Εισαγωγή

Στον ταχέως μεταβαλλόμενο κόσμο των μεγάλων επεξεργασία δεδομένων και την ανάλυση, η πιθανή διαχείριση εκτεταμένων συνόλων δεδομένων χρησιμεύει ως θεμελιώδης πυλώνας για τις εταιρείες για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Τους βοηθά να εξάγουν χρήσιμες πληροφορίες από τα δεδομένα τους. Μια ποικιλία λύσεων έχει προκύψει τα τελευταία χρόνια, όπως το Databricks Delta Lake και το Apache Iceberg. Αυτές οι πλατφόρμες αναπτύχθηκαν για τη διαχείριση λιμνών δεδομένων και αμφότερες προσφέρουν ισχυρά χαρακτηριστικά και λειτουργίες. Αλλά για τους οργανισμούς είναι απαραίτητο να κατανοήσουν τις αποχρώσεις όσον αφορά την αρχιτεκτονική, τις τεχνικές και λειτουργικές πτυχές για τη μετάβαση στην υπάρχουσα πλατφόρμα. Αυτό το άρθρο θα διερευνήσει την περίπλοκη διαδικασία μετάβασης από τη λίμνη Δέλτα του Databricks στο παγόβουνο Apache.

Στόχοι μάθησης

• Κατανόηση των χαρακτηριστικών των Databricks και του Apache Iceberg.
• Μάθετε να συγκρίνετε τα αρχιτεκτονικά στοιχεία μεταξύ των Databricks και του Apache Iceberg.
• Κατανοήστε τις βέλτιστες πρακτικές για τη μετάβαση της αρχιτεκτονικής της λίμνης δέλτα σε πλατφόρμα ανοιχτού κώδικα όπως το Iceberg.
• Για να χρησιμοποιήσετε άλλα εργαλεία τρίτων ως εναλλακτική λύση στην πλατφόρμα της λίμνης δέλτα.

Αυτό το άρθρο δημοσιεύθηκε ως μέρος του Data Science Blogathon.

Κατανόηση του Databricks Delta Lake

Το Databricks Delta Lake είναι βασικά ένα εξελιγμένο στρώμα αποθήκευσης χτισμένο στην κορυφή του Apache Spark δομή. Προσφέρει ορισμένες σύγχρονες λειτουργίες δεδομένων που αναπτύχθηκαν για απρόσκοπτη διαχείριση δεδομένων. Η λίμνη Delta έχει διάφορα χαρακτηριστικά στον πυρήνα της:

• Συναλλαγές ACID: Η Delta Lake εγγυάται τις θεμελιώδεις αρχές της Ατομικότητας, της Συνέπειας, της Απομόνωσης και της Ανθεκτικότητας για όλες τις τροποποιήσεις στα δεδομένα των χρηστών, διασφαλίζοντας έτσι ισχυρές και έγκυρες λειτουργίες δεδομένων.
• Εξέλιξη Σχήματος: Η ευελιξία συνοδεύεται κυρίως από Λίμνη Δέλτα, επειδή υποστηρίζει απρόσκοπτα την εξέλιξη των σχημάτων, επιτρέποντας έτσι στις βιομηχανίες να πραγματοποιούν αλλαγές σχήματος χωρίς να διαταράσσονται οι υπάρχουσες σωληνώσεις δεδομένων στην παραγωγή.
• Ταξίδι στο χρόνο: Ακριβώς όπως το ταξίδι στο χρόνο στις ταινίες επιστημονικής φαντασίας, η λίμνη δέλτα παρέχει τη δυνατότητα αναζήτησης στιγμιότυπων δεδομένων σε συγκεκριμένα χρονικά σημεία. Έτσι, παρέχει στους χρήστες τη βαθιά κατάδυση σε ολοκληρωμένη ιστορική ανάλυση δεδομένων και δυνατότητες έκδοσης εκδόσεων.
• Βελτιστοποιημένη διαχείριση αρχείων: Το Delta Lake υποστηρίζει ισχυρές τεχνικές για την οργάνωση και τη διαχείριση αρχείων δεδομένων και μεταδεδομένων. Έχει ως αποτέλεσμα τη βελτιστοποιημένη απόδοση των ερωτημάτων και την ελάφρυνση του κόστους αποθήκευσης.

