Bevezetés

A nagyok gyorsan változó világában adatfeldolgozás és az analitika, a kiterjedt adatkészletek potenciális kezelése alappilléreként szolgál a vállalatok számára a megalapozott döntések meghozatalához. Segít nekik hasznos betekintést nyerni adataikból. Számos megoldás született az elmúlt években, mint például a Databricks Delta Lake és az Apache Iceberg. Ezeket a platformokat adattó-kezelésre fejlesztették ki, és mindkettő robusztus szolgáltatásokat és funkciókat kínál. De a szervezeteknek meg kell ragadniuk az architektúra, a műszaki és funkcionális szempontok árnyalatait a meglévő platform migrálásához. Ez a cikk a Databricks Delta Lake és az Apache Iceberg közötti átmenet összetett folyamatát mutatja be.

Tanulási célok

• A Databricks és az Apache Iceberg funkcióinak megismerése.
• Tanulja meg összehasonlítani a Databricks és az Apache Iceberg építészeti összetevőit.
• Ismerje meg a delta lake architektúra nyílt forráskódú platformra, például az Icebergre való áttelepítésének legjobb gyakorlatait.
• Más harmadik féltől származó eszközök használata a delta tó platform alternatívájaként.

Ez a cikk részeként jelent meg Adattudományi Blogaton.

A Databricks Delta Lake megértése

A Databricks Delta Lake alapvetően egy kifinomult tárolóréteg, amely a tetejére épül Apache Spark keretrendszer. Néhány modern adatfunkciót kínál a zökkenőmentes adatkezeléshez. A Delta Lake alapvetően számos funkcióval rendelkezik:

• ACID-tranzakciók: A Delta Lake garantálja az atomitás, a konzisztencia, az elkülönítés és a tartósság alapelveit a felhasználói adatok minden módosítása esetén, így biztosítva a robusztus és érvényes adatműveleteket.
• Schema Evolution: A rugalmasság túlnyomórészt velejárója Delta-tó, mert zökkenőmentesen támogatja a séma evolúcióját, így lehetővé teszi az iparágak számára, hogy sémamódosításokat hajtsanak végre anélkül, hogy megzavarnák a meglévő adatfolyamokat a termelésben.
• Időutazás: Csakúgy, mint az időutazás a sci-fi filmekben, a delta-tó lehetővé teszi az adatok pillanatképeinek lekérdezését bizonyos időpontokban. Így lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy mélyen elmerüljenek az adatok átfogó történeti elemzésében és a verziókezelési lehetőségekben.
• Optimalizált fájlkezelés: A Delta Lake robusztus technikákat támogat az adatfájlok és metaadatok rendszerezésére és kezelésére. Ez optimalizált lekérdezési teljesítményt és csökkenti a tárolási költségeket.

Az Apache Iceberg jellemzői

Az Apache Iceberg versenyképes alternatívát kínál azoknak a vállalatoknak, amelyek továbbfejlesztett adattó-kezelési megoldást keresnek. Az Icebergs veri néhány hagyományos formátumot, mint például a Parquet vagy az ORC. Számos megkülönböztető előnye van:

• Schema Evolution: A felhasználó kihasználhatja a séma evolúciós szolgáltatását, miközben költséges táblázat-átírások nélkül hajtja végre a sémamódosításokat.
• Pillanatkép izolálása: Az Iceberg támogatja a pillanatfelvételek elkülönítését, így garantálja a következetes olvasást és írást. Lehetővé teszi a táblák egyidejű módosítását az adatok integritásának veszélyeztetése nélkül.
• Metaadatkezelés: Ez a funkció alapvetően elválasztja a metaadatokat az adatfájloktól. És tárolja egy dedikált repóban, amely különbözik az adatfájloktól. Ezt azért teszi, hogy növelje a teljesítményt és lehetővé tegye a hatékony metaadat-műveleteket.
• Partíció metszés: A fejlett metszéstechnikákat kihasználva optimalizálja a lekérdezés teljesítményét azáltal, hogy csökkenti a lekérdezés végrehajtása során vizsgált adatok számát.

