Comparando os formatos de arquivo Apache Parquet, ORC e JSON para seu processamento de dados

Claude Paugh
10 de jul.
4 min de leitura

No ambiente atual, rico em dados, selecionar o formato de arquivo correto pode fazer toda a diferença. Seja lidando com projetos de big data, engajando-se em aprendizado de máquina ou executando tarefas simples com dados, saber o que cada formato de arquivo oferece é fundamental. Nesta publicação, exploraremos os recursos, vantagens e limitações exclusivos de três formatos amplamente utilizados: Apache Parquet, Apache ORC e JSON.

Compreendendo os princípios básicos dos formatos de dados

Para entender as diferenças entre esses formatos, vamos revisar brevemente o que cada um deles envolve.

Parquet Apache

Apache Parquet é um formato de armazenamento em colunas projetado para ser rápido e eficiente na leitura de grandes conjuntos de dados.

Desenvolvido para o ecossistema Hadoop , ele se destaca por sua capacidade de suportar uma variedade de esquemas de codificação e níveis de compactação de dados. Por exemplo, o Parquet pode reduzir o tamanho dos arquivos em até 75% em comparação com dados não compactados, mantendo um desempenho de consulta robusto.

Apache ORC

Apache ORC (Optimized Row Columnar) é outro formato de armazenamento em colunas, originalmente criado para uso com o Apache Hive. Semelhante ao Parquet, o ORC oferece alto desempenho para grandes conjuntos de dados, facilitando o acesso rápido aos dados e o armazenamento eficiente.

Ele também pode fornecer uma compressão 50% melhor que JSON, o que o torna uma excelente escolha para aplicações de larga escala.

JSON

JavaScript Object Notation (JSON) é um formato de dados leve, baseado em texto, fácil de ler e escrever.

Ao contrário do Parquet e do ORC, que são otimizados para análises de grandes volumes de dados, o JSON é popular em aplicações web e APIs. No entanto, sua flexibilidade resulta em tamanhos de arquivo maiores e não foi projetado para cargas de trabalho analíticas pesadas.

Comparações principais

Agora que entendemos o básico, vamos analisar esses formatos lado a lado.

Eficiência de armazenamento

Em termos de eficiência de armazenamento, Parquet e ORC são superiores ao JSON. Como formatos colunares, eles reduzem o tamanho dos arquivos e aprimoram as técnicas de compactação, permitindo consultas mais rápidas. Veja como eles se comparam:

Parquet : utiliza técnicas avançadas de codificação, como codificação de comprimento de execução, alcançando reduções de tamanho de arquivo de cerca de 70% em muitos cenários.
ORC : também emprega compactação leve e pode ler somente colunas solicitadas, reduzindo a carga de trabalho da CPU em aproximadamente 30% durante o processamento de dados.
JSON : a natureza baseada em texto do JSON o torna legível por humanos, mas geralmente resulta em tamanhos de arquivo significativamente maiores, especialmente ao manipular dados aninhados.

Desempenho

O desempenho varia de acordo com as necessidades da aplicação, mas Parquet e ORC geralmente lideram o grupo de cargas de trabalho analíticas.

Parquet : conhecido por seu desempenho excepcional, o Parquet pode processar consultas analíticas 10 vezes mais rápido que o JSON devido à sua capacidade de ler apenas as colunas necessárias.
ORC : Oferece alto desempenho para aplicativos Hive, geralmente proporcionando um aumento de velocidade de 5x para grandes consultas de dados em comparação ao JSON.
JSON : embora tenha um desempenho adequado para conjuntos de dados menores, o JSON sofre em velocidade e eficiência com tarefas de processamento em larga escala, principalmente devido à sua estrutura.

Evolução do Esquema

A evolução do esquema reflete o quão bem um formato de arquivo se adapta às mudanças ao longo do tempo.

Parquet : Suporta evolução de esquema, permitindo que usuários adicionem novas colunas sem reescrever todo o conjunto de dados, o que pode economizar um tempo significativo no gerenciamento de dados.
ORC : Também permite a evolução do esquema, mas com algumas limitações. Ele pode lidar com mudanças, mas pode exigir um planejamento mais cuidadoso do que o Parquet.
JSON : Oferece a maior flexibilidade para alterações de esquema, permitindo edições rápidas sem a aplicação rigorosa de esquemas. No entanto, isso pode resultar em inconsistências de dados se não for gerenciado adequadamente em sistemas maiores.

Casos de uso

O formato a ser usado dependerá muito de suas necessidades específicas:

Parquet : Mais adequado para tarefas analíticas como inteligência de negócios, aprendizado de máquina e análise de big data. Por exemplo, usuários que executam análises em um conjunto de dados de 1 TB consideram o Parquet mais eficiente no processamento do que outros formatos.
ORC : funciona bem em ambientes que exigem consultas otimizadas em grandes conjuntos de dados, sendo particularmente útil em aplicativos de data warehouse.
JSON : Ideal para aplicações que exigem transferência de dados leve, como APIs web. De acordo com pesquisas recentes, 83% dos desenvolvedores preferem JSON por sua simplicidade e legibilidade.

Compatibilidade do ecossistema de processamento de dados

É essencial entender como cada formato se integra às ferramentas de processamento de dados.

Integração com Frameworks de Processamento de Dados

Parquet : é amplamente suportado por diversas estruturas de processamento de dados, como Apache Spark e Apache Flink. Muitos usuários relatam fluxos de trabalho e tempos de recuperação mais fluidos devido às estratégias de armazenamento otimizadas do Parquet.
ORC : Projetado principalmente para Apache Hive, mas também funciona com ferramentas como Apache Spark. No entanto, sua aplicabilidade fora do Hive é um tanto limitada.
JSON : Reconhecido por sua flexibilidade em tecnologias front-end, o JSON é menos eficiente para processamento back-end em comparação aos outros dois formatos.

Governança e Segurança de Dados

Ao lidar com dados confidenciais, a segurança se torna crítica:

Parquet : suporta criptografia e se integra bem com ferramentas de governança de dados, o que o torna uma escolha sólida para organizações com requisitos de conformidade rigorosos.
ORC : Oferece recursos semelhantes de segurança e governança, ao mesmo tempo em que gerencia altos volumes de dados de forma eficaz.
JSON : Não possui mecanismos de segurança inerentes, o que pode torná-lo menos adequado para aplicativos que precisam de manipulação segura de dados.

Considerações finais

A seleção do formato de arquivo correto depende muito dos requisitos específicos do seu projeto.

Se seu foco é lidar com cargas de trabalho analíticas com grandes conjuntos de dados, o Apache Parquet geralmente é a melhor escolha devido ao seu desempenho e eficiência superiores.
Para aqueles que trabalham no ecossistema Apache Hive , o Apache ORC se destaca devido às suas otimizações de velocidade e armazenamento.
Por fim, para aplicativos leves ou tarefas baseadas na web, JSON continua sendo uma escolha popular por sua facilidade de uso.

Sua decisão se beneficiará da compreensão dos pontos fortes e fracos de cada formato, permitindo que você gerencie e analise seus dados de forma eficaz.