、開発者の83%が、そのシンプルさと読みやすさからJSONを好んでいます。

データ処理エコシステムの互換性

各形式がデータ処理ツールとどのように統合されるかを理解することが重要です。

データ処理フレームワークとの統合

Parquet ：Apache SparkやApache Flinkといった複数のデータ処理フレームワークで広くサポートされています。多くのユーザーから、Parquetの最適化されたストレージ戦略により、ワークフローとリカバリ時間が向上したという報告があります。
ORC : 主にApache Hive向けに設計されていますが、Apache Sparkなどのツールでも動作します。ただし、Hive以外への適用範囲はやや制限されています。
JSON : フロントエンドテクノロジーにおける柔軟性が認められている JSON は、他の 2 つの形式と比較すると、バックエンド処理では効率が低くなります。

データガバナンスとセキュリティ

機密データを扱う場合、セキュリティが重要になります。

Parquet : 暗号化をサポートし、データガバナンスツールと適切に統合されるため、厳格なコンプライアンス要件を持つ組織にとって最適な選択肢となります。
ORC : 大量のデータを効率的に管理しながら、同様のセキュリティとガバナンス機能を提供します。
JSON : 固有のセキュリティメカニズムがないため、安全なデータ処理を必要とするアプリケーションには適さない可能性があります。

最後に

適切なファイル形式の選択は、プロジェクトの特定の要件に大きく依存します。

膨大なデータセットを使用した分析ワークロードの処理に重点を置いている場合、優れたパフォーマンスと効率性を備えたApache Parquet が最適な選択肢となることがよくあります。
Apache Hiveエコシステム内で作業する人にとって、 Apache ORC は速度とストレージの最適化により際立っています。
最後に、軽量アプリケーションや Web ベースのタスクの場合、 JSON は使いやすさから依然として人気のある選択肢です。