परिचय

बड़ी तेजी से बदलती दुनिया में डेटा संसाधन और विश्लेषण, व्यापक डेटासेट का संभावित प्रबंधन कंपनियों के लिए सूचित निर्णय लेने के लिए एक मूलभूत स्तंभ के रूप में कार्य करता है। यह उन्हें अपने डेटा से उपयोगी अंतर्दृष्टि निकालने में मदद करता है। पिछले कुछ वर्षों में कई तरह के समाधान सामने आए हैं, जैसे डेटाब्रिक्स डेल्टा लेक और अपाचे आइसबर्ग। ये प्लेटफ़ॉर्म डेटा लेक प्रबंधन के लिए विकसित किए गए थे और दोनों ही मजबूत सुविधाएँ और कार्यक्षमताएँ प्रदान करते हैं। लेकिन संगठनों के लिए मौजूदा प्लेटफ़ॉर्म को स्थानांतरित करने के लिए वास्तुकला, तकनीकी और कार्यात्मक पहलुओं के संदर्भ में बारीकियों को समझना आवश्यक है। यह लेख डेटाब्रिक्स डेल्टा झील से अपाचे आइसबर्ग तक संक्रमण की जटिल प्रक्रिया का पता लगाएगा।

सीखने के मकसद

• डेटाब्रिक्स और अपाचे आइसबर्ग की विशेषताओं को समझना।
• डेटाब्रिक्स और अपाचे आइसबर्ग के बीच वास्तुशिल्प घटकों की तुलना करना सीखें।
• डेल्टा झील वास्तुकला को आइसबर्ग जैसे ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म पर स्थानांतरित करने की सर्वोत्तम प्रथाओं को समझें।
• डेल्टा लेक प्लेटफ़ॉर्म के विकल्प के रूप में अन्य तृतीय पक्ष टूल का उपयोग करना।

इस लेख के एक भाग के रूप में प्रकाशित किया गया था डेटा साइंस ब्लॉगथॉन।

डेटाब्रिक्स डेल्टा झील को समझना

डेटाब्रिक्स डेल्टा झील मूल रूप से शीर्ष पर निर्मित भंडारण की एक परिष्कृत परत है अपाचे स्पार्क रूपरेखा। यह निर्बाध डेटा प्रबंधन के लिए विकसित कुछ आधुनिक डेटा कार्यक्षमताएँ प्रदान करता है। डेल्टा झील के मूल में विभिन्न विशेषताएं हैं:

• एसिड लेनदेन: डेल्टा लेक उपयोगकर्ता डेटा में सभी संशोधनों के लिए परमाणुता, स्थिरता, अलगाव और स्थायित्व के मूलभूत सिद्धांतों की गारंटी देता है, इस प्रकार मजबूत और वैध डेटा संचालन सुनिश्चित करता है।
• स्कीमा विकास: लचीलापन मुख्य रूप से आता है डेल्टा झील, क्योंकि यह स्कीमा विकास का निर्बाध रूप से समर्थन करता है और इस प्रकार उद्योगों को उत्पादन में मौजूदा डेटा पाइपलाइनों को परेशान किए बिना स्कीमा परिवर्तन करने में सक्षम बनाता है।
• समय यात्रा: विज्ञान-फाई फिल्मों में समय यात्रा की तरह, डेल्टा झील समय में विशेष बिंदुओं पर डेटा स्नैपशॉट को क्वेरी करने की क्षमता प्रदान करती है। इस प्रकार यह उपयोगकर्ताओं को डेटा और संस्करण क्षमताओं के व्यापक ऐतिहासिक विश्लेषण में गहराई से उतरने की सुविधा प्रदान करता है।
• अनुकूलित फ़ाइल प्रबंधन: डेल्टा लेक डेटा फ़ाइलों और मेटाडेटा को व्यवस्थित और प्रबंधित करने के लिए मजबूत तकनीकों का समर्थन करता है। इसके परिणामस्वरूप क्वेरी प्रदर्शन अनुकूलित होता है और भंडारण लागत कम हो जाती है।