Építészetek összehasonlító elemzése

Menjünk mélyebben az architektúrák összehasonlító elemzésébe:

Databricks Delta Lake Architecture

• Tárolási réteg: A Delta Lake kihasználja a felhőalapú tárolás előnyeit, például az Amazon S3, Azure Blob mint a mögöttes tárolóréteg, amely adatfájlokból és tranzakciós naplókból egyaránt áll.
• Metaadatkezelés: A metaadatok a tranzakciós naplóban maradnak. Így hatékony metaadat-műveletekhez vezet, és garantálja az adatok konzisztenciáját.
• Optimalizálási technikák: A Delta Lake tonna mennyiséget használ optimalizálási technikák. Tartalmazza az adatátugrást és a Z-sorrendet, hogy radikálisan javítsa a lekérdezési teljesítményt, és csökkentse a többletköltséget az adatok szkennelése közben.

Apache jéghegy építészet

• A metaadatok szétválasztása: Van különbség az összehasonlításhoz képest Adattárak a metaadatok és az adatfájlok elkülönítése szempontjából. A jéghegy a metaadatokat az adatfájloktól külön tárolóban tárolja.
• Tranzakciós támogatás: Az adatok integritásának és megbízhatóságának biztosítása érdekében az Iceberg robusztus tranzakciós protokollal büszkélkedhet. Ez a protokoll garantálja az atomos és konzisztens táblaműveleteket.
• Kompatibilitás: Az olyan motorok, mint az Apache Spark, a Flink és a Presto, könnyen kompatibilisek az Iceberggel. A fejlesztők rugalmasan használhatják az Iceberget ezekkel a valós idejű és kötegelt feldolgozási keretrendszerekkel.

Navigálás a migrációs tájon: megfontolások és bevált gyakorlatok

Hatalmas tervezést és végrehajtást igényel a Databricks Delta Lake-ről az Apache Icebergre való átállás megvalósítása. Néhány szempontot figyelembe kell venni, amelyek a következők:

• Schema Evolution: A Delta Lake és az Iceberg séma evolúciós jellemzője közötti hibátlan kompatibilitás garantálása a konzisztencia megőrzése érdekében a sémamódosítások során.
• Adatmigrálás: A stratégiákat olyan tényezőkkel kell kidolgozni, mint az adatok mennyisége, az állásidő-követelmények és az adatok konzisztenciája.
• Lekérdezés kompatibilitás: Meg kell vizsgálni a Delta Lake és az Iceberg lekérdezés kompatibilitását. Ez zökkenőmentes átálláshoz vezet, és a meglévő lekérdezési funkciók is érintetlenek lesznek az áttelepítés után.
• teljesítmény Tesztelés: Indítson el kiterjedt teljesítmény- és regressziós teszteket a lekérdezés teljesítményének ellenőrzésére. Az erőforrások felhasználását a Jéghegy és a Delta-tó között is ellenőrizni kell. Ily módon a potenciális területek felismerhetők az optimalizáláshoz.

A migrációhoz a fejlesztők használhatnak néhány előre definiált kódvázat az Iceberg és a databricks dokumentációjából, és megvalósíthatják ugyanezt. A lépéseket az alábbiakban említjük, és az itt használt nyelv a Scala:

1. lépés: Hozzon létre Delta Lake Table-t

A kezdeti lépésben győződjön meg arról, hogy az S3 vödör üres, és ellenőrizve van, mielőtt folytatná az adatok létrehozását. Az adatkészítési folyamat befejezése után hajtsa végre a következő ellenőrzést:

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")

Opcionális vákuumkód hozzáadása

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

2. lépés: CTAS és Delta Lake Table olvasása

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

3. lépés: Olvassa el a Delta Lake-et és írjon az Iceberg Table-ba

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)

Ellenőrizze az S3 alatti jéghegy-táblázatokba beírt adatokat

A harmadik féltől származó eszközök összehasonlítása az egyszerűség, a teljesítmény, a kompatibilitás és a támogatás szempontjából. A két eszköz pl. Az AWS Glue DataBrew és Snowflake saját funkciókkal rendelkezik.

