Einleitung

In der sich schnell verändernden Welt der Großen Datenverarbeitung und Analytics dient das potenzielle Management umfangreicher Datensätze als Grundpfeiler für Unternehmen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Es hilft ihnen, nützliche Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. In den letzten Jahren ist eine Vielzahl von Lösungen entstanden, beispielsweise Databricks Delta Lake und Apache Iceberg. Diese Plattformen wurden für das Data Lake Management entwickelt und bieten beide robuste Features und Funktionalitäten. Für die Organisationen ist es jedoch notwendig, die Nuancen in Bezug auf Architektur, technische und funktionale Aspekte für die Migration der bestehenden Plattform zu verstehen. In diesem Artikel wird der komplexe Prozess des Übergangs von Databricks Delta Lake zu Apache Iceberg untersucht.

Lernziele

• Verstehen der Funktionen von Databricks und Apache Iceberg.
• Erfahren Sie, wie Sie die Architekturkomponenten zwischen Databricks und Apache Iceberg vergleichen.
• Verstehen Sie die Best Practices für die Migration der Delta-Lake-Architektur auf eine Open-Source-Plattform wie Iceberg.
• Um andere Tools von Drittanbietern als Alternative zur Delta-Lake-Plattform zu nutzen.

Dieser Artikel wurde als Teil des veröffentlicht Data Science-Blogathon.

Grundlegendes zu Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake ist im Grunde eine hochentwickelte Speicherschicht, die darauf aufbaut Apache Funken Rahmen. Es bietet einige moderne Datenfunktionalitäten, die für eine nahtlose Datenverwaltung entwickelt wurden. Delta Lake hat im Kern verschiedene Merkmale:

• ACID-Transaktionen: Delta Lake garantiert die Grundprinzipien der Atomizität, Konsistenz, Isolation und Haltbarkeit für alle Änderungen an Benutzerdaten und gewährleistet so robuste und gültige Datenoperationen.
• Schema-Evolution: Flexibilität kommt in erster Linie mit Delta Lake, weil es die Schemaentwicklung nahtlos unterstützt und es Branchen so ermöglicht, Schemaänderungen durchzuführen, ohne bestehende Datenpipelines in der Produktion zu stören.
• Zeitreise: Genau wie die Zeitreise in Science-Fiction-Filmen bietet der Delta Lake die Möglichkeit, Datenschnappschüsse zu bestimmten Zeitpunkten abzufragen. Auf diese Weise können Benutzer tief in die umfassende historische Analyse von Daten und Versionierungsfunktionen eintauchen.
• Optimierte Dateiverwaltung: Delta Lake unterstützt robuste Techniken zum Organisieren und Verwalten von Datendateien und Metadaten. Dies führt zu einer optimierten Abfrageleistung und einer Reduzierung der Speicherkosten.

Funktionen von Apache Iceberg

Apache Iceberg bietet eine wettbewerbsfähige Alternative für Unternehmen, die nach einer verbesserten Data-Lake-Management-Lösung suchen. Icebergs übertrifft einige der traditionellen Formate wie Parquet oder ORC. Es gibt viele entscheidende Vorteile:

• Schema-Evolution: Der Benutzer kann die Schemaentwicklungsfunktion nutzen, während er die Schemaänderungen ohne teure Tabellenumschreibungen durchführt.
• Snapshot-Isolierung: Iceberg bietet Unterstützung für Snapshot-Isolation und garantiert so konsistente Lese- und Schreibvorgänge. Es erleichtert gleichzeitige Änderungen in den Tabellen, ohne die Datenintegrität zu beeinträchtigen.
• Metadatenverwaltung: Diese Funktion trennt grundsätzlich Metadaten von den Datendateien. Und speichern Sie es in einem speziellen Repo, das sich von den Datendateien selbst unterscheidet. Dies geschieht, um die Leistung zu steigern und effiziente Metadatenvorgänge zu ermöglichen.
• Partitionsbeschneidung: Durch die Nutzung fortschrittlicher Bereinigungstechniken wird die Abfrageleistung optimiert, indem die während der Abfrageausführung gescannten Daten reduziert werden.