अपाचे आइसबर्ग की विशेषताएं

अपाचे आइसबर्ग उन कंपनियों के लिए एक प्रतिस्पर्धी विकल्प प्रदान करता है जो उन्नत डेटा लेक प्रबंधन समाधान की तलाश में हैं। आइसबर्ग कुछ पारंपरिक प्रारूपों जैसे कि पारक्वेट या ओआरसी को मात देता है। इसके बहुत सारे विशिष्ट लाभ हैं:

• स्कीमा विकास: उपयोगकर्ता महंगी तालिका पुनर्लेखन के बिना स्कीमा परिवर्तन करते समय स्कीमा विकास सुविधा का लाभ उठा सकता है।
• स्नैपशॉट अलगाव: आइसबर्ग स्नैपशॉट अलगाव के लिए समर्थन प्रदान करता है, इस प्रकार लगातार पढ़ने और लिखने की गारंटी देता है। यह डेटा अखंडता से समझौता किए बिना तालिकाओं में समवर्ती संशोधन की सुविधा प्रदान करता है।
• मेटाडेटा प्रबंधन: यह सुविधा मूल रूप से मेटाडेटा को डेटा फ़ाइलों से अलग करती है। और इसे एक समर्पित रेपो में संग्रहीत करें जो डेटा फ़ाइलों से अलग हैं। यह प्रदर्शन को बढ़ावा देने और कुशल मेटाडेटा संचालन को सशक्त बनाने के लिए ऐसा करता है।
• विभाजन छंटाई: उन्नत प्रूनिंग तकनीकों का लाभ उठाते हुए, यह क्वेरी निष्पादन के दौरान स्कैन किए गए डेटा को कम करके क्वेरी प्रदर्शन को अनुकूलित करता है।

वास्तुकला का तुलनात्मक विश्लेषण

आइए हम वास्तुकला के तुलनात्मक विश्लेषण में गहराई से उतरें:

डेटाब्रिक्स डेल्टा लेक आर्किटेक्चर

• भंडारण परत: डेल्टा झील उदाहरण के लिए अमेज़न S3, क्लाउड स्टोरेज का लाभ उठाती है। Azure Blob भंडारण की इसकी अंतर्निहित परत के रूप में, जिसमें डेटा फ़ाइलें और लेनदेन लॉग दोनों शामिल हैं।
• मेटाडेटा प्रबंधन: मेटाडेटा लेनदेन लॉग में रहता है। इस प्रकार यह कुशल मेटाडेटा संचालन की ओर ले जाता है और डेटा स्थिरता की गारंटी देता है।
• अनुकूलन तकनीक: डेल्टा झील टनों का उपयोग करती है अनुकूलन तकनीक. इसमें क्वेरी प्रदर्शन को मौलिक रूप से बेहतर बनाने और डेटा को स्कैन करते समय ओवरहेड को कम करने के लिए डेटा स्किपिंग और जेड-ऑर्डरिंग शामिल है।

अपाचे आइसबर्ग वास्तुकला

• मेटाडेटा का पृथक्करण: तुलना में अंतर है डाटब्रिक्स डेटा फ़ाइलों से मेटाडेटा को अलग करने के संदर्भ में। आइसबर्ग मेटाडेटा को डेटा फ़ाइलों से एक अलग भंडार में संग्रहीत करता है।
• लेन-देन समर्थन: डेटा अखंडता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए, आइसबर्ग एक मजबूत लेनदेन प्रोटोकॉल का दावा करता है। यह प्रोटोकॉल परमाणु और सुसंगत तालिका संचालन की गारंटी देता है।
• संगतता: अपाचे स्पार्क, फ्लिंक और प्रेस्टो जैसे इंजन आइसबर्ग के साथ आसानी से संगत हैं। डेवलपर्स के पास इन वास्तविक समय और बैच प्रसंस्करण ढांचे के साथ आइसबर्ग का उपयोग करने की सुविधा है।

प्रवासन परिदृश्य को नेविगेट करना: विचार और सर्वोत्तम प्रथाएँ

डेटाब्रिक्स डेल्टा झील से अपाचे आइसबर्ग तक प्रवासन को लागू करने के लिए भारी मात्रा में योजना और कार्यान्वयन की आवश्यकता है। कुछ बातों पर विचार किया जाना चाहिए जो हैं:

