가장 적합한 빅데이터 파일 형식 고르는 방법

Wambui Mugo2020년 3월 4일

최근 업데이트 2026년 10월 8일

대규모 데이터셋을 관리하는 데는 여러 복잡한 문제가 따라요. 빅데이터를 저장하면 비용이 더 들고, 데이터를 처리할 때도 네트워크, CPU, 입출력 비용이 추가로 발생해요. 일반적으로 데이터셋이 클수록 저장과 처리 비용도 커져요.

먼저 기본 개념부터 살펴볼게요.

빅데이터란 무엇인가요?

빅데이터는 기업이 수집한 정형, 반정형, 비정형 데이터가 혼합된 데이터예요.

사실 모든 용도에 딱 맞는 이상적인 형식은 없어요. 더 작고 빠른 데이터 구조는 비즈니스 분석 앱에 더 유리해요. 데이터 관리 측면에서 최신 앱과 비즈니스 분석 도구에는 데이터를 가장 적합한 파일 형식으로 변환하는 과정이 필요해요.

빅데이터 분석에 가장 널리 쓰이는 파일 형식으로는 Avro, JSON, Parquet, CSV가 있어요.

그렇다면 사용할 파일 형식을 고를 때 무엇을 고려해야 할까요?

기본 개념을 살펴봤으니, 이제 각 파일 형식을 자세히 알아볼게요.

JavaScript 객체 표기법(JSON)은 웹 통신에서 흔히 선택하는 파일 형식이에요. 사실상의 표준 파일 형식으로 자리 잡은 이유는 무엇일까요?

첫째, 읽기 쉬워서 앱에서 데이터를 전송하기 편해요. 둘째, 복잡하고 중첩된 데이터 구조를 지원해요. 셋째, 문서 크기가 훨씬 작아요. 마지막으로, 클라우드 기술, IoT, 모바일 앱에 쉽게 통합할 수 있어요.

Couchbase, Cassandra, Azure Cosmos DB, Amazon DynamoDB, MongoDB 같은 NoSQL 데이터베이스에서 흔히 사용해요.

쉼표로 구분된 값(CSV) 파일은 JSON처럼 행 기반 형식이에요. 일반 텍스트를 사용해 시스템 간에 표 형태의 데이터를 교환할 때 많이 쓰여요. 그래서 스프레드시트를 자주 다루는 사람들이 선호해요.

데이터를 공유하기 쉬워 일반 사용자용, 과학용, 업무용 애플리케이션에서 널리 사용해요.

앞서 살펴본 두 가지 대표 형식에 비하면 비교적 새로운 형식이에요. 2013년에 출시되었으며, 중첩된 데이터를 열 기반 형식으로 저장해요. 덕분에 성능과 데이터 저장 효율이 매우 높아요.

Parquet 개발자들은 빅데이터 문제를 해결하는 데 가장 적합한 형식이라고 말해요. WORM(한 번 쓰고 여러 번 읽기)에 최적화되어 있어요. 대량의 데이터를 읽어야 한다면 Parquet이 좋은 선택이에요. 쓰기는 어렵지만 읽기는 아주 쉬워요.

대규모 데이터셋을 다루는 데이터 웨어하우스 솔루션에 가장 적합해요.

Hadoop이 2009년에 출시한 Avro는 직렬화 플랫폼으로 사용되는 행 기반 형식으로, 파일을 분할하기가 매우 쉬워요. 데이터를 바이너리 형식으로 저장하므로 효율이 높고 크기도 작아요.

Java, C, C + +, Ruby, Python, C# 등 거의 모든 프로그래밍 언어에서 처리할 수 있어요.

Avro 스키마는 JSON으로 저장되어 읽고 해석하기 쉬워요. 구성 요소도 쉽게 업데이트할 수 있어요.

쓰기 속도가 가장 빠른 형식은 CSV이고, 사람이 읽기 가장 쉬운 형식은 JSON이에요. Parquet은 일부 열을 읽을 때 빠르고, Avro는 모든 열을 한 번에 읽을 때 빨라요.

빅데이터에 가장 최적화된 파일 형식은 Avro와 Parquet이에요. 압축률과 “분할 용이성”이 뛰어나고 복잡한 데이터 구조도 지원해요. 다만 쓰기 편의성과 가독성은 아쉬워요.