AWS ragasztó DataBrew

Migrációs folyamat:

• Egyszerű használat: Az AWS Glue DataBrew egy AWS felhő alatti termék, és felhasználóbarát élményt nyújt az adattisztítási és -átalakítási feladatokhoz.
• Integráció: A Glue DataBrew zökkenőmentesen integrálható más Amazon felhőszolgáltatásokkal. Az AWS-vel dolgozó szervezetek használhatják ezt a szolgáltatást.

Funkciókészlet:

• Adatátalakítás: Az adatátalakítási (EDA) szolgáltatások széles készletével érkezik. Ez hasznos lehet az adatmigráció során.
• Automatikus profilozás: A többi nyílt forráskódú eszközhöz hasonlóan a DataBrew is automatikusan profilozza az adatokat. az esetleges inkonzisztenciák észlelésére és transzformációs feladatok ajánlására.

Teljesítmény és kompatibilitás:

• skálázhatóság: A migrációs folyamat során előforduló nagyobb adatkészletek feldolgozásához a Glue DataBrew skálázhatóságot biztosít ennek kezelésére is.
• Kompatibilitás: Kompatibilitást biztosít a formátumok és adatforrások szélesebb készletével, így megkönnyíti a különféle tárolási megoldásokkal való integrációt.

Hópehely

Migrációs folyamat:

• Könnyű migráció: Az egyszerűség kedvéért a Snowflake rendelkezik migrációs szolgáltatásokkal, amelyek segítségével a végfelhasználók a meglévő adattárházakból a Snowflake platformra léphetnek át.
• Átfogó dokumentáció: A Snowflake hatalmas dokumentációt és rengeteg erőforrást kínál az áttelepítési folyamat megkezdéséhez.

Funkciókészlet:

• Adattárház képességek: A raktározási funkciók szélesebb körét kínálja, és támogatja a félig strukturált adatokat, az adatmegosztást és az adatkezelést.
• Konkurencia: Az architektúra nagy egyidejűséget tesz lehetővé, amely alkalmas az igényes adatfeldolgozási követelményeket támasztó szervezetek számára.

Teljesítmény és kompatibilitás:

• teljesítmény: A Snowflake a méretezhetőség szempontjából is teljesítményhatékony, ami lehetővé teszi a végfelhasználók számára, hogy hatalmas adatmennyiségeket dolgozzanak fel könnyedén.
• Kompatibilitás: A Snowflake különféle csatlakozókat is biztosít a különböző adatforrásokhoz, így garantálja a keresztkompatibilitást a változatos adatökoszisztémákkal.

Következtetés

A Data Lake és a raktárkezelési munkafolyamatok optimalizálása és az üzleti eredmények kinyerése érdekében az átállás létfontosságú a szervezetek számára. Az iparágak kihasználhatják mind a platformokat, mind a képességek, mind az építészeti és műszaki különbségek tekintetében, és eldönthetik, melyiket választják adatkészleteikben rejlő lehetőségek maximális kihasználása érdekében. Hosszú távon is segíti a szervezeteket. A dinamikusan és gyorsan változó adatkörnyezetben az innovatív megoldások az élvonalban tarthatják a szervezeteket.

Kulcs elvezetések

• Az Apache Iceberg fantasztikus funkciókat kínál, mint például a pillanatfelvételek elkülönítése, a hatékony metaadat-kezelés, a partíciók levágása, így az adattó-kezelési képességek javulásához vezet.
• Az Apache Icebergre való migráció körültekintő tervezéssel és végrehajtással foglalkozik. A szervezeteknek figyelembe kell venniük az olyan tényezőket, mint a séma evolúciója, az adatmigrációs stratégiák és a lekérdezések kompatibilitása.
• A Databricks Delta Lake a felhőalapú tárolást használja fel mögöttes tárolórétegként, adatfájlokat és tranzakciós naplókat tárolva, míg az Iceberg elválasztja a metaadatokat az adatfájloktól, javítva a teljesítményt és a méretezhetőséget.
• A szervezeteknek figyelembe kell venniük a pénzügyi vonzatokat is, például a tárolási költségeket, a számítási díjakat, az engedélyezési díjakat és az áttelepítéshez szükséges esetleges ad hoc erőforrásokat.

Gyakran ismételt kérdések

A cikkben bemutatott média nem az Analytics Vidhya tulajdona, és a szerző saját belátása szerint használja.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/