ভূমিকা

দ্রুত পরিবর্তনশীল বিশ্বে তথ্য প্রক্রিয়াজাতকরণ এবং বিশ্লেষণ, বিস্তৃত ডেটাসেটের সম্ভাব্য ব্যবস্থাপনা কোম্পানির জন্য জ্ঞাত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য একটি মৌলিক স্তম্ভ হিসাবে কাজ করে। এটি তাদের ডেটা থেকে দরকারী অন্তর্দৃষ্টি বের করতে সাহায্য করে। বিগত কয়েক বছরে বিভিন্ন সমাধান আবির্ভূত হয়েছে, যেমন ডাটাব্রিক্স ডেল্টা লেক এবং অ্যাপাচি আইসবার্গ। এই প্ল্যাটফর্মগুলি ডেটা লেক পরিচালনার জন্য তৈরি করা হয়েছিল এবং উভয়ই শক্তিশালী বৈশিষ্ট্য এবং কার্যকারিতা অফার করে। তবে সংস্থাগুলির জন্য বিদ্যমান প্ল্যাটফর্মটি স্থানান্তর করার জন্য স্থাপত্য, প্রযুক্তিগত এবং কার্যকরী দিকগুলির ক্ষেত্রে সূক্ষ্মতাগুলি উপলব্ধি করা প্রয়োজন। এই নিবন্ধটি ডেটাব্রিক্স ডেল্টা লেক থেকে অ্যাপাচি আইসবার্গে রূপান্তরের জটিল প্রক্রিয়াটি অন্বেষণ করবে।

শিক্ষার উদ্দেশ্য

• ডেটাব্রিক্স এবং অ্যাপাচি আইসবার্গের বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝা।
• Databricks এবং Apache Iceberg এর মধ্যে স্থাপত্য উপাদানের তুলনা করতে শিখুন।
• আইসবার্গের মতো ওপেন সোর্স প্ল্যাটফর্মে ডেল্টা লেক আর্কিটেকচার স্থানান্তর করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি বুঝুন।
• ডেল্টা লেক প্ল্যাটফর্মের বিকল্প হিসাবে অন্যান্য তৃতীয় পক্ষের সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করা।

এই নিবন্ধটি একটি অংশ হিসাবে প্রকাশিত হয়েছিল ডেটা সায়েন্স ব্লগাথন।

ডেটাব্রিক্স ডেল্টা লেক বোঝা

Databricks ডেল্টা লেক মূলত উপরে নির্মিত স্টোরেজ একটি অত্যাধুনিক স্তর আপা স্পার্ক কাঠামো এটি নির্বিঘ্ন ডেটা পরিচালনার জন্য উন্নত কিছু আধুনিক ডেটা কার্যকারিতা সরবরাহ করে। ডেল্টা লেকের মূল অংশে বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য রয়েছে:

• ACID লেনদেন: ডেল্টা লেক ব্যবহারকারীর ডেটাতে সমস্ত পরিবর্তনের জন্য পরমাণু, সামঞ্জস্য, বিচ্ছিন্নতা এবং স্থায়িত্বের মৌলিক নীতিগুলির গ্যারান্টি দেয়, এইভাবে শক্তিশালী এবং বৈধ ডেটা অপারেশন নিশ্চিত করে৷
• স্কিমা বিবর্তন: নমনীয়তা সঙ্গে প্রধানত আসে ডেল্টা লেক, কারণ এটি নির্বিঘ্নে স্কিমা বিবর্তনকে সমর্থন করে এইভাবে শিল্পগুলিকে উৎপাদনে বিদ্যমান ডেটা পাইপলাইনগুলিকে বিরক্ত না করে স্কিমা পরিবর্তনগুলি চালাতে সক্ষম করে।
• সময় ভ্রমণ: সাই-ফাই মুভিতে টাইম ট্রাভেলের মতই, ডেল্টা হ্রদ নির্দিষ্ট সময়ে নির্দিষ্ট সময়ে ডেটা স্ন্যাপশট অনুসন্ধান করার ক্ষমতা প্রদান করে। এইভাবে এটি ব্যবহারকারীদের ডেটা এবং সংস্করণ করার ক্ষমতার ব্যাপক ঐতিহাসিক বিশ্লেষণে গভীরভাবে ডুব দিতে দেয়।
• অপ্টিমাইজ করা ফাইল ম্যানেজমেন্ট: ডেল্টা লেক ডেটা ফাইল এবং মেটাডেটা সংগঠিত এবং পরিচালনার জন্য শক্তিশালী কৌশল সমর্থন করে। এটি অপ্টিমাইজড ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা এবং স্টোরেজ খরচ কমানোর ফলাফল.