Χαρακτηριστικά του Apache Iceberg

Το Apache Iceberg παρέχει μια ανταγωνιστική εναλλακτική λύση για εταιρείες που αναζητούν βελτιωμένη λύση διαχείρισης λιμνών δεδομένων. Το Icebergs ξεπερνά ορισμένες από τις παραδοσιακές μορφές όπως το Parquet ή το ORC. Υπάρχουν πολλά διακριτικά πλεονεκτήματα:

• Εξέλιξη Σχήματος: Ο χρήστης μπορεί να αξιοποιήσει τη δυνατότητα εξέλιξης σχήματος κατά την εκτέλεση των αλλαγών σχήματος χωρίς δαπανηρές επανεγγραφές πίνακα.
• Απομόνωση στιγμιότυπου: Το Iceberg παρέχει υποστήριξη για την απομόνωση στιγμιότυπων, διασφαλίζοντας έτσι συνεπή ανάγνωση και εγγραφή. Διευκολύνει τις ταυτόχρονες τροποποιήσεις στους πίνακες χωρίς να διακυβεύεται η ακεραιότητα των δεδομένων.
• Διαχείριση μεταδεδομένων: Αυτή η δυνατότητα ουσιαστικά διαχωρίζει τα μεταδεδομένα από τα αρχεία δεδομένων. Και αποθηκεύστε το σε ένα αποκλειστικό αποθετήριο που είναι διαφορετικό από τα ίδια τα αρχεία δεδομένων. Το κάνει για να ενισχύσει την απόδοση και να ενισχύσει αποτελεσματικές λειτουργίες μεταδεδομένων.
• Κλάδεμα χωρισμάτων: Αξιοποιώντας προηγμένες τεχνικές κλαδέματος, βελτιστοποιεί την απόδοση του ερωτήματος μειώνοντας τα δεδομένα που σαρώνονται κατά την εκτέλεση του ερωτήματος.

Συγκριτική Ανάλυση Αρχιτεκτονικών

Ας εμβαθύνουμε στη συγκριτική ανάλυση των αρχιτεκτονικών:

Databricks Delta Lake Architecture

• Στρώμα αποθήκευσης: Η Delta Lake εκμεταλλεύεται την αποθήκευση cloud, για παράδειγμα Amazon S3, Azure Blob ως το υποκείμενο στρώμα αποθήκευσης , το οποίο αποτελείται τόσο από αρχεία δεδομένων όσο και από αρχεία καταγραφής συναλλαγών.
• Διαχείριση μεταδεδομένων: Τα μεταδεδομένα παραμένουν σε ένα αρχείο καταγραφής συναλλαγών. Έτσι οδηγεί σε αποτελεσματικές λειτουργίες μεταδεδομένων και εγγυάται τη συνέπεια των δεδομένων.
• Τεχνικές βελτιστοποίησης: Η λίμνη Δέλτα χρησιμοποιεί τόνους τεχνικές βελτιστοποίησης. Περιλαμβάνει παράβλεψη δεδομένων και παραγγελία Z για τη ριζική βελτίωση της απόδοσης των ερωτημάτων και τη μείωση των επιβαρύνσεων κατά τη σάρωση των δεδομένων.

Apache Iceberg Architecture

• Διαχωρισμός Μεταδεδομένων: Υπάρχει διαφορά με τη σύγκριση με Βάσεις δεδομένων όσον αφορά τον διαχωρισμό των μεταδεδομένων από τα αρχεία δεδομένων. Το παγόβουνο αποθηκεύει τα μεταδεδομένα σε ξεχωριστό χώρο αποθήκευσης από τα αρχεία δεδομένων.
• Υποστήριξη συναλλαγών: Για τη διασφάλιση της ακεραιότητας και της αξιοπιστίας των δεδομένων, το Iceberg διαθέτει ένα ισχυρό πρωτόκολλο συναλλαγών. Αυτό το πρωτόκολλο εγγυάται τις ατομικές και συνεπείς λειτουργίες του πίνακα.
• Συμβατότητα: Οι κινητήρες όπως οι Apache Spark, Flink και Presto είναι άμεσα συμβατοί με το Iceberg. Οι προγραμματιστές έχουν την ευελιξία να χρησιμοποιούν το Iceberg με αυτά τα πλαίσια επεξεργασίας σε πραγματικό χρόνο και παρτίδες.

