Apache Parquet이란 무엇인가요?

조직에서는 기타 데이터 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 파일 형식을 사용합니다. 기존의 많은 형식은 데이터를 행으로 구성하여 간단한 데이터 전송과 가독성을 최적화합니다.

Parquet은 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 유사한 데이터 유형을 열로 그룹화합니다. 이러한 열 구조는 조직이 대규모 분석을 처리하는 방식을 혁신하여 우수한 압축 및 데이터 접근을 가능하게 하는 데 도움이 되었습니다.

예를 들어 Parquet을 사용하는 소매 데이터베이스는 고객 거래를 분석할 때 전체 고객 기록을 로드하지 않고도 구매 날짜 및 금액과 같은 특정 열에 액세스할 수 있습니다. 특정 열에 액세스할 수 있는 이러한 기능을 사용하면 처리 시간과 스토리지 비용을 모두 줄일 수 있습니다.

Parquet 형식은 다음과 같은 세 가지 주요 영역에서 유용합니다.

• 수십억 개의 레코드에 걸쳐 복잡한 쿼리를 처리하는 분석 워크로드.
• 효율적인 스토리지와 신속한 데이터 검색이 필요한 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스.
• 대규모 데이터 세트에서 특정 속성을 분석하는 머신 러닝(ML) 파이프라인입니다.

Parquet이 널리 채택된 또 다른 이유는 Apache Spark, Apache Hive 및 Apache Hadoop과 같은 분산 시스템 및 데이터 툴과의 호환성 때문입니다.

Parquet은 다른 파일 형식과 비교했을 때 다음과 같은 세 가지 주요 기능을 통해 데이터 스토리지 및 액세스를 혁신합니다.

• 열 기반 스토리지 형식: 기존 파일 형식은 스프레드시트 항목처럼 데이터를 행 단위로 저장하지만, Parquet은 열 기반 스토리지 형식을 사용합니다. Parquet은 유사한 유형의 데이터를 열로 정리하여 관련 열 값만 읽을 수 있도록 합니다. 이 표적화된 접근 방식은 쿼리 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축하는 동시에 스토리지 비용을 크게 절감하는 데 도움이 됩니다.

• 스키마 및 메타데이터 관리: 모든 Parquet 파일에는 자체 설명 스키마, 즉 데이터 구조의 청사진이 포함되어 있습니다. 이러한 메타데이터는 효율적인 쿼리에 도움이 되고, 비즈니스 요구 사항이 변경됨에 따라 데이터 모델이 발전할 수 있도록 합니다. 예를 들어 Parquet를 사용하는 회사 데이터베이스는 기존 레코드를 다시 작성하지 않고도 새 고객 속성을 추가할 수 있습니다.

• 효율적인 압축: Parquet은 정교한 압축 기술을 통해 데이터 스토리지를 자동으로 최적화합니다. 즉, 불필요한 중복 정보를 제거하고 데이터 스토리지를 보다 공간 효율적인 형식으로 저장하여 파일을 더 작게 만듭니다. 데이터 스토리지에 대한 이러한 지능적인 접근 방식은 다양한 유형의 워크로드에서 최적의 스토리지 효율성과 성능을 보장하는 데 도움이 됩니다.

Apache Parquet는 원시 데이터를 최적화된 열 형식으로 체계적으로 변환하여 스토리지 효율성과 성능을 크게 향상시킵니다.

Parquet이 데이터를 처리하는 방법은 다음과 같습니다.

Apache Parquet는 대규모 데이터 운영을 관리하는 조직에 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.

다음과 같은 이점이 있습니다.

Parquet의 데이터 구조를 활용하면 분석 쿼리를 훨씬 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 애플리케이션에서 특정 데이터가 필요한 경우 관련 열에만 액세스하면 되기 때문에 쿼리 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축합니다. 이러한 표적화된 액세스를 통해 Parquet은 복잡한 분석을 대규모로 실행하는 조직에 유용합니다.

단순한 형식과 달리 Parquet은 최신 애플리케이션에서 흔히 볼 수 있는 중첩된 데이터 구조와 배열을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이 기능은 웹 분석의 JSON과 유사한 구조나 사물인터넷(IoT) 장치의 센서 데이터에 포함된 중첩된 배열과 같은 복잡한 데이터 유형을 다루는 조직에 유용합니다.

Parquet의 컬럼 형식은 데이터 저장 및 압축 방식을 근본적으로 변화시킵니다. Parquet은 유사한 데이터 유형을 함께 그룹화하여 각 데이터 유형에 서로 다른 인코딩 알고리즘을 적용하여 CSV 또는 JSON과 같은 형식보다 더 나은 압축 비율을 달성할 수 있습니다.

예를 들어 수백만 건의 고객 거래가 포함된 데이터 세트는 CSV 형식으로 된 스토리지가 필요할 수 있지만 Parquet 파일로 저장하면 그 스토리지의 일부만 필요할 수 있습니다.

최신 데이터 아키텍처에는 원활한 툴 통합이 필요한 경우가 많은데, Parquet은 주요 프레임워크에 대한 기본 지원을 통해 이를 제공합니다. 팀에서 분석을 위해 pandas와 함께 Python을 사용하든, 애플리케이션 개발에 Java를 사용하든, 데이터 처리를 위해 Apache Spark를 사용하든, Parquet은 기업 전체에서 일관된 데이터 접근을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Parquet은 Hadoop과 기본적으로 통합되어 있어 빅데이터 처리에 특히 효과적입니다. Parquet은 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)용으로 제작되었으므로 일반적으로 하둡 환경에서 기존 파일 형식보다 성능이 우수합니다. Parquet을 Hadoop과 함께 사용하면 조직은 이전에 필요했던 스토리지 공간의 일부만 사용하여 쿼리를 더 빠르게 실행하고 데이터를 더 효율적으로 저장할 수 있습니다.