অ্যাপাচি আইসবার্গের বৈশিষ্ট্য

Apache Iceberg বর্ধিত ডেটা লেক ম্যানেজমেন্ট সমাধান খুঁজছেন কোম্পানিগুলির জন্য একটি প্রতিযোগিতামূলক বিকল্প প্রদান করে। আইসবার্গ কিছু ঐতিহ্যবাহী বিন্যাস যেমন Parquet বা ORC বীট করে। অনেক স্বাতন্ত্র্যসূচক সুবিধা আছে:

• স্কিমা বিবর্তন: ব্যয়বহুল টেবিল পুনর্লিখন ছাড়া স্কিমা পরিবর্তনগুলি সম্পাদন করার সময় ব্যবহারকারী স্কিমা বিবর্তন বৈশিষ্ট্যটি লাভ করতে পারে।
• স্ন্যাপশট বিচ্ছিন্নতা: আইসবার্গ স্ন্যাপশট বিচ্ছিন্নতার জন্য সমর্থন প্রদান করে, এইভাবে ধারাবাহিকভাবে পড়া এবং লেখার নিশ্চয়তা দেয়। এটি ডেটা অখণ্ডতার সাথে আপস না করে টেবিলে সমসাময়িক পরিবর্তনগুলিকে সহজতর করে৷
• মেটাডেটা ব্যবস্থাপনা: এই বৈশিষ্ট্যটি মূলত ডেটা ফাইল থেকে মেটাডেটা আলাদা করে। এবং এটি একটি ডেডিকেটেড রেপোতে সংরক্ষণ করুন যা ডেটা ফাইল থেকে আলাদা। এটি কর্মক্ষমতা বাড়াতে এবং দক্ষ মেটাডেটা ক্রিয়াকলাপকে শক্তিশালী করতে এটি করে।
• পার্টিশন ছাঁটাই: উন্নত ছাঁটাই কৌশল ব্যবহার করে, এটি ক্যোয়ারী সম্পাদনের সময় স্ক্যান করা ডেটা হ্রাস করে ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করে।

স্থাপত্যের তুলনামূলক বিশ্লেষণ

আসুন স্থাপত্যের তুলনামূলক বিশ্লেষণে আরও গভীরে যাই:

ডেটাব্রিক্স ডেল্টা লেক আর্কিটেকচার

• স্টোরেজ লেয়ার: ডেল্টা লেক ক্লাউড স্টোরেজের সুবিধা নিন যেমন Amazon S3, আজুর ব্লব স্টোরেজ এর অন্তর্নিহিত স্তর হিসাবে, যা ডেটা ফাইল এবং লেনদেন লগ উভয়ই নিয়ে গঠিত।
• মেটাডেটা ব্যবস্থাপনা: মেটাডেটা একটি লেনদেন লগের মধ্যে থাকে। এইভাবে এটি দক্ষ মেটাডেটা অপারেশনের দিকে পরিচালিত করে এবং ডেটা সামঞ্জস্যের গ্যারান্টি দেয়।
• অনুকূলকরণ কৌশল: ডেল্টা লেক টন ব্যবহার করে অপ্টিমাইজেশন কৌশল. এতে ডেটা স্কিপিং এবং জেড-অর্ডারিং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যাতে ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা আমূল উন্নত করা যায় এবং ডেটা স্ক্যান করার সময় ওভারহেড কমানো যায়।