Πλοήγηση στο τοπίο μετανάστευσης: Θεωρήσεις και βέλτιστες πρακτικές

Χρειάζεται τεράστιος σχεδιασμός και εκτέλεση για την υλοποίηση της μετάβασης από τη λίμνη Δέλτα του Databricks στο παγόβουνο Apache. Θα πρέπει να γίνουν κάποιες σκέψεις οι οποίες είναι:

• Εξέλιξη Σχήματος: Εγγύηση της άψογης συμβατότητας μεταξύ της δυνατότητας εξέλιξης σχήματος της λίμνης Delta και του Iceberg για διατήρηση της συνέπειας κατά τις αλλαγές σχήματος.
• Μετανάστευση δεδομένων: Οι στρατηγικές πρέπει να αναπτύσσονται και να εφαρμόζονται με παράγοντες όπως ο όγκος των δεδομένων, οι απαιτήσεις χρόνου διακοπής λειτουργίας και η συνέπεια των δεδομένων.
• Συμβατότητα ερωτήματος: Πρέπει να ελέγξετε τη συμβατότητα ερωτημάτων μεταξύ Delta Lake και Iceberg. Θα οδηγήσει στην ομαλή μετάβαση και η υπάρχουσα λειτουργία ερωτήματος θα είναι επίσης ανέπαφη μετά τη μετεγκατάσταση.
• επίδοση Δοκιμές: Ξεκινήστε εκτενείς δοκιμές απόδοσης και παλινδρόμησης για να ελέγξετε την απόδοση του ερωτήματος. Η χρήση των πόρων θα πρέπει επίσης να ελέγχεται μεταξύ του παγόβουνου και της λίμνης Δέλτα. Με αυτόν τον τρόπο, οι πιθανές περιοχές μπορούν να αναγνωριστούν για βελτιστοποίηση.

Για τη μετεγκατάσταση, οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν ορισμένους προκαθορισμένους σκελετούς κώδικα από την τεκμηρίωση του Iceberg και τα τούβλα δεδομένων και να εφαρμόσουν το ίδιο. Τα βήματα αναφέρονται παρακάτω και η γλώσσα που χρησιμοποιείται εδώ είναι η Scala:

Βήμα 1: Δημιουργήστε το Delta Lake Table

Στο αρχικό βήμα, βεβαιωθείτε ότι ο κάδος S3 είναι άδειος και επαληθευτεί πριν προχωρήσετε στη δημιουργία δεδομένων μέσα σε αυτόν. Μόλις ολοκληρωθεί η διαδικασία δημιουργίας δεδομένων, εκτελέστε τον ακόλουθο έλεγχο:

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")

Προσθήκη προαιρετικού κώδικα vaccum

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

Βήμα 2 : CTAS και Reading Delta Lake Table

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

Βήμα 3: Διαβάζοντας τη Λίμνη Δέλτα και Γράψτε στον πίνακα του παγόβουνου

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)

Επαληθεύστε τα δεδομένα που απορρίφθηκαν στους πίνακες παγόβουνων κάτω από το S3

Σύγκριση εργαλείων τρίτων όσον αφορά την απλότητα, την απόδοση, τη συμβατότητα και την υποστήριξη. Τα δύο εργαλεία δηλ. Το AWS Glue DataBrew and Snowflake έρχεται με το δικό του σύνολο λειτουργιών.

AWS Glue Data Brew

Διαδικασία Μετανάστευσης:

• Ευκολία στη χρήση: Το AWS Glue DataBrew είναι ένα προϊόν στο cloud AWS και παρέχει μια φιλική προς το χρήστη εμπειρία για εργασίες καθαρισμού και μετατροπής δεδομένων.
• Ενσωμάτωση: Το Glue DataBrew μπορεί να ενσωματωθεί απρόσκοπτα με άλλες υπηρεσίες cloud της Amazon. Για τους οργανισμούς που εργάζονται με το AWS μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτήν την υπηρεσία.

Σύνολο χαρακτηριστικών:

• Μετασχηματισμός δεδομένων: Έρχεται με μεγάλο σύνολο δυνατοτήτων για μετασχηματισμό δεδομένων (EDA). Μπορεί να είναι χρήσιμο κατά τη μεταφορά δεδομένων.
• Αυτόματο προφίλ: Όπως και τα άλλα εργαλεία ανοιχτού κώδικα , το DataBrew αυτόματα δεδομένα προφίλ. για να εντοπίσει τυχόν ασυνέπεια και επίσης να προτείνει εργασίες μετασχηματισμού.

Απόδοση και συμβατότητα:

• Απεριόριστες δυνατότητες: Για την επεξεργασία των μεγαλύτερων συνόλων δεδομένων που μπορούν να συναντηθούν κατά τη διαδικασία μετεγκατάστασης, το Glue DataBrew παρέχει επεκτασιμότητα για να το χειριστεί επίσης.
• Συμβατότητα: Παρέχει συμβατότητα με ευρύτερο σύνολο μορφών και πηγών δεδομένων, διευκολύνοντας έτσι την ενσωμάτωση με διάφορες λύσεις αποθήκευσης.

