Pengantar

Di dunia besar yang berubah dengan cepat pengolahan data dan analitik, potensi pengelolaan kumpulan data yang luas berfungsi sebagai pilar dasar bagi perusahaan untuk mengambil keputusan yang tepat. Hal ini membantu mereka mendapatkan wawasan yang berguna dari data mereka. Berbagai solusi telah bermunculan dalam beberapa tahun terakhir, seperti Databricks Delta Lake dan Apache Iceberg. Platform ini dikembangkan untuk pengelolaan data lake dan keduanya menawarkan fitur dan fungsi yang tangguh. Namun bagi organisasi, perlu memahami perbedaan dalam hal arsitektur, aspek teknis dan fungsional untuk memigrasikan platform yang ada. Artikel ini akan mengeksplorasi proses transisi yang kompleks dari Databricks Delta Lake ke Apache Iceberg.

Tujuan Pembelajaran

• Memahami fitur Databricks dan Apache Iceberg.
• Pelajari cara membandingkan komponen arsitektur antara Databricks dan Apache Iceberg.
• Pahami praktik terbaik untuk memigrasikan arsitektur danau delta ke platform sumber terbuka seperti Iceberg.
• Untuk memanfaatkan alat pihak ketiga lainnya sebagai alternatif platform danau delta.

Artikel ini diterbitkan sebagai bagian dari Blogathon Ilmu Data.

Memahami Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake pada dasarnya adalah lapisan penyimpanan canggih yang dibangun di atasnya Apache Spark kerangka. Ini menawarkan beberapa fungsi data modern yang dikembangkan untuk pengelolaan data yang lancar. Delta Lake memiliki berbagai fitur pada intinya:

• Transaksi ACID: Delta Lake menjamin prinsip dasar Atomisitas, Konsistensi, Isolasi, dan Daya Tahan untuk semua modifikasi data pengguna, sehingga memastikan pengoperasian data yang kuat dan valid.
• Evolusi Skema: Fleksibilitas terutama muncul bersama Danau Delta, karena mendukung evolusi skema dengan lancar sehingga memungkinkan industri melakukan perubahan skema tanpa mengganggu jalur data yang ada dalam produksi.
• Perjalanan Waktu: Sama seperti perjalanan waktu dalam film fiksi ilmiah, danau delta menyediakan kemampuan untuk menanyakan cuplikan data pada titik waktu tertentu. Oleh karena itu, ini memberikan pengguna untuk mendalami analisis historis data yang komprehensif dan kemampuan pembuatan versi.
• Manajemen File yang Dioptimalkan: Delta Lake mendukung teknik canggih untuk mengatur dan mengelola file data dan metadata. Ini menghasilkan kinerja kueri yang dioptimalkan dan mengurangi biaya penyimpanan.

Fitur Apache Iceberg

Apache Iceberg memberikan alternatif kompetitif bagi perusahaan yang mencari solusi pengelolaan data lake yang lebih baik. Icebergs mengalahkan beberapa format tradisional seperti Parket atau ORC. Ada banyak keuntungan tersendiri:

• Evolusi Skema: Pengguna dapat memanfaatkan fitur evolusi skema saat melakukan perubahan skema tanpa perlu menulis ulang tabel yang mahal.
• Isolasi Cuplikan: Iceberg menyediakan dukungan untuk isolasi snapshot, sehingga menjamin pembacaan dan penulisan yang konsisten. Ini memfasilitasi modifikasi bersamaan pada tabel tanpa mengorbankan integritas data.
• Manajemen Metadata: Fitur ini pada dasarnya memisahkan metadata dari file data. Dan simpan di repo khusus yang berbeda dari file data itu sendiri. Hal ini dilakukan untuk meningkatkan kinerja dan memberdayakan operasi metadata yang efisien.
• Pemangkasan Partisi: Memanfaatkan teknik pemangkasan tingkat lanjut, ini mengoptimalkan kinerja kueri dengan mengurangi data yang dipindai selama eksekusi kueri.