• स्कीमा विकास: स्कीमा परिवर्तनों के दौरान स्थिरता बनाए रखने के लिए डेल्टा लेक और आइसबर्ग की स्कीमा विकास सुविधा के बीच त्रुटिहीन संगतता की गारंटी।
• आंकड़ों का विस्थापन: रणनीतियों को डेटा की मात्रा, डाउनटाइम आवश्यकताओं और डेटा स्थिरता जैसे कारकों के अनुरूप विकसित किया जाना चाहिए।
• क्वेरी संगतता: किसी को डेल्टा झील और आइसबर्ग के बीच क्वेरी संगतता के बारे में जांच करनी चाहिए। इससे संक्रमण सुचारु रूप से हो सकेगा और माइग्रेशन के बाद मौजूदा क्वेरी कार्यक्षमता भी बरकरार रहेगी।
• प्रदर्शन परीक्षण: क्वेरी प्रदर्शन की जांच के लिए व्यापक प्रदर्शन और प्रतिगमन परीक्षण शुरू करें। आइसबर्ग और डेल्टा झील के बीच संसाधनों के उपयोग की भी जाँच की जानी चाहिए। इस तरह, अनुकूलन के लिए संभावित क्षेत्रों को पहचाना जा सकता है।

माइग्रेशन के लिए डेवलपर्स आइसबर्ग और डेटाब्रिक्स दस्तावेज़ीकरण से कुछ पूर्वनिर्धारित कोड कंकालों का उपयोग कर सकते हैं और उन्हें लागू कर सकते हैं। चरण नीचे उल्लिखित हैं और यहां प्रयुक्त भाषा स्काला है:

चरण 1: डेल्टा लेक टेबल बनाएं

प्रारंभिक चरण में, सुनिश्चित करें कि S3 बकेट खाली है और उसमें डेटा बनाने के लिए आगे बढ़ने से पहले सत्यापित किया गया है। एक बार डेटा निर्माण प्रक्रिया पूरी हो जाने पर, निम्नलिखित जाँच करें:

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")

वैकल्पिक वैक्यूम कोड जोड़ा जा रहा है

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

चरण 2: सीटीएएस और रीडिंग डेल्टा लेक टेबल

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

चरण 3: डेल्टा झील को पढ़ना और आइसबर्ग टेबल पर लिखना

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 के अंतर्गत आइसबर्ग तालिकाओं में डंप किए गए डेटा को सत्यापित करें

सरलता, प्रदर्शन, अनुकूलता और समर्थन के संदर्भ में तीसरे पक्ष के टूल की तुलना करना। दो उपकरण यानी. AWS ग्लू डेटाब्रू और स्नोफ्लेक अपनी कार्यक्षमताओं के सेट के साथ आते हैं।

AWS ग्लू डेटाब्रयू

प्रवासन प्रक्रिया:

• उपयोग की आसानी: AWS ग्लू डेटाब्रू AWS क्लाउड के अंतर्गत एक उत्पाद है और डेटा सफाई और परिवर्तन कार्यों के लिए उपयोगकर्ता के अनुकूल अनुभव प्रदान करता है।
• एकीकरण: ग्लू डेटाब्रू को अन्य अमेज़ॅन क्लाउड सेवाओं के साथ सहजता से एकीकृत किया जा सकता है। AWS के साथ काम करने वाले संगठन इस सेवा का उपयोग कर सकते हैं।

विशेषता संग्रह:

• डेटा परिवर्तन: यह डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन (EDA) के लिए सुविधाओं के बड़े सेट के साथ आता है। यह डेटा माइग्रेशन के दौरान काम आ सकता है।
• स्वचालित प्रोफ़ाइलिंग: अन्य ओपन सोर्स टूल की तरह, DataBrew स्वचालित रूप से डेटा प्रोफाइल करता है। किसी भी असंगतता का पता लगाने के लिए और परिवर्तन कार्यों की अनुशंसा भी करने के लिए।

प्रदर्शन और अनुकूलता:

• अनुमापकता: माइग्रेशन प्रक्रिया के दौरान सामने आने वाले बड़े डेटासेट को संसाधित करने के लिए, ग्लू डेटाब्रू उसे भी संभालने के लिए स्केलेबिलिटी प्रदान करता है।
• अनुकूलता: यह प्रारूपों और डेटा स्रोतों के व्यापक सेट के साथ अनुकूलता प्रदान करता है, इस प्रकार विभिन्न भंडारण समाधानों के साथ एकीकरण की सुविधा प्रदान करता है।

