GeoParquet

개요

GeoParquet은 Apache Parquet 형식을 기반으로 한 공간 데이터(Geospatial Data) 저장 표준 포맷으로, 대규모 지리정보 데이터를 효율적으로 저장, 공유, 분석할 수 있도록 설계된 오픈 포맷입니다. GIS(Geographic Information System) 및 빅데이터 분석 환경에서 공간 좌표 데이터를 빠르게 읽고 쓸 수 있도록 최적화되어 있으며, 데이터 상호운용성을 강화하여 클라우드 및 분석 플랫폼 간의 데이터 교환을 단순화합니다.

---

1. 개념 및 정의

항목	내용	비고
정의	Parquet 형식에 공간 데이터 스키마를 확장한 오픈 표준 포맷	GeoArrow 및 GeoJSON 통합 기반
목적	공간 데이터의 고성능 저장 및 분석 지원	빅데이터 분석 및 GIS 통합
필요성	기존 GIS 포맷의 비효율성과 대용량 데이터 처리 한계 해결	클라우드 네이티브 데이터 활용

---

2. 특징

항목	내용	비고
오픈 표준	Apache Parquet 기반의 개방형 포맷	GDAL, DuckDB, BigQuery 등 지원
고성능 압축	열 지향(Columar) 저장 방식으로 압축 효율 극대화	공간 좌표 및 속성 데이터 동시 저장
상호운용성	GeoArrow, GeoPandas, PySpark 등과 호환	플랫폼 독립적 구조

GeoParquet은 공간 데이터의 ‘데이터 레이크 네이티브’ 포맷으로 자리잡고 있습니다.

---

3. 구성 요소

구성 요소	설명	비고
Geometry Column	GeoArrow 형식의 공간 좌표 데이터 저장	Point, Polygon, MultiLineString 등
Metadata Schema	CRS(Coordinate Reference System) 및 공간 메타데이터 정의	EPSG 코드 포함
Attribute Columns	위치 외 속성 데이터(예: 이름, 값 등) 저장	Parquet 컬럼 구조 활용
Compression	Snappy, ZSTD, GZIP 등 다양한 압축 알고리즘 지원	스토리지 효율 향상

이 구조는 GIS 엔진 없이도 공간 데이터 분석을 가능하게 합니다.

---

4. 기술 요소

기술 요소	설명	비고
Apache Parquet	열 지향 데이터 저장 형식	Spark, DuckDB, BigQuery 등 지원
GeoArrow	Arrow 포맷 기반 공간 데이터 메모리 표현 방식	GeoParquet과 상호 호환
GDAL 드라이버	GeoParquet 파일 입출력 지원	공간 변환 기능 포함
Cloud-Native Storage	S3, GCS, Azure Blob 등 클라우드 저장소 지원	서버리스 분석 환경 최적화

GeoParquet은 Arrow 및 Parquet의 장점을 결합한 공간 데이터 혁신 포맷입니다.

---

5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
효율적 저장	열 지향 압축으로 대규모 공간 데이터 효율적 저장	스토리지 절감 및 I/O 최적화
빠른 처리 속도	병렬 읽기 및 벡터화된 연산 지원	실시간 공간 분석 가능
상호운용성	다양한 GIS 및 데이터 분석 도구와 호환	통합 분석 환경 구축
확장성	클라우드 및 분산 시스템에 최적화	대규모 공간 데이터 처리 가능

GeoParquet은 공간 데이터의 “Parquet 표준”으로 진화하고 있습니다.

---

6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	설명	비고
공간 분석 및 시각화	GeoPandas, Deck.gl 등과 연동하여 시각적 분석	대규모 지리정보 분석
클라우드 데이터 웨어하우스	BigQuery, Athena 등에서 직접 쿼리	ETL 없이 분석 가능
오픈데이터 공유	정부 및 기관의 공간 데이터 표준 포맷으로 활용	데이터 호환성 강화
IoT 및 위치 기반 서비스	센서 데이터의 위치좌표 효율적 저장	엣지-클라우드 간 데이터 교환

도입 시 CRS 일관성 관리와 메타데이터 표준 준수가 필요합니다.

---

7. 결론

GeoParquet은 Parquet의 고성능 저장 구조와 공간 데이터 확장성을 결합한 혁신적 포맷으로, GIS·빅데이터·클라우드 분석 환경을 아우르는 표준으로 자리매김하고 있습니다. GeoArrow 및 Arrow Flight와 결합될 경우, 공간 데이터의 실시간 처리와 전송까지 지원하는 완전한 데이터 파이프라인을 구축할 수 있습니다.