CSV, Parquet und Arrow: Datenformate im Vergleich – Leistung im Fokus

Wenn dieselben Daten in unterschiedlichen Formaten gespeichert werden, kann die Performance um ein Vielfaches variieren. CSV, das klassische Textformat, ist leicht verständlich und weit verbreitet, doch bei großen Datenmengen führt es zu hohen Lese- und Schreibzeiten sowie zu einem hohen Speicherbedarf.

Parquet dagegen nutzt eine spaltenorientierte Struktur, die nicht nur die Daten komprimiert, sondern auch die Abfragegeschwindigkeit erheblich steigert. Für analytische Workloads, bei denen nur ein Teil der Spalten benötigt wird, bietet Parquet einen deutlichen Vorteil gegenüber CSV.

Arrow ist ein modernes, in‑Memory-Format, das speziell für schnelle Datenverarbeitung und Interprozesskommunikation entwickelt wurde. Durch die spaltenbasierte Speicherung und die Unterstützung von Zero‑Copy-Mechanismen ermöglicht Arrow extrem niedrige Latenzzeiten und hohe Durchsatzraten, ohne dass Daten zwischen Speicher und CPU kopiert werden müssen.

Zusammengefasst: CSV bleibt die einfachste Lösung, Parquet punktet bei Speicher‑ und Analyseeffizienz, während Arrow die Spitzenleistung für Echtzeit‑Analysen und datenintensive Anwendungen liefert. Die Wahl des Formats hängt daher stark von den konkreten Anforderungen an Speicher, Geschwindigkeit und Kompatibilität ab.