Introduktion

I den hurtigt skiftende verden af ​​store databehandling og analytics, den potentielle styring af omfattende datasæt tjener som en grundlæggende søjle for virksomheder til at træffe informerede beslutninger. Det hjælper dem med at udtrække nyttig indsigt fra deres data. En række forskellige løsninger er dukket op i de sidste par år, såsom Databricks Delta Lake og Apache Iceberg. Disse platforme er udviklet til datasøstyring og tilbyder begge robuste funktioner og funktionaliteter. Men for organisationerne er det nødvendigt at forstå nuancerne i form af arkitektur, tekniske og funktionelle aspekter for at migrere den eksisterende platform. Denne artikel vil udforske den komplekse proces med overgangen fra Databricks Delta Lake til Apache Iceberg.

Læringsmål

• Forstå funktionerne i Databricks og Apache Iceberg.
• Lær at sammenligne de arkitektoniske komponenter mellem Databricks og Apache-isbjerget.
• Forstå den bedste praksis for migrering af deltasøens arkitektur til open source-platform som Iceberg.
• At bruge andre tredjepartsværktøjer som et alternativ til deltasø-platformen.

Denne artikel blev offentliggjort som en del af Data Science Blogathon.

Forstå Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake er dybest set et sofistikeret lagerlag bygget på toppen af Apache Spark rammer. Det tilbyder nogle moderne datafunktioner udviklet til problemfri datahåndtering. Delta Lake har forskellige funktioner i sin kerne:

• SYRE-transaktioner: Delta Lake garanterer de grundlæggende principper for atomicitet, konsistens, isolation og holdbarhed for alle ændringer i brugerdata, hvilket sikrer robuste og gyldige dataoperationer.
• Skema Evolution: Fleksibilitet kommer overvejende med Delta søen, fordi det problemfrit understøtter skemaudvikling, hvilket gør det muligt for industrier at udføre skemaændringer uden at forstyrre eksisterende datapipelines i produktionen.
• Time Travel: Ligesom tidsrejsen i sci-fi-film, giver delta-søen mulighed for at forespørge på datasnapshots på bestemte tidspunkter. Således giver det brugerne mulighed for at dykke dybt ned i omfattende historisk analyse af data og versionsfunktioner.
• Optimeret filhåndtering: Delta Lake understøtter robuste teknikker til at organisere og administrere datafiler og metadata. Det resulterer i optimeret forespørgselsydeevne og mindsker lageromkostninger.

Funktioner af Apache Iceberg

Apache Iceberg giver et konkurrencedygtigt alternativ til virksomheder, der leder efter en forbedret datasøstyringsløsning. Icebergs slår nogle af de traditionelle formater som parket eller ORC. Der er mange karakteristiske fordele:

• Skema Evolution: Brugeren kan udnytte skemaudviklingsfunktionen, mens han udfører skemaændringerne uden dyre tabelomskrivninger.
• Snapshot isolation: Iceberg giver understøttelse af snapshot-isolering og garanterer dermed ensartet læsning og skrivning. Det letter samtidige ændringer i tabellerne uden at kompromittere dataintegriteten.
• Metadata Management: Denne funktion adskiller grundlæggende metadata fra datafilerne. Og gem det i et dedikeret arkiv, som er anderledes end selve datafilerne. Det gør det for at øge ydeevnen og give effektive metadataoperationer.
• Skillevægsbeskæring: Ved at udnytte avancerede beskæringsteknikker optimerer det forespørgselsydeevne ved at reducere de data, der scannes under udførelse af forespørgsler.

Sammenlignende Analyse af arkitekturer

Lad os komme dybere ind i komparativ analyse af arkitekturer:

Databricks Delta Lake-arkitektur

• Opbevaringslag: Delta Lake drage fordel af cloud storage for eksempel Amazon S3, Azure klat som dets underliggende lagerlag , som består af både datafiler og transaktionslogfiler.
• Metadata Management: Metadata forbliver i en transaktionslog. Det fører således til effektive metadataoperationer og garanterer datakonsistens.
• Optimeringsteknikker: Delta Lake udnytter tonsvis af optimeringsteknikker. Det inkluderer dataoverspringning og Z-bestilling for radikalt at forbedre forespørgselsydeevnen og reducere overhead, mens dataene scannes.

Apache isbjergarkitektur

• Adskillelse af metadata: Der er forskel på sammenligning med Databrikker i forhold til at adskille metadata fra datafiler. Isbjerget gemmer metadata i et separat depot fra datafilerne.
• Transaktionel support: For at sikre dataintegriteten og pålideligheden kan Iceberg prale af en robust transaktionsprotokol. Denne protokol garanterer de atomare og konsistente bordoperationer.
• Kompatibilitet: Motorer som Apache Spark, Flink og Presto er let kompatible med Iceberg. Udviklerne har fleksibiliteten til at bruge Iceberg med disse realtids- og batchbehandlingsrammer.