অ্যাপাচি আইসবার্গ আর্কিটেকচার

• মেটাডেটা বিচ্ছেদ: সাথে তুলনা করলে পার্থক্য আছে ডেটাব্রিক্স ডেটা ফাইল থেকে মেটাডেটা আলাদা করার ক্ষেত্রে। আইসবার্গ ডেটা ফাইলগুলি থেকে একটি পৃথক সংগ্রহস্থলে মেটাডেটা সঞ্চয় করে।
• লেনদেন সমর্থন: ডেটা অখণ্ডতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য, আইসবার্গ একটি শক্তিশালী লেনদেন প্রোটোকল নিয়ে গর্ব করে৷ এই প্রোটোকল পারমাণবিক এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ টেবিল অপারেশনের গ্যারান্টি দেয়।
• সামঞ্জস্যের: অ্যাপাচি স্পার্ক, ফ্লিঙ্ক এবং প্রেস্টোর মতো ইঞ্জিনগুলি আইসবার্গের সাথে সহজেই সামঞ্জস্যপূর্ণ। বিকাশকারীদের এই রিয়েল-টাইম এবং ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণ কাঠামোর সাথে আইসবার্গ ব্যবহার করার নমনীয়তা রয়েছে।

নেভিগেটিং মাইগ্রেশন ল্যান্ডস্কেপ: বিবেচনা এবং সর্বোত্তম অনুশীলন

ডেটাব্রিক্স ডেল্টা লেক থেকে অ্যাপাচি আইসবার্গে স্থানান্তর বাস্তবায়নের জন্য প্রচুর পরিমাণে পরিকল্পনা এবং বাস্তবায়নের প্রয়োজন। কিছু বিবেচনা করা উচিত যা হল:

• স্কিমা বিবর্তন: স্কিমা পরিবর্তনের সময় সামঞ্জস্য রক্ষা করতে ডেল্টা লেক এবং আইসবার্গের স্কিমা বিবর্তন বৈশিষ্ট্যের মধ্যে ত্রুটিহীন সামঞ্জস্যের গ্যারান্টি।
• তথ্য স্থানান্তর: ডেটার আয়তন, ডাউনটাইম প্রয়োজনীয়তা এবং ডেটা সামঞ্জস্যের মতো কারণগুলির সাথে কৌশলগুলি তৈরি করা উচিত।
• ক্যোয়ারী সামঞ্জস্য: ডেল্টা লেক এবং আইসবার্গের মধ্যে ক্যোয়ারী সামঞ্জস্যতা সম্পর্কে একজনের পরীক্ষা করা উচিত। এটি মসৃণ রূপান্তরের দিকে পরিচালিত করবে এবং বিদ্যমান কোয়েরি কার্যকারিতাও মাইগ্রেশন-পরবর্তী অক্ষত থাকবে।
• সম্পাদন পরীক্ষামূলক: ক্যোয়ারী কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করার জন্য ব্যাপক কর্মক্ষমতা এবং রিগ্রেশন পরীক্ষা শুরু করুন। আইসবার্গ এবং ডেল্টা লেকের মধ্যে সম্পদের ব্যবহারও পরীক্ষা করা উচিত। এইভাবে, সম্ভাব্য ক্ষেত্রগুলি অপ্টিমাইজেশনের জন্য স্বীকৃত হতে পারে।

মাইগ্রেশনের জন্য ডেভেলপাররা আইসবার্গ এবং ডাটাব্রিক্স ডকুমেন্টেশন থেকে কিছু পূর্বনির্ধারিত কোড কঙ্কাল ব্যবহার করতে পারেন এবং একই বাস্তবায়ন করতে পারেন। ধাপগুলি নীচে উল্লেখ করা হয়েছে এবং এখানে ব্যবহৃত ভাষা হল Scala:

ধাপ 1: ডেল্টা লেক টেবিল তৈরি করুন

প্রাথমিক ধাপে, নিশ্চিত করুন যে S3 বালতিটি খালি এবং এর মধ্যে ডেটা তৈরি করার আগে যাচাই করা হয়েছে। একবার ডেটা তৈরির প্রক্রিয়াটি সম্পূর্ণ হলে, নিম্নলিখিত পরীক্ষাটি সম্পাদন করুন:

val data=spark.range(0,5)
data.write.format("delta").save("s3://testing_bucket/delta-table")

spark.read.format("delta").load("s3://testing_bucket/delta-table")

