[웹지도] GeoParquet이란?

 

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GeoParquet이란? 공간 빅데이터 시대의 새로운 파일 포맷

공간 데이터를 다루는 GIS 전문가나 데이터 분석가라면 한 번쯤 'GeoParquet'이라는 용어를 들어보셨을 것입니다. 특히 대규모 공간 빅데이터를 빠르게 처리하고 저장해야 하는 상황이라면, 이 파일 포맷은 게임 체인저가 될 수 있습니다.

이번 글에서는 GeoParquet의 정의부터 장점, 활용 사례까지, 공간 데이터 실무에 바로 적용할 수 있는 정보를 제공합니다.

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GeoParquet이란?

GeoParquet은 공간 데이터를 위한 열 지향(Columar) 기반 파일 형식인 Apache Parquet을 확장한 포맷입니다. 기존의 Shapefile, GeoJSON, GeoPackage 등과 달리, 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 차세대 공간 데이터 저장 포맷으로 주목받고 있습니다.

GeoParquet은 OGC(Open Geospatial Consortium) 및 Apache Arrow 생태계와도 잘 통합되어 있어, 클라우드 기반의 공간 분석, 분산 처리, 빅데이터 환경에 최적화되어 있습니다.

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왜 GeoParquet인가? 주요 특징 및 장점

1. 고성능 읽기/쓰기 속도
   Parquet 포맷은 열 지향 저장방식을 사용하므로, 원하는 열만 선택적으로 읽고 쓸 수 있어 대용량 공간 데이터 처리 속도가 빠릅니다.
2. 압축 효율성
   GeoParquet은 Snappy, Brotli 등 다양한 압축 알고리즘을 지원하여 저장 공간을 절약하고, 클라우드 저장소에서도 비용을 줄일 수 있습니다.
3. 분산 처리 친화적
   Apache Spark, Dask, DuckDB 등과 원활하게 연동되므로, 공간 빅데이터 분석을 병렬로 처리하기에 적합합니다.
4. 클라우드 최적화
   AWS S3, Google Cloud Storage 등 객체 스토리지에서 직접 읽기/쓰기가 가능하여, 클라우드 네이티브 환경에 적합한 형식입니다.
5. GDAL 및 GeoPandas 지원
   최신 GDAL 및 GeoPandas에서도 GeoParquet을 공식 지원하며, 기존 Python 기반 공간 분석 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있습니다.

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GeoParquet vs 기존 공간 포맷 비교

포맷 장점 단점

Shapefile	널리 사용됨	용량 제한, 속성 길이 제한
GeoJSON	가독성 좋음	비효율적인 저장, 대용량에 불리
GeoPackage	단일 파일로 관리 용이	SQLite 기반으로 병렬처리에 불리
GeoParquet	고속, 고압축, 분산처리 최적	상대적으로 신규 포맷

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GeoParquet을 활용한 실제 사례

• 위성영상 공간 분석: 수 TB급 위성 데이터를 GeoParquet으로 변환 후 Spark로 분석하여 속도 향상.
• 상권 분석: 유동인구와 매장 정보를 GeoParquet으로 저장하여 DuckDB를 통해 쿼리 최적화.
• 모빌리티 데이터 시각화: OD 데이터, GPS 경로 등 대용량 위치 데이터를 효율적으로 처리 가능.

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마무리: GeoParquet이 바꾸는 공간 데이터의 미래

공간 빅데이터 시대에는 더 이상 전통적인 파일 포맷만으로는 한계가 있습니다. GeoParquet은 GIS와 빅데이터 분석의 경계를 허무는 핵심 기술로, 앞으로 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다.

GIS 실무자, 데이터 사이언티스트, 빅데이터 분석가라면 GeoParquet을 반드시 익혀야 할 필수 도구로 고려해보세요.

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