[解決済み] フェザーとパーケットの違いは何ですか？

質問

どちらも 柱状（ディスク）記憶形式 であり、データ分析システムで使用される。 どちらも Apache Arrow ( パイアロー パッケージ)に対応し に対応するように設計されています。 矢印 に対応するように設計されています。

両方の形式はどのように違うのですか？

パンダを扱うときは、可能な限り常にfeatherを優先すべきでしょうか？

どのようなユースケースで フェザー よりも 寄木細工 と その逆は？

付録

ここにヒントがあります。 https://github.com/wesm/feather/issues/188 , が、このプロジェクトの歴史が浅いので、もしかしたら少し古いかもしれません。

データフレーム全体をダンプしてロードしているだけなので、深刻なスピードテストではありません。 データフレーム全体をダンプして読み込んでいるだけなので、深刻な速度テストではありませんが、この形式を聞いたことがない人に印象を与えるために

Dataframe を丸ごとダンプして読み込んでいるだけなので、深刻な速度テストではありません。

 # IPython    
import numpy as np
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.feather as feather
import pyarrow.parquet as pq
import fastparquet as fp


df = pd.DataFrame({'one': [-1, np.nan, 2.5],
                   'two': ['foo', 'bar', 'baz'],
                   'three': [True, False, True]})

print("pandas df to disk ####################################################")
print('example_feather:')
%timeit feather.write_feather(df, 'example_feather')
# 2.62 ms ± 35.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print('example_parquet:')
%timeit pq.write_table(pa.Table.from_pandas(df), 'example.parquet')
# 3.19 ms ± 51 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print()

print("for comparison:")
print('example_pickle:')
%timeit df.to_pickle('example_pickle')
# 2.75 ms ± 18.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print('example_fp_parquet:')
%timeit fp.write('example_fp_parquet', df)
# 7.06 ms ± 205 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
print('example_hdf:')
%timeit df.to_hdf('example_hdf', 'key_to_store', mode='w', table=True)
# 24.6 ms ± 4.45 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
print()

print("pandas df from disk ##################################################")
print('example_feather:')
%timeit feather.read_feather('example_feather')
# 969 µs ± 1.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
print('example_parquet:')
%timeit pq.read_table('example.parquet').to_pandas()
# 1.9 ms ± 5.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

print("for comparison:")
print('example_pickle:')
%timeit pd.read_pickle('example_pickle')
# 1.07 ms ± 6.21 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
print('example_fp_parquet:')
%timeit fp.ParquetFile('example_fp_parquet').to_pandas()
# 4.53 ms ± 260 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
print('example_hdf:')
%timeit pd.read_hdf('example_hdf')
# 10 ms ± 43.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# pandas version: 0.22.0
# fastparquet version: 0.1.3
# numpy version: 1.13.3
# pandas version: 0.22.0
# pyarrow version: 0.8.0
# sys.version: 3.6.3
# example Dataframe taken from https://arrow.apache.org/docs/python/parquet.html

どのように解決するのですか？

• Parquet 形式は長期保存用に設計されており、Arrow は短期または一時的な保存を目的としています（Arrow は 1.0.0 リリース後にバイナリ形式が安定するため、長期保存により適している可能性があります）。

• Parquet はエンコードと圧縮のレイヤーが多いため、Feather よりも書き込みコストが高くなります。Feather は、修正されていない生の列方向アローメモリです。将来的にはFeatherに単純な圧縮を追加する予定です。

• 辞書エンコーディング、RLE エンコーディング、およびデータページ圧縮により、Parquet ファイルは Feather ファイルよりもはるかに小さくなることが多いでしょう。

• Parquetは、多くの異なるシステムでサポートされている分析用の標準的なストレージ形式です。Spark、Hive、Impala、AWSの各種サービス、将来的にはBigQueryなどでもサポートされる予定です。そのため、分析を行う場合、Parquetは複数のシステムでクエリを実行するための参照ストレージ形式として良い選択肢となります。

あなたが示したベンチマークは、読み書きのデータが非常に小さいため、非常にノイズが多くなっています。より有益なベンチマークを得るには、少なくとも 100MB または 1GB 以上のデータを圧縮してみる必要があります。 http://wesmckinney.com/blog/python-parquet-multithreading/

これが役に立つといいのですが