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データ分析基盤におけるデータレイクでの保持ファイル形式、および、インターフェースファイルの形式について

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概要

データ分析基盤にてよく用いられるファイル形式を整理します。

データ分析基盤で用いるファイル形式と利用指針

番号 フォーマット 説明 データ分析基盤での利用推奨
1 区切り型テキストファイル(CSV、TSV) カンマ区切り、あるいは、タブ区切りによりデータを保持したファイルフォーマットであり、容易に利用できる。データストアに取り込む際には、最も高速に取り込むことができることが多い。 データレイク:×
業務システム:〇
バッチレイヤーへの連携時:◎
サービスレイヤーへの連携時:◎
リアルタイム処理時:〇
データ連携サービス:〇
クエリエンジン:×
2 json システムで利用されるデータ形式。 ×
3 xml システムで利用されるデータ形式。 ×
4 Apache Parquet 列指向のデータ形式。スキーマの自動読み込みが可能。 データレイク:〇
業務システム:×
バッチレイヤーへの連携時:〇
サービスレイヤーへの連携時:×
リアルタイム処理時:×
データ連携サービス:〇
クエリエンジン:◎
5 Delta Lake ACID特性などを保持させなどのParquetを拡張させたデータ形式。データレイクにおけるスタンダードとなりそうなファイル形式。ただし、利用するサービスで対応しているか確認する必要がある。 データレイク:◎
業務システム:×
バッチレイヤーへの連携時:×
サービスレイヤーへの連携時:×
リアルタイム処理時:〇
データ連携サービス:〇
クエリエンジン:〇
6 Apache Avro スキーマ情報を保持しており、システム間でデータ交換を行うための行指向のデータ形式。 データレイク:×
業務システム:×
バッチレイヤーへの連携時:×
サービスレイヤーへの連携時:×
リアルタイム処理時:◎
データ連携サービス:×
クエリエンジン:×
7 ORC Hiveの処理に最適化された列指向のデータ形式。 ×
8 Common Data Model 標準の共通データ モデル形式のスキーマ化されたデータとして保存するデータ形式。 データレイク:×
業務システム:◎
バッチレイヤーへの連携時:×
サービスレイヤーへの連携時:×
リアルタイム処理時:×
データ連携サービス:〇
クエリエンジン:×

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Discussion

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