中嶋悟
名前：中嶋 悟（なかじま さとる） ニックネーム：サトルン 年齢：28歳 性別：男性 職業：会社員（IT系メーカー・マーケティング部門） 通勤場所：東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間：片道約45分（電車＋徒歩） 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地：神奈川県横浜市 身長：175cm 血液型：A型 誕生日：1997年5月12日 趣味：比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞（特に洋画）、料理（最近はスパイスカレー作りにハマり中） 性格：分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日（平日）のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食（自作のオートミールorトースト）、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤（この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット） 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食＆YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書（比較記事のネタ探しも兼ねる） 23:45 就寝準備 24:00 就寝
はじめに JSONとParquetの基本的な違い
このセクションではまず二つのファイル形式の核となる考え方を整理します。JSONはテキスト形式で人間にも読みやすく、データの構造がすぐに確認できる点が強みです。しかし大規模データの処理や繰り返しの分析には向かず、ファイルサイズが大きくなる傾向があります。これに対して Parquetは列志向のバイナリ形式で、データを列ごとに格納します。これにより同じ行数のデータでも、必要な列だけを読み出すことが可能となり、検索性能と圧縮効率が大幅に向上します。実務ではこの性質の違いが処理コストやストレージコストに直結します。
例えばウェブログのように「各レコードに複数の属性」があるデータを長期間保管する場合は、必要な列だけを取り出せるParquetが最適です。一方、API経由で受け取るデータや設定ファイル、あるいは人が直接読む機会が多いデータはJSONの方が扱いやすく、開発の初期段階では素早く試すのに適しています。
この節の要点は次のとおりです。人が読む/作る場面にはJSON、機械が大量に読み書きする分析にはParquet、という基本的な区別を覚えておくことです。
比較表: JSON vs Parquet
実務での使い分けシナリオ
現場での使い分けは「データの性質」と「処理の目的」によって決まります。リアルタイム性が高いデータや人が読みやすいログを扱う場合にはJSONが適しています。
一方、日次/週次で膨大なデータを分析する場合にはParquetの利点が光ります。
またクラウドのデータレイクやデータウェアハウスでは、ストレージコストとクエリコストのバランスを取るためにParquetを採用するケースが増えています。
例えばeコマースの購買ログを保存する場合、最初はJSONでイベントを収集します。その後分析用にはParquetへ変換し、データパイプラインでSparkやPresto/Trinoなどのツールで高速に集計します。変換時にはスキーマを固定して型を明確化することでデータ品質を保てます。データの成長に伴い圧縮の恩恵が大きくなる点も見逃せません。
さらに、データの共有や長期保管を考えると、Parquetの方がストレージコストを抑えつつ高速なクエリを実現しやすいです。
このセクションの要点は次のとおりです。データ量が多い/分析中心ならParquet、小規模な設定やログのやりとりにはJSON、という実務での鉄則です。
実務的なヒントとしては、初期段階はJSONでデータを取り込み、品質をチェックした後にParquetへ変換するパイプラインを作ると良いでしょう。データ統合ツールやETLの設定でも、入力をJSON/出力をParquetにするパターンは多く見られます。
また、スキーマの変更が頻繁に発生する場合は、Parquetのスキーマ変更に対応できる設計を意識してください。例えば新しい列が追加された場合の互換性をどう保つか、旧データをどう扱うかが重要です。
最後に、教育的な視点としてデータの読み取りパターンを考えることが大切です。分析担当者は必要な列を希望するので、Parquetの列指向設計は読み取りの効率を高めます。一方で開発者はデータの構造をすぐに確認したいことが多く、JSONの可読性が助けになります。これらの特性を組み合わせて、データパイプラインの設計を行うと現場での失敗を減らせます。
まとめと選択のポイント
結論として、JSONとParquetには「読みやすさ」と「高速・省スペース」というトレードオフがあります。データの性質と用途を理解して適切な形式を選ぶことが、データ処理のコストを抑え、分析を早く回すコツです。
以下のポイントを意識してください。
- 用途の分離: 人が読んだり送受信するデータはJSON、分析・集計に使うデータはParquet
- データ量と長期保存: 大量・長期ではParquetが有利
- パイプラインの段階: 取り込みはJSON、後工程でParquetへ変換
- スキーマの管理: Parquetはスキーマ対応が重要で、変更時の互換性を計画
- 必要ならデータ変換の自動化を導入
すぐ決めたいときのチェックリスト
| 状況 | 推奨形式 |
|---|---|
| 短命なAPIペイロード | JSON |
| 日々の分析/長期保存 | Parquet |
このように選択の基本は「読みやすさ vs 処理効率」です。ツールのサポート状況も重要で、Spark/PrestoはParquetを広くサポートしていますが、JSONをそのまま扱えるケースも多いです。現場ではデータカタログとメタデータの整合性、パイプラインのモニタリング、エラーハンドリングの設計も合わせて検討すると安全です。最終的にはケースバイケースで決まるため、まずは小さなデータセットで試してみるのがコツです。
友達とカフェでの雑談風小ネタ記事です。JSONは人へ読ませる手紙のように可読性が高い反面、巨大データを扱うとファイルサイズが大きくなることがあります。一方Parquetはデータを列ごとに高密度に詰める箱のようなもので、分析のときに必要な列だけを取り出せる点が強み。つまりJSONは“読みやすさ重視”、Parquetは“処理効率重視”の二刀流。現場ではこの二つを使い分ける戦略がデータパイプラインを速く回すコツになります。
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