Vergleichende Analyse von Architekturen

Lassen Sie uns tiefer in die vergleichende Analyse von Architekturen einsteigen:

Databricks Delta Lake-Architektur

• Speicherschicht: Delta Lake nutzt Cloud-Speicher, zum Beispiel Amazon S3, Azurblauer Klecks als zugrunde liegende Speicherschicht, die sowohl aus Datendateien als auch aus Transaktionsprotokollen besteht.
• Metadatenverwaltung: Metadaten bleiben in einem Transaktionsprotokoll. Dies führt zu effizienten Metadatenoperationen und gewährleistet die Datenkonsistenz.
• Optimierungstechniken: Delta Lake verbraucht Tonnen von Optimierungstechniken. Es umfasst das Überspringen von Daten und die Z-Reihenfolge, um die Abfrageleistung radikal zu verbessern und den Overhead beim Scannen der Daten zu reduzieren.

Apache Iceberg-Architektur

• Trennung von Metadaten: Es gibt einen Unterschied zum Vergleich mit Databricks im Hinblick auf die Trennung von Metadaten und Datendateien. Der Eisberg speichert Metadaten in einem von den Datendateien getrennten Repository.
• Transaktionsunterstützung: Um die Datenintegrität und -zuverlässigkeit zu gewährleisten, verfügt Iceberg über ein robustes Transaktionsprotokoll. Dieses Protokoll garantiert die atomaren und konsistenten Tabellenoperationen.
• Kompatibilität: Die Engines wie Apache Spark, Flink und Presto sind problemlos mit dem Iceberg kompatibel. Die Entwickler haben die Flexibilität, Iceberg mit diesen Echtzeit- und Stapelverarbeitungs-Frameworks zu verwenden.

Navigieren in der Migrationslandschaft: Überlegungen und Best Practices

Die Umsetzung der Migration von Databricks Delta Lake zu Apache Iceberg erfordert einen enormen Planungs- und Ausführungsaufwand. Es sollten einige Überlegungen angestellt werden:

• Schema-Evolution: Gewährleistung der einwandfreien Kompatibilität zwischen der Schemaentwicklungsfunktion von Delta Lake und Iceberg, um die Konsistenz bei Schemaänderungen zu wahren.
• Datenmigration: Die Strategien sollten unter Berücksichtigung von Faktoren wie Datenvolumen, Ausfallzeitanforderungen und Datenkonsistenz entwickelt und umgesetzt werden.
• Abfragekompatibilität: Man sollte die Abfragekompatibilität zwischen Delta Lake und Iceberg prüfen. Dies führt zu einem reibungslosen Übergang und die vorhandene Abfragefunktionalität bleibt auch nach der Migration erhalten.
• Leistung Testen: Initiieren Sie umfangreiche Leistungs- und Regressionstests, um die Abfrageleistung zu überprüfen. Auch zwischen Iceberg und Delta Lake soll die Ressourcenausnutzung überprüft werden. Dadurch können potenzielle Optimierungspotenziale erkannt werden.

Für die Migration können Entwickler einige vordefinierte Codegerüste aus der Dokumentation von Iceberg und Databricks verwenden und diese implementieren. Die Schritte sind unten aufgeführt und die hier verwendete Sprache ist Scala:

Schritt 1: Erstellen Sie eine Delta-Lake-Tabelle

Stellen Sie im ersten Schritt sicher, dass der S3-Bucket leer und überprüft ist, bevor Sie mit der Erstellung von Daten darin fortfahren. Führen Sie nach Abschluss des Datenerstellungsprozesses die folgende Prüfung durch:

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")

Hinzufügen eines optionalen Vakuumcodes

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

Schritt 2: CTAS und Lesen der Delta Lake-Tabelle

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

Schritt 3: Delta Lake lesen und in die Iceberg-Tabelle schreiben

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)

Überprüfen Sie die in den Iceberg-Tabellen unter S3 gespeicherten Daten

Vergleich der Tools von Drittanbietern im Hinblick auf Einfachheit, Leistung, Kompatibilität und Support. Die beiden Tools, d. h. AWS Glue DataBrew und Snowflake verfügen über eigene Funktionen.

