Comment choisir le meilleur format de fichier pour le big data

La gestion de grands jeux de données présente ses propres difficultés. Le stockage du big data coûte plus cher, et le traitement des données entraîne des coûts supplémentaires liés au réseau, au processeur et aux entrées-sorties. En général, plus le jeu de données est volumineux, plus les coûts de stockage et de traitement sont élevés.

Mais commençons par les bases.

Qu’est-ce que le big data ?

Le big data est un ensemble de données structurées, semi-structurées ou non structurées collectées par les entreprises.

En réalité, il n’existe pas de format idéal pour tous les cas d’usage. Les structures de données plus compactes et plus rapides sont plus avantageuses pour les applications d’analyse décisionnelle. Pour gérer les données, les applications modernes et les outils d’analyse décisionnelle ont besoin de processus permettant de les transformer dans les formats de fichier les plus adaptés.

Les formats de fichier les plus utilisés pour l’analyse du big data sont Avro, JSON, Parquet et CSV.

Alors, quels critères prendre en compte pour choisir votre format de fichier ?

• La lisibilité.
• Le temps d’écriture et la complexité de la structure des données.
• La prise en charge de la compression.
• La prise en charge de l’évolution du schéma.
• La possibilité de fractionner les fichiers.

Maintenant que les bases sont posées, examinons les formats de fichier.

JSON

JavaScript Object Notation (JSON) est généralement le format de fichier privilégié pour les communications web. Pourquoi s’est-il imposé comme le format de référence ?

Premièrement, sa lisibilité facilite la transmission des données dans les applications. Deuxièmement, il prend en charge les structures de données complexes et imbriquées. Troisièmement, ses documents sont beaucoup plus compacts. Enfin, vous pouvez facilement l’intégrer aux technologies cloud, à l’IoT et aux applications mobiles.

Il est couramment utilisé dans les bases de données NoSQL comme Couchbase, Cassandra, Azure Cosmos DB, Amazon DynamoDB et MongoDB.

Avantages de JSON

• La plupart des langages prennent en charge JSON de manière native, avec des bibliothèques qui simplifient la sérialisation et la désérialisation.
• Il prend en charge les structures hiérarchiques, ce qui simplifie le stockage des données dans un seul document et la représentation de relations complexes.
• Il prend en charge les listes d’objets.
• La plupart des outils actuels prennent en charge JSON de manière native.

Inconvénients

• Ce n’est pas le meilleur choix pour l’analyse et le stockage des données, car il entraîne souvent une baisse des performances.
• Son organisation par lignes offre un moins bon taux de compression que les formats orientés colonnes.
• Chaque enregistrement contient des métadonnées, ce qui augmente considérablement le volume de données par rapport aux autres formats.

CSV

Les fichiers CSV (Comma Separated Values, ou valeurs séparées par des virgules), comme les fichiers JSON, sont des formats orientés lignes. Ils sont couramment utilisés pour échanger des données tabulaires entre systèmes sous forme de texte brut. C’est pourquoi les utilisateurs de tableurs les apprécient particulièrement.

Ils sont largement utilisés par les applications grand public, scientifiques et professionnelles, car ils facilitent le partage des données.

Avantages de CSV

• Il est lisible par l’humain et très facile à modifier manuellement.
• Son schéma est très simple.
• Presque toutes les applications peuvent traiter le format CSV.
• Il est facile à analyser et à mettre en œuvre.

Inconvénients

• Il gère mal les caractères spéciaux et les types de colonnes.
• Il n’existe pas de méthode standard pour représenter les données binaires.
• L’importation de fichiers CSV est délicate, car la distinction entre les guillemets et NULL n’est pas claire.
• Il ne permet pas de travailler avec des structures complexes.

Parquet

Il est relativement récent par rapport aux deux grands formats ci-dessus. Lancé en 2013, il stocke les données imbriquées dans un format orienté colonnes. Cela le rend très efficace en matière de performances et de stockage des données.

Les développeurs de Parquet affirment qu’il s’agit du meilleur format pour les problématiques du big data. Il est optimisé pour le modèle WORM (Write Once Read Many, soit une seule écriture et de nombreuses lectures). Si vous devez lire de gros volumes de données, Parquet est un excellent choix. Certes, l’écriture est difficile, mais la lecture est très simple.

Il est particulièrement adapté aux solutions d’entrepôt de données qui gèrent de grands jeux de données.

Avantages de Parquet

• Son taux de compression est très impressionnant. Jusqu’à 75 %.
• Son organisation en colonnes réduit les entrées-sorties sur disque.
• C’est le format le plus rapide pour les processus de lecture.
• Ses fichiers sont très faciles à gérer, car vous pouvez aisément les sauvegarder, les déplacer et les répliquer.

Inconvénients

• À part Spark, aucun autre outil ne prend en charge ce format de fichier.
• Il ne prend pas en charge l’évolution du schéma ni la modification des données.

Avro

Lancé par Hadoop en 2009, Avro est un format orienté lignes, facilement fractionnable, utilisé comme plateforme de sérialisation. Il est très efficace et compact, car il stocke les données au format binaire.

Presque tous les langages de programmation peuvent le traiter : Java, C, C + +, Ruby, Python et C#.

Le schéma Avro est stocké en JSON, ce qui le rend facile à lire et à interpréter. Vous pouvez facilement en mettre à jour les composants.

Avantages d’Avro

• Il offre d’excellentes performances grâce à sa légèreté et à la rapidité de sérialisation et de désérialisation des données.
• Avro est facilement fractionnable et compressible, ce qui en fait un bon format de fichier pour le stockage des données.

Résumé

CSV est le format le plus rapide à écrire, tandis que JSON est le plus lisible par l’humain. Parquet permet de lire rapidement des sous-ensembles de colonnes, et Avro de lire rapidement toutes les colonnes en une seule fois.

Les formats les mieux optimisés pour le big data sont Avro et Parquet. Ils offrent une compression remarquable, sont facilement fractionnables et prennent en charge les structures de données complexes. En revanche, leur écriture et leur lisibilité laissent à désirer.