हिमपात का एक खंड

प्रवासन प्रक्रिया:

• प्रवासन में आसानी: सरलता के लिए, स्नोफ्लेक में माइग्रेशन सेवाएं हैं जो अंतिम उपयोगकर्ताओं को मौजूदा डेटा वेयरहाउस से स्नोफ्लेक प्लेटफ़ॉर्म पर जाने में मदद करती हैं।
• व्यापक प्रलेखन: स्नोफ्लेक माइग्रेशन प्रक्रिया शुरू करने के लिए विशाल दस्तावेज़ीकरण और पर्याप्त मात्रा में संसाधन प्रदान करता है।

विशेषता संग्रह:

• डेटा भंडारण क्षमताएँ: यह वेयरहाउसिंग सुविधाओं का व्यापक सेट प्रदान करता है, और इसमें अर्ध-संरचित डेटा, डेटा शेयरिंग और डेटा गवर्नेंस के लिए समर्थन है।
• संगामिति: आर्किटेक्चर उच्च समवर्तीता की अनुमति देता है जो डेटा प्रोसेसिंग आवश्यकताओं वाले संगठनों के लिए उपयुक्त है।

प्रदर्शन और अनुकूलता:

• प्रदर्शन: स्नोफ्लेक स्केलेबिलिटी के मामले में भी प्रदर्शन कुशल है जो अंतिम उपयोगकर्ताओं को बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से संसाधित करने में सक्षम बनाता है।
• अनुकूलता: स्नोफ्लेक विभिन्न डेटा स्रोतों के लिए विभिन्न कनेक्टर भी प्रदान करता है, इस प्रकार विभिन्न डेटा पारिस्थितिकी प्रणालियों के साथ क्रॉस संगतता की गारंटी देता है।

निष्कर्ष

डेटा लेक और वेयरहाउस प्रबंधन वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने और व्यावसायिक परिणाम निकालने के लिए, संगठनों के लिए परिवर्तन महत्वपूर्ण है। उद्योग क्षमताओं और वास्तुशिल्प और तकनीकी असमानताओं के संदर्भ में दोनों प्लेटफार्मों का लाभ उठा सकते हैं और यह निर्णय ले सकते हैं कि अपने डेटा सेट की अधिकतम क्षमता का उपयोग करने के लिए किसे चुनना है। यह लंबे समय में संगठनों की भी मदद करता है। गतिशील और तेजी से बदलते डेटा परिदृश्य के साथ, नवीन समाधान संगठनों को बढ़त पर रख सकते हैं।

चाबी छीन लेना

• अपाचे आइसबर्ग स्नैपशॉट अलगाव, कुशल मेटाडेटा प्रबंधन, विभाजन प्रूनिंग जैसी शानदार सुविधाएँ प्रदान करता है जिससे डेटा लेक प्रबंधन क्षमताओं में सुधार होता है।
• अपाचे आइसबर्ग की ओर पलायन सावधानीपूर्वक योजना और कार्यान्वयन से संबंधित है। संगठनों को स्कीमा विकास, डेटा माइग्रेशन रणनीतियों और क्वेरी संगतता जैसे कारकों पर विचार करना चाहिए।
• डेटाब्रिक्स डेल्टा लेक अपनी अंतर्निहित भंडारण परत के रूप में क्लाउड स्टोरेज का लाभ उठाता है, डेटा फ़ाइलों और लेनदेन लॉग को संग्रहीत करता है, जबकि आइसबर्ग मेटाडेटा को डेटा फ़ाइलों से अलग करता है, प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी को बढ़ाता है।
• संगठनों को भंडारण लागत, गणना शुल्क, लाइसेंसिंग शुल्क और प्रवासन के लिए आवश्यक किसी भी तदर्थ संसाधन जैसे वित्तीय निहितार्थों पर भी विचार करना चाहिए।

आम सवाल-जवाब

इस लेख में दिखाया गया मीडिया एनालिटिक्स विद्या के स्वामित्व में नहीं है और इसका उपयोग लेखक के विवेक पर किया जाता है।

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