Sie da! Können Sie glauben, wie weit wir von den guten alten Tagen des einfachen CSV-Datenspeicherformats gekommen sind? Da unser Bedarf an schnelleren und anpassungsfähigeren Datenspeicherlösungen wuchs, haben wir gesehen, wie einige ziemlich großartige neue Formate auf den Markt kamen. In diesem Artikel tauchen wir tief in die Entwicklung von Datenspeicherformaten ein – von CSV bis Delta – und was jedes Format zu einer Verbesserung gegenüber dem letzten macht. Machen Sie sich bereit, mit mir auszugehen

CSV (Comma Separated Values)

CSV ist ein einfach verwendetes Format zum Speichern von Tabellendaten. Jede Zeile in einer CSV-Datei stellt einen Datensatz dar, wobei die Werte durch Kommas getrennt sind.

Warum wurde es eingeführt?
CSV wurde als einfache Methode zum Speichern und Freigeben von Tabellendaten entwickelt, die nur minimale Verarbeitung zum Lesen oder Schreiben erfordert.

Einschränkungen:

• Begrenzte Datentypen und -struktur
• Keine Unterstützung für Datenkomprimierung
• Keine Schemadurchsetzung oder Datenvalidierung

JSON ist ein einfaches, textbasiertes Format für den Datenaustausch, das eine Teilmenge der JavaScript-Syntax verwendet.

Warum wurde es eingeführt?
JSON wurde als Alternative zu XML entwickelt und bietet menschenlesbare und einfach zu analysierende Datenstrukturen.

Verbesserungen gegenüber CSV:

• Unterstützt hierarchische Datenstrukturen
• Flexibler im Umgang mit unterschiedlichen Datentypen
• Bessere Unterstützung für Metadaten

1. Ausführlichkeit : JSON ist ein textbasiertes Format, was bedeutet, dass es im Vergleich zu binären Formaten mehr Bytes benötigt, um dieselben Daten darzustellen. Der zusätzliche Overhead kann zu einem erhöhten Speicherverbrauch und einer erhöhten Verarbeitungszeit führen, insbesondere bei großen Datensätzen.
2. Parsing : JSON-Daten müssen bei der Deserialisierung in native Datenstrukturen geparst werden, was rechenintensiv sein kann.
3. Stringifizierung : Das Konvertieren verschiedener Datentypen in ihre Zeichenfolgendarstellung kann erhebliche CPU-Zyklen erfordern.
4. Codierung und Decodierung : JSON verwendet Unicode, was die Verarbeitungszeit für Codierungs- und Decodierungsvorgänge erhöhen kann, insbesondere für nicht-englische Zeichen oder Sonderzeichen.
5. Fehlendes Schema : JSON verfügt nicht über ein integriertes Schema oder Typsystem, was bedeutet, dass die Datenvalidierung und Fehlerprüfung manuell durchgeführt werden müssen.

Parquet ist ein spaltenförmiges Speicherdateiformat, das für die Verwendung mit großen Datenverarbeitungs-Frameworks wie Apache Hadoop und Apache Spark optimiert ist.

Warum wurde es eingeführt?
Parquet wurde entwickelt, um den Bedarf an effizienter Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze in verteilten Systemen zu decken.

Verbesserungen gegenüber JSON:

• Spaltenförmiges Speicherformat, das eine bessere Datenkomprimierung und Abfrageleistung ermöglicht
• Schemaentwicklungsunterstützung
• Optimiert für Big-Data-Verarbeitungsframeworks

1. Komprimierung : Spaltenweise Speicherung ermöglicht eine bessere Komprimierung, da Werte innerhalb einer Spalte häufig in Typ und Bereich ähnlich sind. Diese Ähnlichkeit führt zu besseren Komprimierungsverhältnissen im Vergleich zu zeilenbasierten Speicherformaten, bei denen Daten aus verschiedenen Spalten gemischt werden.
   Snappy ist der Standard-Komprimierungsalgorithmus aufgrund der perfekten Balance zwischen Komprimierung und Geschwindigkeit

3. Vektorisierte Abfrageausführung : Moderne Abfrage-Engines können den spaltenorientierten Speicher nutzen, um vektorisierte Operationen durchzuführen, wodurch sie Daten in großen Stapeln statt jeweils einer Zeile verarbeiten können. Dieser Ansatz verbessert

ORC (optimierte Zeile spaltenweise)

ORC ist ein weiteres spaltenförmiges Speicherformat, das für das Hadoop-Ökosystem entwickelt wurde und sich auf die Optimierung von Leistung und Speichereffizienz konzentriert.

