Как выбрать лучший формат файлов для больших данных

Работа с большими наборами данных связана с определёнными сложностями. Хранение больших данных обходится дороже, а их обработка требует дополнительных затрат на сеть, процессор и ввод-вывод. Как правило, чем больше набор данных, тем выше затраты на хранение и обработку.

Но сначала разберёмся с основами.

Что такое большие данные?

Большие данные — это совокупность структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, которые собирают компании.

На самом деле универсального формата, идеально подходящего для всех задач, не существует. Компактные структуры данных с быстрой обработкой лучше подходят для приложений бизнес-аналитики. Современным приложениям для управления данными и бизнес-аналитики нужны процессы, позволяющие преобразовывать данные в наиболее подходящие файловые форматы.

Среди самых популярных форматов файлов для аналитики больших данных — Avro, JSON, Parquet и CSV.

Итак, что стоит учитывать при выборе формата файла?

• Удобство чтения.
• Время записи и сложность структуры данных.
• Поддержку сжатия.
• Поддержку изменения схемы.
• Возможность разделения файлов на части.

Разобравшись с основами, перейдём к форматам файлов.

JSON

JavaScript Object Notation (JSON) — формат, который обычно выбирают для обмена данными в интернете. Почему он стал стандартом де-факто?

Во-первых, его легко читать, что упрощает передачу данных в приложениях. Во-вторых, он поддерживает сложные и вложенные структуры данных. В-третьих, документы в этом формате значительно компактнее. Наконец, его легко интегрировать в облачные технологии, интернет вещей и мобильные приложения.

Он часто используется в базах данных NoSQL, таких как Couchbase, Cassandra, Azure Cosmos DB, Amazon DynamoDB и MongoDB.

Преимущества JSON

• Большинство языков имеют встроенную поддержку JSON и библиотеки, упрощающие сериализацию и десериализацию.
• Он поддерживает иерархические структуры, упрощая хранение данных в одном документе и представление сложных связей.
• Он поддерживает списки объектов.
• Большинство современных инструментов имеют встроенную поддержку JSON.

Недостатки

• Это не лучший вариант для анализа и хранения данных, поскольку он часто приводит к снижению производительности.
• Он хранит данные по строкам, поэтому степень сжатия ниже, чем у форматов с хранением по столбцам.
• Каждая запись содержит метаданные, из-за чего объём данных значительно больше, чем в других форматах.

CSV

Файлы CSV (Comma Separated Values — значения, разделённые запятыми), как и JSON, хранят данные по строкам. Они популярны для обмена табличными данными между системами в виде обычного текста. Поэтому их так любят пользователи электронных таблиц.

Этот формат часто используется в потребительских, научных и бизнес-приложениях благодаря простоте обмена данными.

Преимущества CSV

• Его легко читать и очень просто редактировать вручную.
• Схема довольно проста.
• Практически все приложения могут обрабатывать CSV.
• Его легко разбирать программно и реализовывать его поддержку.

Недостатки

• Он плохо поддерживает специальные символы и типы столбцов.
• Нет стандартного способа представления двоичных данных.
• Импорт файлов CSV вызывает трудности, поскольку нет чёткого различия между кавычками и NULL.
• Он не позволяет работать со сложными структурами.

Parquet

По сравнению с двумя популярными форматами выше это довольно новый формат. Он появился в 2013 году и хранит вложенные данные по столбцам. Это делает его очень эффективным с точки зрения производительности и хранения данных.

Разработчики Parquet называют его лучшим форматом для задач с большими данными. Он оптимизирован для WORM (Write Once Read Many — однократная запись, многократное чтение). Если вам нужно читать большие объёмы данных, Parquet — отличный выбор. Да, записывать данные в него сложно, зато читать очень просто.

Он лучше всего подходит для хранилищ с большими наборами данных.

Преимущества Parquet

• Очень высокая степень сжатия — до 75%.
• Благодаря хранению по столбцам он сокращает количество операций дискового ввода-вывода.
• Это самый быстрый формат для задач чтения данных.
• С файлами очень удобно работать: их легко копировать, перемещать и создавать их резервные копии.

Недостатки

• Кроме Spark, нет других инструментов, поддерживающих этот формат файлов.
• Он не поддерживает изменение схемы или данных.

Avro

Avro, представленный Hadoop в 2009 году, — это формат с хранением по строкам, который легко разделяется на части и используется как платформа сериализации. Он очень эффективен и компактен, поскольку хранит данные в двоичном виде.

Его могут обрабатывать практически все языки программирования: Java, C, C++, Ruby, Python и C#.

Схема Avro хранится в JSON, поэтому её легко читать и интерпретировать. Её компоненты можно легко обновлять.

Преимущества Avro

• Он отличается высокой производительностью благодаря своей компактности и обеспечивает быструю сериализацию и десериализацию данных.
• Avro легко разделяется на части и хорошо сжимается, что делает его удобным форматом для хранения данных.

Итоги

CSV — самый быстрый формат для записи, а JSON — самый удобный для чтения человеком. Parquet позволяет быстро читать отдельные группы столбцов, а Avro — все столбцы сразу.

Наиболее оптимизированные форматы для больших данных — Avro и Parquet. Они отлично сжимаются, легко разделяются на части и поддерживают сложные структуры данных. Однако удобство записи и чтения человеком оставляет желать лучшего.