ORC vs Parquet、データストレージ対決でどちらのファイル形式がより柔軟に機能するか

ビッグデータの世界では、適切なファイル形式を選択することがプロジェクトの成功に大きく影響します。パフォーマンス、ストレージ効率、そして使いやすさは、いずれも選択によって左右される重要な要素です。この分野で有力な候補として、Apache ORC（Optimized Row Columnar）とApache Parquetが挙げられます。この記事では、これらの形式を詳細に解説し、構造、パフォーマンス、そして実用的な用途に焦点を当てることで、ニーズに最適な形式を決定できるようお手伝いします。

Comparison of table data between ORC and Parquet File Formats

ORCとParquetの基礎を理解する

ORCとParquetを効果的に比較するには、それぞれの用途を理解することが重要です。どちらのフォーマットもHadoopエコシステム向けに設計された列指向のストレージシステムであり、膨大なデータセットを効率的に管理・処理できます。

Apache ORCは主にHive向けに設計されており、優れた読み取りパフォーマンスとデータ圧縮機能で際立っています。実際、非圧縮データと比較してストレージ容量を最大75%削減できます。ParquetはTwitterによって開発され、後にClouderaによってメンテナンスされ、スケーラブルなビッグデータ環境を対象としています。どちらのフォーマットも複雑なネスト構造を扱いますが、それぞれの哲学と実行方法に基づいて異なるシナリオに対応しています。

ファイル構造

ORC と Parquet の構造上の違いは、パフォーマンス特性を定義する上で重要です。

ORC ファイル構造

ORCファイルはストライプで構成され、ストライプにはインデックスブロックと呼ばれるセグメントに分割された列指向データが含まれます。各ストライプには、各列の最小値と最大値の統計情報を含むメタデータが保持されます。この設計により、データの高速取得が可能になり、クエリパフォーマンスが向上します。メタデータの効率的な使用により、平均約50%の圧縮率が得られ、ストレージ容量を大幅に節約できます。

Parquet ファイル構造

一方、Parquetはデータを行グループに整理します。各グループには、複雑なクエリへのアクセスを最適化するように構造化されたメタデータと列データが含まれます。Parquetの行グループは分析ワークロードを強化し、クエリ速度を向上させます。例えば、Spark環境では、Parquetは従来の行ベースの形式と比較してクエリ時間を最大90%短縮できるというユーザーからの報告があります。

結局のところ、どちらの形式も列指向ストレージに最適化されていますが、その構造上の違いがデータの処理とメタデータの管理に影響し、全体的なパフォーマンスに影響を及ぼします。

圧縮とエンコード

圧縮は効果的なデータ保存に不可欠であり、ORC と Parquet はどちらも効率を高めるために異なる方法を採用しています。

ORC圧縮

ORCは、Zlib、Snappy、LZOなど、複数の圧縮アルゴリズムをサポートしています。この柔軟性により、ストライプ内でターゲットを絞った圧縮戦略が可能になり、I/Oスループットの向上とストレージコストの削減が可能になります。実際には、Snappyを実装することで、データの特性に応じて最大75%の圧縮率を実現できます。

寄木細工の圧縮

Parquetは、Snappy、Gzip、LZ4といった複数の圧縮オプションも提供しており、読み取り時間の短縮と効率的なストレージに重点を置いています。列レベルの圧縮により圧縮率が向上し、特にカーディナリティの高いデータセットで効果を発揮します。ユーザーからは、特に多様なデータ型において、ParquetがORCよりも高い圧縮率を達成するケースが多いという報告があります。

どちらの形式も圧縮に優れていますが、そのパフォーマンスは特定のデータの使用例によって異なります。

パフォーマンス比較

ORCとParquetを比較する際、パフォーマンスは多くの場合最も重要な要素です。その有効性はデータ処理のニーズによって異なります。

クエリパフォーマンス

ORCはHiveワークロード向けの組み込み拡張機能を備えているため、一般的にHiveユーザーに最適です。そのため、分析クエリが頻繁に実行され、迅速な応答時間が求められるデータウェアハウスでは、ORCが最適な選択肢となります。

一方、ParquetはSparkアプリケーションで真価を発揮します。行グループ構造によりI/O操作が削減され、複雑なクエリを高速に処理する上で重要な役割を果たします。ユーザーからは、特定のシナリオにおいてParquetがSparkのORCを2倍も上回るパフォーマンスを発揮するとの報告があり、データ集約型アプリケーションに最適です。

言語と互換性

ファイル形式を選択する際には、さまざまなプログラミング言語やフレームワークとの互換性が重要な考慮事項となります。

ORC 互換性

ORCはHiveとのシームレスな統合を提供し、他のHadoopエコシステムコンポーネントとも互換性があります。Java、C++、Pythonに対応しているため、データプロフェッショナルはこれらの言語で書かれたORCファイルをスムーズに操作できます。

寄木細工の互換性

ParquetはApacheエコシステム全体で広くサポートされており、Apache Spark、Drill、Impalaなどのツールと統合されています。Java、Python、C++といった多言語サポートにより、データサイエンスや分析プロジェクトに幅広く活用できます。チームで多様なツールを使用している場合、Parquetの幅広い互換性は大きなメリットとなります。

ユースケース: どのフォーマットを選択するか

各形式の理想的なシナリオを理解することで、意思決定プロセスを簡素化できます。

ORCの理想的な使用例

• データ ウェアハウス: ORC は、高速な分析クエリ応答が重要な環境に優れているため、データ ウェアハウスに最適です。

• Hadoop 中心のアーキテクチャ: 運用が Hadoop と Hive に重点を置いている場合、このフレームワークでパフォーマンスが最適化されている ORC が論理的な選択です。

  
  

Parquetの理想的な使用例

• 複雑な分析クエリ: Parquet は、特に Spark 環境において、複雑なネスト構造を伴う分析クエリに特に効果的です。

• マルチツール環境: さまざまなシステムや言語を使用するチームにとって、Parquet の柔軟性はさまざまなワークフローに対応し、大きなメリットをもたらします。

  
  

最後に

ORCとParquetのどちらを選ぶかは、プロジェクトの具体的な要件によって異なります。Hadoop Hiveを主に使用し、読み取りパフォーマンスの最適化を重視する場合は、ORCが最適な選択肢となるでしょう。一方、Sparkエコシステム内で作業する場合や、さまざまなツールや言語に適応性の高いフォーマットが必要な場合は、Parquetが理想的な選択肢となるでしょう。

このデータストレージ対決では、ORCとParquetがそれぞれ異なるニーズに合わせた堅牢なソリューションを提供しています。それぞれの特徴を理解することで、優れたデータ管理戦略を構築し、より優れた洞察と成果につながるでしょう。

どちらのフォーマットを選択しても、ORCとParquetはそれぞれ異なるメリットをもたらします。ご自身の要件を詳しく検討し、データストレージ戦略を始めましょう！