Analisis Komparatif Arsitektur

Mari kita pelajari lebih dalam analisis komparatif arsitektur:

Arsitektur Danau Delta Databricks

• Lapisan Penyimpanan: Delta Lake memanfaatkan penyimpanan cloud misalnya Amazon S3, Azure Blob sebagai lapisan penyimpanan yang mendasarinya, yang terdiri dari file data dan log transaksi.
• Manajemen Metadata: Metadata tetap berada dalam log transaksi. Oleh karena itu, ini mengarah pada operasi metadata yang efisien dan menjamin konsistensi data.
• Teknik Optimasi: Delta Lake menggunakan banyak sekali teknik pengoptimalan. Ini mencakup lompatan data dan pengurutan Z untuk secara radikal meningkatkan kinerja kueri dan mengurangi overhead saat memindai data.

Arsitektur Gunung Es Apache

• Pemisahan Metadata: Ada perbedaan dengan perbandingan dengan batu bata data dalam hal memisahkan metadata dari file data. Gunung es menyimpan metadata dalam repositori terpisah dari file data.
• Dukungan Transaksional: Untuk memastikan integritas dan keandalan data, Iceberg menawarkan protokol transaksi yang kuat. Protokol ini menjamin operasi tabel yang atomik dan konsisten.
• Kompatibilitas: Mesin seperti Apache Spark, Flink dan Presto sangat kompatibel dengan Iceberg. Pengembang memiliki fleksibilitas untuk menggunakan Iceberg dengan kerangka pemrosesan real-time dan batch ini.

Menavigasi Lanskap Migrasi: Pertimbangan dan Praktik Terbaik

Dibutuhkan banyak perencanaan dan pelaksanaan untuk mengimplementasikan migrasi dari Databricks Delta Lake ke Apache Iceberg. Beberapa pertimbangan yang harus dilakukan yaitu:

• Evolusi Skema: Menjamin kompatibilitas sempurna antara fitur evolusi skema Delta Lake dan Iceberg untuk menjaga konsistensi selama perubahan skema.
• Migrasi data: Strategi harus dikembangkan dan diterapkan dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti volume data, persyaratan waktu henti, dan konsistensi data.
• Kompatibilitas Kueri: Seseorang harus memeriksa kompatibilitas kueri antara Delta Lake dan Iceberg. Hal ini akan menghasilkan transisi yang lancar dan fungsi kueri yang ada juga akan tetap utuh setelah migrasi.
• Performance pengujian: Memulai pengujian performa dan regresi ekstensif untuk memeriksa performa kueri. Pemanfaatan sumber daya juga harus diperiksa antara Iceberg dan Delta Lake. Dengan begitu, potensi wilayah dapat diketahui untuk dioptimalkan.

Untuk migrasi, pengembang dapat menggunakan beberapa kerangka kode yang telah ditentukan sebelumnya dari dokumentasi Iceberg dan databricks dan menerapkannya. Langkah-langkahnya disebutkan di bawah dan bahasa yang digunakan di sini adalah Scala:

Langkah1: Buat Tabel Delta Lake

Pada langkah awal, pastikan bucket S3 kosong dan terverifikasi sebelum melanjutkan pembuatan data di dalamnya. Setelah proses pembuatan data selesai, lakukan pemeriksaan berikut:

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")

Menambahkan kode vaksin opsional

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

Langkah 2 : CTAS dan Membaca Tabel Delta Lake

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

Langkah3: Membaca Delta Lake dan Menulis ke Tabel Iceberg

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)

Verifikasi data yang dibuang ke tabel gunung es di bawah S3

Membandingkan alat pihak ketiga dalam hal kesederhanaan, kinerja, kompatibilitas dan dukungan. Kedua alat tersebut yaitu. AWS Glue DataBrew dan Snowflake hadir dengan serangkaian fungsinya masing-masing.