ঐচ্ছিক ভ্যাকুয়াম কোড যোগ করা হচ্ছে

#adding optional code for vaccum later
val data=spark.range(5,10)
data.write.format("delta").mode("overwrite").save("s3://testing_bucket/delta-table")

ধাপ 2 : CTAS এবং রিডিং ডেল্টা লেক টেবিল

#reading delta lake table
spark.read.format("delta").load("s3://testing_bucket/delta-table")

ধাপ 3: ডেল্টা লেক পড়া এবং আইসবার্গ টেবিলে লিখুন

val df_delta=spark.read.format("delta").load("s3://testing_bucket/delta-table")
df_delta.writeTo("test.db.iceberg_ctas").create()
spark.read.format("iceberg").load("test.db.iceberg.ctas)

S3 এর অধীনে আইসবার্গ টেবিলে ডাম্প করা ডেটা যাচাই করুন

সরলতা, কর্মক্ষমতা, সামঞ্জস্য এবং সমর্থন পরিপ্রেক্ষিতে তৃতীয় পক্ষের সরঞ্জামগুলির তুলনা করা। দুটি হাতিয়ার অর্থাৎ। AWS Glue DataBrew এবং Snowflake তাদের নিজস্ব কার্যকারিতা নিয়ে আসে।

AWS আঠালো ডেটাব্রু

মাইগ্রেশন প্রক্রিয়া:

• ব্যবহারে সহজ: AWS Glue DataBrew হল AWS ক্লাউডের অধীনে একটি পণ্য এবং ডেটা পরিষ্কার এবং রূপান্তরের কাজগুলির জন্য একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব অভিজ্ঞতা প্রদান করে৷
• ইন্টিগ্রেশন: আঠালো DataBrew অন্যান্য আমাজন ক্লাউড পরিষেবার সাথে নির্বিঘ্নে একত্রিত করা যেতে পারে। AWS এর সাথে কাজ করা সংস্থাগুলির জন্য এই পরিষেবাটি ব্যবহার করতে পারে।

বৈশিষ্ট্য সেট:

• ডেটা ট্রান্সফরমেশন: এটি ডেটা ট্রান্সফরমেশন (EDA) এর জন্য বড় বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে আসে। এটি ডেটা মাইগ্রেশনের সময় কাজে আসতে পারে।
• স্বয়ংক্রিয় প্রোফাইলিং: অন্যান্য ওপেন সোর্স টুলের মত, DataBrew স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা প্রোফাইল করে। কোনো অসঙ্গতি সনাক্ত করতে এবং রূপান্তরের কাজগুলি সুপারিশ করতে।

কর্মক্ষমতা এবং সামঞ্জস্যতা:

• স্কেলেবিলিটি: মাইগ্রেশন প্রক্রিয়া চলাকালীন বৃহত্তর ডেটাসেটগুলির প্রক্রিয়াকরণের জন্য, Glue DataBrew এটি পরিচালনা করার জন্য মাপযোগ্যতা প্রদান করে।
• সঙ্গতি: এটি বিস্তৃত ফর্ম্যাট এবং ডেটা উত্সগুলির সাথে সামঞ্জস্য প্রদান করে, এইভাবে বিভিন্ন স্টোরেজ সমাধানের সাথে একীকরণের সুবিধা দেয়৷

তুষারকণা

মাইগ্রেশন প্রক্রিয়া:

• মাইগ্রেশন সহজ: সরলতার জন্য, স্নোফ্লেকের মাইগ্রেশন পরিষেবা রয়েছে যা শেষ ব্যবহারকারীদের বিদ্যমান ডেটা গুদাম থেকে স্নোফ্লেক প্ল্যাটফর্মে যেতে সাহায্য করে৷
• বিস্তৃত ডকুমেন্টেশন: স্নোফ্লেক মাইগ্রেশন প্রক্রিয়া শুরু করার জন্য বিশাল ডকুমেন্টেশন এবং পর্যাপ্ত পরিমাণ সম্পদ সরবরাহ করে।

বৈশিষ্ট্য সেট:

