Como escolher o melhor formato de arquivo para big data

Gerenciar grandes conjuntos de dados tem suas próprias complexidades. Armazenar big data custa mais, e o processamento dos dados exige custos adicionais de rede, CPU e E/S. Em geral, quanto maior o conjunto de dados, maiores os custos de armazenamento e processamento.

Mas primeiro, vamos começar pelo básico.

O que é big data?

Big data é uma combinação de dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados coletados por empresas.

O fato é que não existe um formato ideal para todos os casos de uso. Estruturas de dados menores e mais rápidas são mais vantajosas para aplicativos de análise de negócios. Quando se trata de gerenciamento de dados, aplicativos modernos e ferramentas de análise de negócios precisam de processos que ajudem a transformar os dados nos formatos de arquivo mais adequados.

Os formatos de arquivo mais populares para análise de big data incluem Avro, JSON, Parquet e CSV.

Então, o que você deve considerar ao escolher o formato de arquivo que vai usar?

• Legibilidade.
• Tempo de gravação/complexidade da estrutura de dados.
• Suporte à compactação.
• Suporte à evolução do esquema.
• Possibilidade de dividir os arquivos.

Agora que cobrimos o básico, vamos explorar os formatos de arquivo.

JSON

A notação de objetos JavaScript (JSON) costuma ser o formato de arquivo preferido para comunicação na web. Por que ele se tornou o padrão na prática?

Primeiro, sua legibilidade facilita a transmissão de dados em aplicativos. Segundo, ele oferece suporte a estruturas de dados complexas e aninhadas. Terceiro, seus documentos são muito menores. Por fim, você pode integrá-lo facilmente a tecnologias de nuvem, IoT e aplicativos móveis.

Ele é usado com frequência em bancos de dados NoSQL como Couchbase, Cassandra, Azure Cosmos DB, Amazon DynamoDB e MongoDB.

Vantagens de usar JSON

• A maioria das linguagens tem suporte nativo a JSON, com bibliotecas simplificadas de serialização e desserialização.
• Ele oferece suporte a estruturas hierárquicas, simplificando o armazenamento de dados em um único documento e a representação de relações complexas.
• Ele oferece suporte a listas de objetos.
• A maioria das ferramentas atuais tem suporte nativo a JSON.

Desvantagens

• Não é a melhor opção para analisar e armazenar dados, pois muitas vezes causa perda de desempenho.
• Seu formato orientado a linhas resulta em uma taxa de compactação pior em comparação com formatos orientados a colunas.
• Cada registro contém metadados, o que gera um volume de dados muito maior em comparação com outros formatos.

CSV

Arquivos de valores separados por vírgulas (CSV), assim como JSON, são formatos baseados em linhas. Eles são populares para a troca de dados tabulares entre sistemas usando texto simples. Por isso, são os favoritos de quem trabalha com planilhas.

São muito usados em aplicativos de uso pessoal, científicos e empresariais pela facilidade de compartilhar dados.

Vantagens de usar CSV

• É legível para pessoas e muito simples de editar manualmente.
• O esquema é bastante simples.
• Quase todos os aplicativos conseguem processar CSV.
• É fácil de interpretar e implementar.

Desvantagens

• O suporte a caracteres especiais e tipos de coluna é limitado.
• Não existe um método padrão para representar dados binários.
• Importar arquivos CSV é um desafio, pois não há uma distinção clara entre aspas e NULL.
• Não permite trabalhar com estruturas complexas.

Parquet

É relativamente novo em comparação com os dois formatos conhecidos acima. Lançado em 2013, ele armazena dados aninhados em um formato baseado em colunas. Isso o torna muito eficiente em desempenho e armazenamento de dados.

Os desenvolvedores do Parquet dizem que ele é o melhor formato para desafios de big data. Ele é otimizado para WORM (uma gravação, muitas leituras). Se você precisa ler um grande volume de dados, o Parquet é uma ótima opção. Sim, é difícil gravar nesse formato, mas muito simples ler.

Ele é especialmente indicado para soluções de data warehouse com grandes conjuntos de dados.

Vantagens de usar Parquet

• A taxa de compactação é impressionante: até 75%.
• Por ser um formato colunar, ele reduz as operações de E/S em disco.
• É o formato mais rápido para fluxos de trabalho de leitura.
• É muito fácil trabalhar com os arquivos, pois você pode fazer backup, movê-los e replicá-los com facilidade.

Desvantagens

• Além do Spark, não há outras ferramentas que ofereçam suporte a esse formato de arquivo.
• Ele não oferece suporte à evolução do esquema nem à modificação dos dados.

Avro

Lançado pelo Hadoop em 2009, o Avro é um formato baseado em linhas, que pode ser dividido facilmente e é usado como plataforma de serialização. É muito eficiente e compacto, pois armazena os dados em formato binário.

Quase todas as linguagens de programação conseguem processá-lo: Java, C, C + +, Ruby, Python e C#.

O esquema do Avro é armazenado em JSON, por isso é fácil de ler e interpretar. Você pode atualizar seus componentes com facilidade.

Vantagens de usar Avro

• Ele tem um desempenho incrível, pois é leve e oferece serialização e desserialização rápidas dos dados.
• O Avro pode ser dividido e compactado com facilidade, o que o torna um bom formato de arquivo para armazenamento de dados.

Resumo

O formato mais rápido para gravação é o CSV, enquanto o JSON é o mais legível para pessoas. O Parquet é rápido para ler subconjuntos de colunas, e o Avro é rápido para ler todas as colunas de uma só vez.

Os formatos de arquivo mais otimizados para big data são Avro e Parquet. Eles oferecem ótima compactação, facilidade de divisão e suporte a estruturas de dados complexas. No entanto, deixam a desejar na gravação e na legibilidade.