DataBrew Lem AWS

Proses Migrasi:

• Kemudahan penggunaan: AWS Glue DataBrew adalah produk di bawah AWS cloud dan memberikan pengalaman ramah pengguna untuk tugas pembersihan dan transformasi data.
• integrasi: Glue DataBrew dapat diintegrasikan secara mulus dengan layanan cloud Amazon lainnya. Bagi organisasi yang bekerja dengan AWS dapat memanfaatkan layanan ini.

Kumpulan Fitur:

• Transformasi Data: Muncul dengan serangkaian besar fitur untuk transformasi data (EDA). Ini bisa berguna selama migrasi data.
• Pembuatan Profil Otomatis: Seperti alat sumber terbuka lainnya, DataBrew secara otomatis membuat profil data. untuk mendeteksi ketidakkonsistenan dan juga merekomendasikan tugas transformasi.

Kinerja dan Kompatibilitas:

• Skalabilitas: Untuk memproses kumpulan data yang lebih besar yang dapat ditemui selama proses migrasi, Glue DataBrew juga menyediakan skalabilitas untuk menanganinya.
• kecocokan: Ini memberikan kompatibilitas dengan kumpulan format dan sumber data yang lebih luas, sehingga memfasilitasi integrasi dengan berbagai solusi penyimpanan.

Kepingan salju

Proses Migrasi:

• Kemudahan Migrasi: Sederhananya, Snowflake memiliki layanan migrasi yang membantu pengguna akhir berpindah dari gudang data yang ada ke platform Snowflake.
• Dokumentasi Komprehensif: Snowflake menyediakan dokumentasi yang luas dan sumber daya yang cukup untuk memulai proses migrasi.

Kumpulan Fitur:

• Kemampuan Pergudangan Data: Ini menyediakan serangkaian fitur pergudangan yang lebih luas, dan memiliki dukungan untuk data semi-terstruktur, berbagi data, dan tata kelola data.
• Concurrency: Arsitekturnya memungkinkan konkurensi tinggi yang cocok untuk organisasi dengan persyaratan pemrosesan data yang menuntut.

Kinerja dan Kompatibilitas:

• Performance: Snowflake juga memiliki kinerja yang efisien dalam hal skalabilitas yang memungkinkan pengguna akhir memproses data dalam jumlah besar dengan mudah.
• kecocokan: Snowflake juga menyediakan berbagai konektor untuk sumber data yang berbeda, sehingga menjamin kompatibilitas silang dengan beragam ekosistem data.

Kesimpulan

Untuk mengoptimalkan alur kerja manajemen data lake dan gudang serta untuk mengekstrak hasil bisnis, transisi sangat penting bagi organisasi. Industri dapat memanfaatkan platform dalam hal kemampuan dan kesenjangan arsitektur dan teknis dan memutuskan mana yang akan dipilih untuk memanfaatkan potensi maksimal dari kumpulan data mereka. Ini juga membantu organisasi dalam jangka panjang. Dengan lanskap data yang berubah secara dinamis dan cepat, solusi inovatif dapat menjaga organisasi tetap waspada.

Pengambilan Kunci

• Apache Iceberg menyediakan fitur-fitur luar biasa seperti isolasi snapshot, manajemen metadata yang efisien, pemangkasan partisi sehingga mengarah pada peningkatan kemampuan manajemen data lake.
• Migrasi ke Apache Iceberg berkaitan dengan perencanaan dan pelaksanaan yang hati-hati. Organisasi harus mempertimbangkan faktor-faktor seperti evolusi skema, strategi migrasi data, dan kompatibilitas kueri.
• Databricks Delta Lake memanfaatkan penyimpanan cloud sebagai lapisan penyimpanan dasarnya, menyimpan file data dan log transaksi, sementara Iceberg memisahkan metadata dari file data, meningkatkan kinerja dan skalabilitas.
• Organisasi juga harus mempertimbangkan implikasi finansial seperti biaya penyimpanan, biaya komputasi, biaya lisensi, dan sumber daya ad-hoc yang diperlukan untuk migrasi.

Tanya Jawab Umum (FAQ)

Media yang ditampilkan dalam artikel ini bukan milik Analytics Vidhya dan digunakan atas kebijaksanaan Penulis.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/