• ডেটা গুদামজাত করার ক্ষমতা: এটি গুদামজাতকরণ বৈশিষ্ট্যগুলির বিস্তৃত সেট সরবরাহ করে এবং আধা-কাঠামোগত ডেটা, ডেটা ভাগ করে নেওয়া এবং ডেটা পরিচালনার জন্য সমর্থন করে৷
• concurrency: আর্কিটেকচারটি উচ্চ সঙ্গতির অনুমতি দেয় যা তথ্য প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজনীয়তা দাবি করা সংস্থাগুলির জন্য উপযুক্ত।

কর্মক্ষমতা এবং সামঞ্জস্যতা:

• সম্পাদন: স্নোফ্লেক স্কেলেবিলিটির ক্ষেত্রেও পারফরম্যান্স দক্ষ যা শেষ-ব্যবহারকারীদের সহজে বিশাল ডেটা ভলিউম প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে।
• সঙ্গতি: স্নোফ্লেক বিভিন্ন ডেটা উত্সের জন্য বিভিন্ন সংযোগকারীও সরবরাহ করে, এইভাবে বিভিন্ন ডেটা ইকোসিস্টেমের সাথে ক্রস সামঞ্জস্যের গ্যারান্টি দেয়।

উপসংহার

ডেটা লেক এবং গুদাম পরিচালনার কর্মপ্রবাহকে অপ্টিমাইজ করতে এবং ব্যবসার ফলাফল বের করতে, সংস্থাগুলির জন্য রূপান্তরটি অত্যাবশ্যক৷ শিল্পগুলি সক্ষমতা এবং স্থাপত্য এবং প্রযুক্তিগত বৈষম্যের পরিপ্রেক্ষিতে উভয় প্ল্যাটফর্মের সুবিধা নিতে পারে এবং সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে তাদের ডেটা সেটের সর্বাধিক সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে কোনটি বেছে নেবে৷ এটি দীর্ঘমেয়াদে সংস্থাগুলিকেও সহায়তা করে। গতিশীল এবং দ্রুত পরিবর্তনশীল ডেটা ল্যান্ডস্কেপের সাথে, উদ্ভাবনী সমাধানগুলি সংস্থাগুলিকে প্রান্তে রাখতে পারে।

কী Takeaways

• অ্যাপাচি আইসবার্গ স্ন্যাপশট আইসোলেশন, দক্ষ মেটাডেটা ম্যানেজমেন্ট, পার্টিশন প্রুনিং এর মতো চমৎকার বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করে যার ফলে এটি ডেটা লেক পরিচালনার ক্ষমতা উন্নত করে।
• অ্যাপাচি আইসবার্গে স্থানান্তরিত হওয়া সতর্ক পরিকল্পনা এবং বাস্তবায়নের সাথে সম্পর্কিত। সংস্থাগুলির স্কিমা বিবর্তন, ডেটা মাইগ্রেশন কৌশল এবং ক্যোয়ারী সামঞ্জস্যের মতো কারণগুলি বিবেচনা করা উচিত।
• ডেটাব্রিক্স ডেল্টা লেক ক্লাউড স্টোরেজকে তার অন্তর্নিহিত স্টোরেজ লেয়ার হিসাবে ব্যবহার করে, ডেটা ফাইল এবং লেনদেন লগ সংরক্ষণ করে, যখন আইসবার্গ মেটাডেটা ডেটা ফাইল থেকে আলাদা করে, কর্মক্ষমতা এবং মাপযোগ্যতা বাড়ায়।
• সংস্থাগুলিকে সঞ্চয়ের খরচ, কম্পিউট চার্জ, লাইসেন্সিং ফি এবং মাইগ্রেশনের জন্য প্রয়োজনীয় যে কোনও অ্যাড-হক সংস্থানগুলির মতো আর্থিক প্রভাবগুলিও বিবেচনা করা উচিত।

সচরাচর জিজ্ঞাস্য

এই নিবন্ধে দেখানো মিডিয়া Analytics বিদ্যার মালিকানাধীন নয় এবং লেখকের বিবেচনার ভিত্তিতে ব্যবহার করা হয়।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/