AWS Glue Data Brew

Migrationsprozess:

• Benutzerfreundlich: AWS Glue DataBrew ist ein Produkt in der AWS-Cloud und bietet eine benutzerfreundliche Erfahrung für Datenbereinigungs- und Transformationsaufgaben.
• Integration: Glue DataBrew kann nahtlos in andere Amazon-Cloud-Dienste integriert werden. Organisationen, die mit AWS zusammenarbeiten, können diesen Service nutzen.

Funktionsumfang:

• Datenumwandlung: Es verfügt über zahlreiche Funktionen für die Datentransformation (EDA). Dies kann während der Datenmigration nützlich sein.
• Automatische Profilerstellung: Wie die anderen Open-Source-Tools profiliert DataBrew automatisch Daten. um etwaige Inkonsistenzen zu erkennen und auch Transformationsaufgaben zu empfehlen.

Leistung und Kompatibilität:

• Skalierbarkeit: Für die Verarbeitung größerer Datensätze, die während des Migrationsprozesses auftreten können, bietet Glue DataBrew Skalierbarkeit, um auch dies zu bewältigen.
• Kompatibilität: Es bietet Kompatibilität mit einer breiteren Palette von Formaten und Datenquellen und erleichtert so die Integration mit verschiedenen Speicherlösungen.

Schneeflocke

Migrationsprozess:

• Einfache Migration: Der Einfachheit halber verfügt Snowflake über Migrationsdienste, die Endbenutzern den Wechsel von vorhandenen Data Warehouses zur Snowflake-Plattform erleichtern.
• Umfassende Dokumentation: Snowflake bietet umfangreiche Dokumentation und reichlich Ressourcen, um mit dem Migrationsprozess zu beginnen.

Funktionsumfang:

• Data Warehousing-Funktionen: Es bietet ein breiteres Spektrum an Warehousing-Funktionen und unterstützt halbstrukturierte Daten, Datenfreigabe und Datenverwaltung.
• Nebenläufigkeit: Die Architektur ermöglicht eine hohe Parallelität, was für Organisationen mit anspruchsvollen Datenverarbeitungsanforderungen geeignet ist.

Leistung und Kompatibilität:

• Leistung: Snowflake ist auch hinsichtlich der Skalierbarkeit leistungseffizient, sodass Endbenutzer problemlos große Datenmengen verarbeiten können.
• Kompatibilität: Snowflake stellt außerdem verschiedene Konnektoren für unterschiedliche Datenquellen zur Verfügung und gewährleistet so die Kreuzkompatibilität mit unterschiedlichen Datenökosystemen.

Zusammenfassung

Um die Arbeitsabläufe im Data Lake- und Warehouse-Management zu optimieren und Geschäftsergebnisse zu erzielen, ist der Übergang für die Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Branchen können beide Plattformen hinsichtlich ihrer Fähigkeiten sowie architektonischen und technischen Unterschiede nutzen und entscheiden, welche sie wählen, um das maximale Potenzial ihrer Datensätze zu nutzen. Es hilft Organisationen auch auf lange Sicht. Angesichts der sich dynamisch und schnell verändernden Datenlandschaft können innovative Lösungen Unternehmen auf dem Laufenden halten.

Key Take Away

• Apache Iceberg bietet fantastische Funktionen wie Snapshot-Isolation, effiziente Metadatenverwaltung und Partitionsbereinigung und führt so zu einer Verbesserung der Data-Lake-Managementfunktionen.
• Bei der Migration zu Apache Iceberg bedarf es einer sorgfältigen Planung und Ausführung. Organisationen sollten Faktoren wie Schemaentwicklung, Datenmigrationsstrategien und Abfragekompatibilität berücksichtigen.
• Databricks Delta Lake nutzt Cloud-Speicher als zugrunde liegende Speicherschicht und speichert Datendateien und Transaktionsprotokolle, während Iceberg Metadaten von Datendateien trennt und so die Leistung und Skalierbarkeit verbessert.
• Organisationen sollten auch die finanziellen Auswirkungen wie Speicherkosten, Rechengebühren, Lizenzgebühren und alle für die Migration erforderlichen Ad-hoc-Ressourcen berücksichtigen.

Häufig gestellte Fragen

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• Quelle: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/