Νιφάδα χιονιού

Διαδικασία Μετανάστευσης:

• Ευκολία Μετανάστευσης: Για λόγους απλότητας, το Snowflake διαθέτει υπηρεσίες μετεγκατάστασης που βοηθούν τους τελικούς χρήστες να μετακινηθούν από τις υπάρχουσες αποθήκες δεδομένων στην πλατφόρμα Snowflake.
• Πλήρης τεκμηρίωση: Το Snowflake παρέχει προσφέρει τεράστια τεκμηρίωση και άφθονο αριθμό πόρων για να ξεκινήσετε τη διαδικασία μετεγκατάστασης.

Σύνολο χαρακτηριστικών:

• Δυνατότητες αποθήκευσης δεδομένων: Παρέχει ευρύτερο σύνολο λειτουργιών αποθήκευσης και υποστηρίζει ημιδομημένα δεδομένα, κοινή χρήση δεδομένων και διακυβέρνηση δεδομένων.
• Συγχρονισμός: Η αρχιτεκτονική επιτρέπει υψηλή ταυτόχρονη χρήση, η οποία είναι κατάλληλη για οργανισμούς με απαιτητικές απαιτήσεις επεξεργασίας δεδομένων.

Απόδοση και συμβατότητα:

• επίδοση: Το Snowflake είναι επίσης αποδοτικό όσον αφορά την επεκτασιμότητα που επιτρέπει στους τελικούς χρήστες να επεξεργάζονται τεράστιους όγκους δεδομένων με ευκολία.
• Συμβατότητα: Το Snowflake παρέχει επίσης διάφορους συνδέσμους για διαφορετικές πηγές δεδομένων, διασφαλίζοντας έτσι πολλαπλή συμβατότητα με ποικίλα οικοσυστήματα δεδομένων.

Συμπέρασμα

Για τη βελτιστοποίηση των ροών εργασιών διαχείρισης λίμνης δεδομένων και αποθήκης και για την εξαγωγή επιχειρηματικών αποτελεσμάτων, η μετάβαση είναι ζωτικής σημασίας για τους οργανισμούς. Οι βιομηχανίες μπορούν να αξιοποιήσουν και τις δύο πλατφόρμες όσον αφορά τις δυνατότητες και τις αρχιτεκτονικές και τεχνικές ανισότητες και να αποφασίσουν ποια θα επιλέξουν για να αξιοποιήσουν τις μέγιστες δυνατότητες των συνόλων δεδομένων τους. Βοηθά τους οργανισμούς και μακροπρόθεσμα. Με το δυναμικά και γρήγορα μεταβαλλόμενο τοπίο δεδομένων, οι καινοτόμες λύσεις μπορούν να κρατήσουν τους οργανισμούς σε αιχμή.

Βασικές τακτικές

• Το Apache Iceberg παρέχει φανταστικά χαρακτηριστικά όπως απομόνωση στιγμιότυπου, αποτελεσματική διαχείριση μεταδεδομένων, κλάδεμα διαμερισμάτων, επομένως οδηγεί στη βελτίωση των δυνατοτήτων διαχείρισης λιμνών δεδομένων.
• Η μετανάστευση στο Apache Iceberg ασχολείται με προσεκτικό σχεδιασμό και εκτέλεση. Οι οργανισμοί θα πρέπει να λαμβάνουν υπόψη τους παράγοντες όπως η εξέλιξη του σχήματος, οι στρατηγικές μετεγκατάστασης δεδομένων και η συμβατότητα ερωτημάτων.
• Το Databricks Delta Lake αξιοποιεί την αποθήκευση cloud ως το υποκείμενο στρώμα αποθήκευσης, αποθηκεύοντας αρχεία δεδομένων και αρχεία καταγραφής συναλλαγών, ενώ το Iceberg διαχωρίζει τα μεταδεδομένα από τα αρχεία δεδομένων, βελτιώνοντας την απόδοση και την επεκτασιμότητα.
• Οι οργανισμοί θα πρέπει επίσης να εξετάσουν τις οικονομικές επιπτώσεις, όπως το κόστος αποθήκευσης, τις χρεώσεις υπολογισμού, τα τέλη αδειοδότησης και τυχόν ad-hoc πόρους που απαιτούνται για τη μετάβαση.

Συχνές Ερωτήσεις

Τα μέσα που εμφανίζονται σε αυτό το άρθρο δεν ανήκουν στο Analytics Vidhya και χρησιμοποιούνται κατά την κρίση του συγγραφέα.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/