Navigering i migrationslandskab: Overvejelser og bedste praksis

Det kræver en enorm mængde planlægning og udførelse at implementere migreringen fra Databricks Delta Lake til Apache Iceberg. Nogle overvejelser bør gøres, som er:

• Skema Evolution: Garanterer den fejlfri kompatibilitet mellem skemaudviklingsfunktionen i Delta Lake og Iceberg for at bevare konsistensen under skemaændringer.
• Dataoverførsel: Strategierne bør udvikles og på plads med faktorer som datamængde, nedetidskrav og datakonsistens.
• Forespørgselskompatibilitet: Man bør tjekke forespørgselskompatibiliteten mellem Delta Lake og Iceberg. Det vil føre til en glidende overgang, og den eksisterende forespørgselsfunktionalitet vil også være intakt efter migreringen.
• Performance (Præstation) Test: Start omfattende ydeevne- og regressionstest for at kontrollere forespørgselsydeevnen. Udnyttelsen af ​​ressourcer bør også kontrolleres mellem Iceberg og Delta Lake. På den måde kan de potentielle områder genkendes til optimering.

Til migrering kan udviklere bruge nogle foruddefinerede kodeskeletter fra Iceberg og databricks dokumentation og implementere det samme. Trinene er nævnt nedenfor, og sproget, der bruges her, er Scala:

Trin 1: Opret Delta Lake Table

I det indledende trin skal du sikre dig, at S3-bøtten er tom og verificeret, før du fortsætter med at oprette data i den. Når dataoprettelsesprocessen er fuldført, skal du udføre følgende kontrol:

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")

Tilføjelse af valgfri vakuumkode

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

Trin 2: CTAS og Læs Delta Lake Table

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

Trin 3: Læs Delta Lake og skriv til Iceberg Table

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)

Bekræft de data, der er dumpet til isbjergtabellerne under S3

Sammenligning af tredjepartsværktøjer med hensyn til enkelhed, ydeevne, kompatibilitet og support. De to værktøjer dvs. AWS Glue DataBrew og Snowflake kommer med deres eget sæt funktionaliteter.

AWS Glue Data Brew

Migrationsproces:

• Brugervenlighed: AWS Glue DataBrew er et produkt under AWS cloud og giver en brugervenlig oplevelse til datarensning og transformationsopgaver.
• Integration: Glue DataBrew kan integreres problemfrit med andre Amazon cloud-tjenester. For de organisationer, der arbejder med AWS, kan bruge denne service.

Funktionssæt:

• Datatransformation: Den kommer med et stort sæt funktioner til datatransformation (EDA). Det kan være nyttigt under datamigreringen.
• Automatisk profilering: Ligesom de andre open source-værktøjer profilerer DataBrew automatisk data. at opdage enhver inkonsekvens og også anbefale transformationsopgaver.

Ydeevne og kompatibilitet:

• Skalerbarhed: Til behandling af de større datasæt, som kan stødes på under migreringsprocessen, giver Glue DataBrew skalerbarhed til også at håndtere det.
• Kompatibilitet: Det giver kompatibilitet med bredere sæt af formater og datakilder og letter dermed integration med forskellige lagringsløsninger.

Snowflake

Migrationsproces:

• Nem migration: For nemheds skyld har Snowflake migreringstjenester, som hjælper slutbrugere med at flytte fra eksisterende datavarehuse til Snowflake-platformen.
• Omfattende dokumentation: Snowflake tilbyder omfattende dokumentation og rigelig mængde ressourcer til at starte med migreringsprocessen.

Funktionssæt:

• Data warehousing muligheder: Det giver et bredere sæt af lagerfunktioner og understøtter semistrukturerede data, datadeling og datastyring.
• samtidighed: Arkitekturen tillader høj samtidighed, som er velegnet til organisationer med krævende databehandlingskrav.

Ydeevne og kompatibilitet:

• Performance (Præstation): Snowflake er også ydelseseffektiv med hensyn til skalerbarhed, som gør det muligt for slutbrugere at behandle enorme datamængder med lethed.
• Kompatibilitet: Snowflake leverer også forskellige stik til forskellige datakilder, hvilket garanterer krydskompatibilitet med forskellige dataøkosystemer.

Konklusion

For at optimere datasøen og varehusstyrings-workflows og for at udtrække forretningsresultater er overgangen afgørende for organisationerne. Industrierne kan udnytte både platformene med hensyn til kapaciteter og arkitektoniske og tekniske forskelle og beslutte, hvilken de skal vælge for at udnytte det maksimale potentiale i deres datasæt. Det hjælper også organisationer i det lange løb. Med det dynamiske og hurtigt skiftende datalandskab kan innovative løsninger holde organisationer på kant.

Nøgleforsøg

• Apache Iceberg giver fantastiske funktioner som snapshot-isolering, effektiv metadata-administration, partitionsbeskæring, så det fører til forbedring af datasø-styringskapaciteter.
• Migrering til Apache Iceberg handler om forsigtig planlægning og udførelse. Organisationer bør overveje faktorer såsom skemaudvikling, datamigreringsstrategier og forespørgselskompatibilitet.
• Databricks Delta Lake udnytter cloud-lagring som dets underliggende lagerlag, lagrer datafiler og transaktionslogfiler, mens Iceberg adskiller metadata fra datafiler, hvilket forbedrer ydeevnen og skalerbarheden.
• Organisationer bør også overveje de økonomiske konsekvenser såsom lageromkostninger, beregningsafgifter, licensgebyrer og eventuelle ad hoc-ressourcer, der er nødvendige for migreringen.

Ofte stillede spørgsmål

Mediet vist i denne artikel ejes ikke af Analytics Vidhya og bruges efter forfatterens skøn.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
• PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
• PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
• PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
• Kilde: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/