avro:ファイルにnull値を保存
avroは、スキーマベースのアプローチを活用し、すべてのフィールドにヌルマーカーを明示的に保存する必要性を回避することにより、null値を効率的に処理します。 Avroは、ヌル値を表すためにスペースを専用する可能性のあるいくつかの形式とは異なり、実際の値を持つフィールドのデータのみを保存します。 フィールドがnullの場合、エンコードされたデータから単純に省略されます。 これは、スキーマが予想されるフィールドをすでに定義しているため、デコード中にフィールドがないことはヌル値を意味するためです。この省略は、より小さなファイルサイズに直接寄与します。 デコーダーはスキーマを使用して、どのフィールドが存在し、どのフィールドが暗黙的にヌルであるかを理解します。このメカニズムは、潜在的にヌルフィールドごとに明示的なヌルインジケーターを保存するよりも大幅に効率的です。
AVROは、ファイルサイズに影響を与えることなく、ヌル値を効率的に処理する方法をどのように処理しますか? スキーマは、データの構造を定義する青写真として機能します。 データをエンコードするとき、Avroはnullではないフィールドの値のみを書き込みます。 スキーマに対して解釈される場合、エンコードされたデータにフィールドがないことは、ヌル値として解釈されます。これにより、ヌルマーカーの明示的な保存のオーバーヘッドが排除されます。このアプローチは、ファイルに不必要なバイトを書き込むことを避け、ファイルサイズが小さく、処理時間が速くなるため、非常に効率的です。 スキーマはヌルステータスを暗黙的に伝え、データ自体内のnullの明示的な表現を回避します。 これは、ヌル値が特定のビットパターンまたは専用のヌルマーカーで表される形式とは対照的です。これは、ファイル全体のサイズに追加されます。
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明示的にNullabilityを定義します:AVROスキーマの
null
タイプを使用して、フィールドがnullになる可能性があることを明示的に宣言します。これは、スキーマを使用している人にヌル値の可能性を明確に伝えます。 たとえば、"myField": {"type": ["null", "string"]}
。これは、myField
が文字列またはnullのいずれかであることを示しています。 -
適切なデータ型を使用してください。潜在的なヌル値の処理に適したデータ型を選択します。 たとえば、フィールドに数値が含まれているか、存在しない場合、のようなユニオンタイプを使用することは、特別な数値(-1または0など)でnullを表現しようとするよりも優れています。 これにより、あいまいさと潜在的なデータの破損が回避されます。
["null", "int"]
- スキーマを文書化します。スキーマ内のnull値の意味を明確に文書化します。各フィールドのヌル値の意味を説明します。これにより、明確さが保証され、誤解が妨げられます。 スキーマファイル内のコメントを使用してコンテキストを提供します。
- スキーマの一貫性を維持します。スキーマの無効性を頻繁に変更することは避けてください。ヌル値の一貫性のない処理は、データの進化と処理中に問題につながる可能性があります。 慎重なスキーマバージョンのバージョンと移行戦略は非常に重要です。
- スキーマレジストリを使用してください。 これにより、スキーマの一貫性、バージョン制御、およびデータの生産者と消費者の両方のスキーマ定義へのアクセスが容易になります。
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スキーマデザイン:スキーマを慎重に設計することが最重要です。特に大きい場合は、頻繁にヌルのフィールドを含めることは避けてください。 フィールドがほとんど常にnullの場合、潜在的な非ヌル値が重要でない限り、スキーマからそれを削除することを検討してください。 Avroは、さまざまな圧縮コーデック(例:Snappy、Deflate、BZIP2)をサポートしています。適切なコーデックを選択すると、相当数のヌル値があっても、ファイルサイズを大幅に削減できます。 圧縮比と処理速度の間の最適なバランスを見つけるために、さまざまなコーデックの実験をお勧めします。
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データパーティション化:特定のサブセットでnull値が高いデータを持つデータがある場合は、データをグループに分割することを検討してください。 これにより、圧縮の有効性が向上し、全体的なストレージフットプリントが削減されます。
- 概要では、Avroの固有のデザインはすでにnull値を効率的に扱っています。 スキーマの設計、圧縮、およびデータパーティション化に焦点を当てることは、ストレージをさらに最適化することができますが、主要な利益は、エンコードされたデータからnull値を省略する基本的なメカニズムを通じて実現されます。
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