Apache Parquet는 업계와 애플리케이션 전반에서 다양한 데이터 엔지니어링 요구 사항을 해결할 수 있습니다.

가장 영향력 있는 구현은 다음과 같습니다.

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 구축하는 조직은 주로 Parquet을 기본 스토리지 형식으로 선택합니다. 이는 효율적인 압축 및 쿼리 성능 덕분에 비즈니스 인텔리전스 툴과 구조화된 쿼리 언어(SQL) 쿼리에 빠르게 액세스하면서 대량의 데이터를 저장하는 데 이상적입니다.

예를 들어, Parquet을 사용하여 거래 데이터를 저장하는 소매 체인은 기존 형식보다 적은 스토리지 공간을 사용하면서 수천 개의 매장에서 판매 패턴을 분석할 수 있습니다.

Apache Spark 또는 Python의 pandas 라이브러리와 같은 프레임워크를 사용하는 데이터 과학자와 분석가는 Parquet의 최적화된 분석 쿼리 성능을 활용할 수 있습니다. Avro와 같은 형식은 레코드 수준의 처리에서 뛰어난 경우가 많지만, 많은 사람들은 Parquet 파일 형식이 복잡한 분석에 특히 효과적이라고 생각합니다.

예를 들어, 금융 서비스 회사는 Parquet을 사용하여 시장 데이터를 저장하여 분석가가 수백만 건의 거래 이벤트를 처리하고 거의 실시간으로 메트릭을 계산할 수 있도록 할 수 있습니다.

최신 데이터 파이프라인은 추출, 변환 및 로드(ETL) 프로세스 중에 Parquet을 중간 또는 대상 형식으로 자주 사용합니다. Apache Spark와 같은 널리 사용되는 프레임워크와의 호환성과 스키마 진화 지원 덕분에 변화하는 데이터 구조를 처리해야 하는 데이터 엔지니어링 워크플로에 유용합니다.

예를 들어, 의료 조직은 Parquet을 사용하여 기존 프로세스를 중단하지 않고 새로운 데이터 필드를 자동으로 처리하는 스키마 진화 기능을 통해 여러 시스템의 환자 기록을 통합 형식으로 효율적으로 변환할 수 있습니다.

다음은 Parquet 파일 형식을 다른 일반적인 스토리지 형식과 비교한 것입니다.

CSV 및 JSON과 같은 기존 형식은 데이터를 행 단위로 저장하므로 간단한 데이터 전송과 사람의 가독성에 이상적입니다. 그러나 대규모 분석을 처리할 때 Parquet 파일을 읽으면 분석 이점을 얻을 수 있습니다.

CSV는 단일 열을 쿼리할 때도 전체 행을 스캔해야 하지만, Parquet의 열 기반 스토리지를 사용하면 특정 데이터 요소에 직접 액세스할 수 있습니다. 예를 들어, 페타바이트 규모의 데이터 세트에서 단일 열을 분석하려면 전체 CSV 파일을 읽어야 하지만 Parquet은 관련 열 청크에만 액세스하면 됩니다.

Avro와 Parquet은 데이터 에코시스템에서 서로 다른 사용 사례를 제공합니다. Avro의 행 기반 형식은 직렬화 및 스트리밍 시나리오에 탁월하므로 개별 이벤트 또는 트랜잭션을 기록하는 데 이상적입니다.

반면, Parquet 파일 형식은 조직에서 수백만 개의 레코드에서 특정 열을 분석해야 하는 분석 워크로드에 최적화되어 있습니다.

예를 들어, 전자상거래 플랫폼은 Avro를 사용하여 실시간 주문 이벤트를 캡처하지만 장기 스토리지 및 분석을 위해 이 데이터를 Parquet으로 변환할 수 있습니다.

Apache Parquet의 강점은 형식 사양뿐만 아니라 지원 도구 및 프레임워크의 강력한 에코시스템에도 있습니다.

Parquet 에코시스템에서 가장 중요한 기술 중 일부는 다음과 같습니다.

Parquet은 주요 데이터 처리 프레임워크와 원활하게 통합됩니다. Apache Spark는 고성능 분석 기능을 제공하는 반면, Hadoop은 대규모 클러스터 전반에 걸쳐 분산 처리를 가능하게 합니다.

Apache Arrow는 시스템 간 빠르고 효율적인 데이터 공유와 직접적인 데이터 접근을 지원하여 이러한 에코시스템을 더욱 강화할 수 있으며, Spark 및 Hadoop과 같은 프레임워크를 사용할 때 성능을 가속화합니다.

조직은 이러한 프레임워크와 Parquet을 결합하여 기가바이트에서 페타바이트에 이르는 효율적인 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.

데이터 엔지니어는 여러 프로그래밍 인터페이스를 통해 Parquet으로 작업할 수 있습니다. Python 개발자는 일반적으로 데이터 조작에 pandas를 사용하는 반면, Java 애플리케이션은 네이티브 Parquet 라이브러리를 사용합니다.

Amazon Web Services, Google 클라우드 플랫폼, Microsoft Azure, IBM Cloud를 비롯한 주요 클라우드 제공업체는 기본적으로 Parquet 지원을 제공합니다.

Parquet은 Amazon Athena, Google BigQuery 및 IBM Db2 Warehouse와 같은 클라우드 기반 데이터 웨어하우스 및 쿼리 엔진과도 호환됩니다.