Warum wurde es eingeführt?
ORC wurde entwickelt, um im Vergleich zu anderen spaltenorientierten Speicherformaten eine bessere Komprimierung und eine schnellere Leseleistung zu bieten.

Verbesserungen gegenüber Parkett:

• Leichte Komprimierungsalgorithmen, die zu kleineren Dateigrößen führen
• Verbesserte Leseleistung
• Prädikat-Pushdown und Vektorisierungsunterstützung

Avro ist ein zeilenbasiertes Speicherformat, das die Schemaentwicklung unterstützt und sich daher zum Speichern langfristiger Daten eignet.

Warum wurde es eingeführt?
Avro wurde entwickelt, um den Bedarf an einem flexiblen und effizienten Framework für die Datenserialisierung zu decken, das Schemaänderungen im Laufe der Zeit handhaben kann.

Verbesserungen gegenüber ORC:

• Zeilenbasierter Speicher, besser geeignet für bestimmte Anwendungsfälle
• Native Unterstützung für die Schemaentwicklung
• Kompaktes Binärformat

\x0cAlice\x1e\x0cNew York\x0cBob\x19\x0eSan Francisco\x0eCharlie\x16\x10Los Angeles

HDF5 ist ein vielseitiges Datenspeicherformat, das für Hochleistungs-Computing und große Datensätze entwickelt wurde.

Warum wurde es eingeführt?
HDF5 wurde entwickelt, um komplexe, hierarchische Datenstrukturen zu handhaben und eine effiziente Datenspeicherung und -abfrage in wissenschaftlichen Anwendungen zu unterstützen.

Verbesserungen gegenüber Avro:

• Unterstützt komplexe, hierarchische Datenstrukturen
• Optimiert für High-Performance-Computing-Umgebungen
• Erweiterte Datenkomprimierungs- und Chunking-Funktionen

Delta Lake ist eine Open-Source-Speicherebene, die auf Apache Spark aufbaut und ACID-Transaktionen und Zeitreisefunktionen für Big-Data-Workloads bereitstellt.

Warum wurde es eingeführt?
Delta Lake wurde entwickelt, um die Herausforderungen der Datenzuverlässigkeit und -konsistenz in großen, verteilten Datenverarbeitungssystemen zu bewältigen.

Verbesserungen gegenüber Avro:

• ACID-Transaktionsunterstützung zur Gewährleistung der Datenkonsistenz
• Zeitreisefunktionen für Versionierung und Daten-Rollback
• Schemadurchsetzung und -entwicklung
• Integration mit Apache Spark und anderen Big-Data-Frameworks

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Datenspeicherformats die folgenden Faktoren:

1. Kompatibilität : Stellen Sie sicher, dass das Format mit den von Ihnen verwendeten Tools, Sprachen und Plattformen kompatibel ist.
2. Komprimierung : Wenn der Speicherplatz ein Problem darstellt, wählen Sie ein Format, das bessere Komprimierungsverhältnisse bietet.
3. Schemaentwicklung : Wenn sich Ihr Datenschema voraussichtlich ändern wird, wählen Sie ein Format, das die Schemaentwicklung unterstützt, wie Avro, Parquet oder Delta Lake.
4. Abfrageleistung : Wenn die Leseleistung Priorität hat, sollten Sie die Verwendung von Spaltenformaten wie Parquet oder ORC in Betracht ziehen, die für schnelle analytische Abfragen optimiert sind.
5. Schreibleistung : Erwägen Sie Formate wie HDF5 oder Delta Lake, die eine effiziente Schreibleistung bieten, insbesondere wenn Sie Schreibanforderungen in Echtzeit oder mit hohem Volumen haben.