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개요GeoParquet은 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 정의Parquet 형식에 공간 데이터 스키마를 확장한 오픈 표준 포맷GeoArrow 및 GeoJSON 통합 기반목적공간 데이터의 고성능 저장 및 분석 지원빅데이터 분석 및 GIS 통합필요성기존 GIS 포..

개요Polars는 Rust 언어로 개발된 고성능 DataFrame 라이브러리로, 대규모 데이터 처리와 분석을 위한 차세대 엔진입니다. 병렬 처리, 컬럼 지향 메모리 모델, 지연 실행(lazy execution)을 기반으로 설계되어 Pandas 대비 수십 배 빠른 속도를 제공합니다. Python, Rust, Node.js 등 다양한 환경에서 활용 가능하며, 빅데이터 분석 및 머신러닝 전처리에 최적화되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의고성능 병렬 처리 기반의 DataFrame 연산 엔진Rust 기반 라이브러리목적대규모 데이터의 효율적인 분석 및 변환Pandas의 성능 한계 극복필요성데이터 크기 증가 및 단일 스레드 한계 극복병렬화 및 메모리 최적화 필수2. 특징항목내용비고고성능SIMD,..

개요Apache Arrow Flight SQL은 대용량 데이터 전송을 위한 고속 RPC(Remote Procedure Call) 프로토콜인 Arrow Flight를 기반으로 한 SQL 쿼리 실행 프레임워크입니다. 기존 JDBC/ODBC 방식의 병목을 해결하고, 고속 데이터 파이프라인 및 분산 SQL 처리에 최적화된 데이터 액세스 계층을 제공합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Apache Arrow 기반의 고성능 SQL API로, Arrow Flight 위에 SQL 인터페이스를 구현한 프로토콜목적분산 환경에서 빠르고 효율적인 SQL 질의 처리 및 데이터 전송 지원필요성기존 ODBC/JDBC의 성능 한계와 직렬화/역직렬화 비용 문제 해결2. 특징특징설명차별점Arrow 기반 전송열지향(Columar) ..