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