Cómo elegir el mejor formato de archivo para big data

Gestionar grandes conjuntos de datos tiene sus propias complicaciones. Almacenar big data cuesta más, y procesar los datos supone costes adicionales de red, CPU y E/S. En general, cuanto mayor es el conjunto de datos, mayores son los costes de almacenamiento y procesamiento.

Pero primero, empecemos por lo básico.

¿Qué es el big data?

El big data es una combinación de datos estructurados, semiestructurados o no estructurados que recopilan las empresas.

Lo cierto es que no existe un formato ideal para todos los casos de uso. Las estructuras de datos más pequeñas y rápidas resultan más útiles para las aplicaciones de análisis empresarial. En cuanto a la gestión de datos, las aplicaciones modernas y el análisis empresarial necesitan procesos que permitan transformar los datos a los formatos de archivo más adecuados.

Los formatos de archivo más populares para el análisis de big data son Avro, JSON, Parquet y CSV.

Entonces, ¿qué debes tener en cuenta al elegir el formato de archivo que vas a usar?

• Legibilidad.
• Tiempo de escritura y complejidad de la estructura de datos.
• Compatibilidad con la compresión.
• Compatibilidad con la evolución del esquema.
• Posibilidad de dividir los archivos.

Ahora que hemos cubierto lo básico, veamos los formatos de archivo.

JSON

La notación de objetos de JavaScript (JSON) suele ser el formato de archivo preferido para la comunicación web. ¿Por qué se ha convertido en el formato de referencia?

Primero, su facilidad de lectura permite transmitir datos en las aplicaciones de forma sencilla. Segundo, admite estructuras de datos complejas y anidadas. Tercero, sus documentos son mucho más pequeños. Por último, puedes integrarlo fácilmente en tecnologías en la nube, IoT y aplicaciones móviles.

Se usa habitualmente en bases de datos NoSQL como Couchbase, Cassandra, Azure Cosmos DB, Amazon DynamoDB y MongoDB.

Ventajas de usar JSON

• La mayoría de los lenguajes incluyen compatibilidad con JSON y bibliotecas que simplifican la serialización y deserialización.
• Admite estructuras jerárquicas, lo que simplifica el almacenamiento de datos en un único documento y la representación de relaciones complejas.
• Admite listas de objetos.
• La mayoría de las herramientas actuales incluyen compatibilidad con JSON.

Desventajas

• No es la mejor opción para analizar y almacenar datos, ya que suele reducir el rendimiento.
• Su formato orientado a filas ofrece una peor relación de compresión que los formatos orientados a columnas.
• Cada registro contiene metadatos, lo que genera un volumen de datos mucho mayor que en otros formatos.

CSV

Los archivos de valores separados por comas (CSV), al igual que JSON, son formatos basados en filas. Son populares para intercambiar datos tabulares entre sistemas mediante texto sin formato. Por eso, son una opción favorita entre quienes trabajan con hojas de cálculo.

Se usan habitualmente en aplicaciones de consumo, científicas y empresariales por la facilidad con la que permiten compartir datos.

Ventajas de usar CSV

• Es legible para las personas y muy fácil de editar manualmente.
• El esquema es bastante sencillo.
• Casi todas las aplicaciones pueden procesar CSV.
• Puedes analizarlo e implementarlo fácilmente.

Desventajas

• Su compatibilidad con caracteres especiales y tipos de columnas es limitada.
• No existe un método estándar para representar datos binarios.
• Importar archivos CSV es complicado, ya que no hay una diferencia clara entre las comillas y NULL.
• No puedes trabajar con estructuras complejas.

Parquet

Es bastante nuevo en comparación con los dos grandes formatos anteriores. Se lanzó en 2013 y almacena datos anidados en un formato basado en columnas. Esto lo hace muy eficiente en rendimiento y almacenamiento de datos.

Los desarrolladores de Parquet afirman que es el mejor formato para los retos del big data. Está optimizado para WORM (una escritura, múltiples lecturas). Si necesitas leer grandes volúmenes de datos, Parquet es una excelente opción. Sí, es difícil de escribir, pero muy sencillo de leer.

Es especialmente adecuado para soluciones de almacenes de datos con grandes conjuntos de datos.

Ventajas de usar Parquet

• La relación de compresión es muy alta. Hasta un 75%.
• Al ser un formato orientado a columnas, reduce las operaciones de E/S del disco.
• Es el formato más rápido para los flujos de trabajo de lectura.
• Es muy fácil trabajar con los archivos, ya que puedes hacer copias de seguridad, moverlos y replicarlos sin dificultad.

Desventajas

• Aparte de Spark, no hay otras herramientas compatibles con este formato de archivo.
• No admite la evolución del esquema ni la modificación de datos.

Avro

Lanzado por Hadoop en 2009, Avro es un formato basado en filas que se puede dividir fácilmente y se utiliza como plataforma de serialización. Es muy eficiente y compacto, ya que almacena los datos en formato binario.

Casi todos los lenguajes de programación pueden procesarlo: Java, C, C + +, Ruby, Python y C#.

El esquema de Avro se almacena en JSON, por lo que es fácil de leer e interpretar. Puedes actualizar sus componentes fácilmente.

Ventajas de usar Avro

• Ofrece un rendimiento excelente, ya que es ligero y permite serializar y deserializar datos con rapidez.
• Avro se puede dividir y comprimir fácilmente, lo que lo convierte en un buen formato de archivo para almacenar datos.

Resumen

El formato más rápido de escribir es CSV, mientras que JSON es el más legible para las personas. Parquet permite leer rápidamente subconjuntos de columnas, y Avro permite leer todas las columnas a la vez con rapidez.

Los formatos de archivo más optimizados para big data son Avro y Parquet. Ofrecen una excelente compresión, se pueden dividir fácilmente y admiten estructuras de datos complejas. Sin embargo, su facilidad de escritura y su legibilidad dejan que desear.