So wählst du das beste Dateiformat für Big Data

Die Verwaltung großer Datensätze bringt eigene Herausforderungen mit sich. Die Speicherung von Big Data kostet mehr, und die Datenverarbeitung verursacht zusätzliche Netzwerk-, CPU- und E/A-Kosten. Generell gilt: Je größer der Datensatz, desto höher die Speicher- und Verarbeitungskosten.

Aber beginnen wir mit den Grundlagen.

Was ist Big Data?

Big Data ist eine Mischung aus strukturierten, semistrukturierten oder unstrukturierten Daten, die Unternehmen sammeln.

Tatsache ist: Es gibt kein ideales Format für jeden Anwendungsfall. Kleinere und schnellere Datenstrukturen sind für Geschäftsanalyse-Apps vorteilhafter. Bei der Datenverwaltung brauchen moderne Apps und Geschäftsanalysetools Prozesse, mit denen sie Daten in die am besten geeigneten Dateiformate umwandeln können.

Zu den beliebtesten Dateiformaten für die Analyse von Big Data gehören Avro, JSON, Parquet und CSV.

Was solltest du also bei der Wahl des Dateiformats beachten?

• Lesbarkeit.
• Zeitaufwand beim Schreiben und Komplexität der Datenstruktur.
• Unterstützung für Komprimierung.
• Unterstützung für Schemaänderungen.
• Aufteilbarkeit der Dateien.

Nachdem die Grundlagen geklärt sind, schauen wir uns die Dateiformate genauer an.

JSON

JavaScript Object Notation (JSON) ist meist das bevorzugte Dateiformat für die Kommunikation im Web. Warum ist es der De-facto-Standard?

Erstens erleichtert die gute Lesbarkeit die Datenübertragung in Apps. Zweitens unterstützt es komplexe und verschachtelte Datenstrukturen. Drittens sind die Dokumente deutlich kleiner. Und schließlich lässt es sich leicht in Cloud-Technologien, IoT und mobile Apps integrieren.

Es wird häufig in NoSQL-Datenbanken wie Couchbase, Cassandra, Azure Cosmos DB, Amazon DynamoDB und MongoDB verwendet.

Vorteile von JSON

• Die meisten Programmiersprachen unterstützen JSON direkt und bieten Bibliotheken, die die Serialisierung und Deserialisierung vereinfachen.
• Es unterstützt hierarchische Strukturen und erleichtert so die Datenspeicherung in einem einzigen Dokument sowie die Darstellung komplexer Beziehungen.
• Es unterstützt Objektlisten.
• Die meisten aktuellen Tools unterstützen JSON direkt.

Nachteile

• Für die Analyse und Speicherung von Daten ist es nicht die beste Wahl, da es oft zu Leistungseinbußen führt.
• Es ist ein zeilenorientiertes Format und lässt sich daher schlechter komprimieren als spaltenorientierte Formate.
• Jeder Datensatz enthält Metadaten, wodurch das Datenvolumen deutlich höher ist als bei anderen Formaten.

CSV

Comma Separated Values (CSV) ist wie JSON ein zeilenbasiertes Format. CSV-Dateien sind beliebt für den systemübergreifenden Austausch von Tabellendaten als Klartext. Deshalb werden sie besonders von Menschen geschätzt, die viel mit Tabellenkalkulationen arbeiten.

Da sich Daten damit leicht austauschen lassen, wird CSV häufig in Verbraucher-, Wissenschafts- und Geschäftsanwendungen verwendet.

Vorteile von CSV

• Es ist für Menschen lesbar und lässt sich sehr einfach manuell bearbeiten.
• Das Schema ist unkompliziert.
• Fast alle Anwendungen können CSV verarbeiten.
• Es lässt sich leicht parsen und implementieren.

Nachteile

• Sonderzeichen und Spaltentypen werden nur unzureichend unterstützt.
• Es gibt keine Standardmethode zur Darstellung von Binärdaten.
• Der Import von CSV-Dateien ist schwierig, da es keine klare Unterscheidung zwischen Anführungszeichen und NULL gibt.
• Du kannst nicht mit komplexen Strukturen arbeiten.

Parquet

Im Vergleich zu den beiden bekannten Formaten oben ist Parquet noch recht neu. Es wurde 2013 eingeführt und speichert verschachtelte Daten in einem spaltenbasierten Format. Das macht es bei der Verarbeitung und Datenspeicherung sehr effizient.

Die Parquet-Entwickler bezeichnen es als das beste Format für Big-Data-Probleme. Es ist für WORM (Write Once Read Many) optimiert, also einmaliges Schreiben und häufiges Lesen. Wenn du große Datenmengen lesen möchtest, ist Parquet eine hervorragende Wahl. Zwar ist das Schreiben schwierig, das Lesen aber sehr einfach.

Es eignet sich besonders für Data-Warehouse-Lösungen mit großen Datensätzen.

Vorteile von Parquet

• Die Komprimierungsrate ist beeindruckend: bis zu 75 %.
• Als spaltenorientiertes Format reduziert es die Datenträger-E/A.
• Es ist das schnellste Format für Lesevorgänge.
• Die Dateien lassen sich sehr einfach handhaben, da du sie problemlos sichern, verschieben und replizieren kannst.

Nachteile

• Außer Spark gibt es keine weiteren Tools, die dieses Dateiformat unterstützen.
• Es unterstützt weder Schemaänderungen noch die Änderung von Daten.

Avro

Avro wurde 2009 von Hadoop eingeführt. Es ist ein gut aufteilbares, zeilenbasiertes Format, das als Serialisierungsplattform dient. Da es Daten im Binärformat speichert, ist es sehr effizient und kompakt.

Fast alle Programmiersprachen können es verarbeiten, darunter Java, C, C++, Ruby, Python und C#.

Das Avro-Schema wird in JSON gespeichert und ist daher leicht zu lesen und zu interpretieren. Seine Komponenten lassen sich einfach aktualisieren.

Vorteile von Avro

• Es bietet eine hervorragende Leistung, da es schlank ist und Daten schnell serialisiert und deserialisiert.
• Avro lässt sich sehr gut aufteilen und komprimieren und ist damit ein gutes Dateiformat für die Datenspeicherung.

Zusammenfassung

CSV ist das schnellste Format zum Schreiben, während JSON für Menschen am besten lesbar ist. Parquet liest einzelne Spaltengruppen schnell, und Avro ist schnell beim gleichzeitigen Lesen aller Spalten.

Die am besten für Big Data optimierten Formate sind Avro und Parquet. Sie bieten eine hervorragende Komprimierung, lassen sich gut aufteilen und unterstützen komplexe Datenstrukturen. Allerdings haben sie Schwächen beim Schreiben und bei der Lesbarkeit.