Introduzione

Nel mondo in rapida evoluzione dei big elaborazione dati e analisi, la potenziale gestione di estesi set di dati funge da pilastro fondamentale per le aziende per prendere decisioni informate. Li aiuta a estrarre informazioni utili dai loro dati. Negli ultimi anni è emersa una varietà di soluzioni, come Databricks Delta Lake e Apache Iceberg. Queste piattaforme sono state sviluppate per la gestione dei data lake ed entrambe offrono caratteristiche e funzionalità robuste. Ma per le organizzazioni è necessario cogliere le sfumature in termini di architettura, aspetti tecnici e funzionali per la migrazione della piattaforma esistente. Questo articolo esplorerà il complesso processo di transizione da Databricks Delta Lake ad Apache Iceberg.

obiettivi formativi

• Comprendere le funzionalità di Databricks e Apache Iceberg.
• Impara a confrontare i componenti dell'architettura tra Databricks e Apache Iceberg.
• Comprendere le migliori pratiche per la migrazione dell'architettura del delta Lake su una piattaforma open source come Iceberg.
• Utilizzare altri strumenti di terze parti come alternativa alla piattaforma Delta Lake.

Questo articolo è stato pubblicato come parte di Blogathon sulla scienza dei dati.

Informazioni su Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake è fondamentalmente un sofisticato livello di archiviazione costruito sopra Apache Spark struttura. Offre alcune funzionalità di dati moderne sviluppate per una gestione dei dati senza interruzioni. Delta Lake ha varie caratteristiche al suo interno:

• Transazioni ACIDO: Delta Lake garantisce i principi fondamentali di atomicità, coerenza, isolamento e durabilità per tutte le modifiche nei dati utente, garantendo così operazioni sui dati robuste e valide.
• Evoluzione dello schema: La flessibilità viene prevalentemente con Delta Lake, perché supporta perfettamente l'evoluzione dello schema consentendo così alle industrie di apportare modifiche allo schema senza disturbare le pipeline di dati esistenti in produzione.
• Time Travel: Proprio come il viaggio nel tempo nei film di fantascienza, il delta lago offre la possibilità di interrogare istantanee di dati in particolari momenti nel tempo. Pertanto, offre agli utenti l'opportunità di approfondire l'analisi storica completa dei dati e le funzionalità di controllo delle versioni.
• Gestione file ottimizzata: Delta Lake supporta tecniche affidabili per l'organizzazione e la gestione di file di dati e metadati. Il risultato è un'ottimizzazione delle prestazioni delle query e una riduzione dei costi di archiviazione.

Caratteristiche di Apache Iceberg

Apache Iceberg offre un'alternativa competitiva per le aziende che cercano una soluzione avanzata per la gestione del data Lake. Icebergs batte alcuni dei formati tradizionali come Parquet o ORC. Ci sono molti vantaggi distintivi:

• Evoluzione dello schema: L'utente può sfruttare la funzionalità di evoluzione dello schema mentre esegue le modifiche allo schema senza costose riscritture delle tabelle.
• Isolamento dell'istantanea: Iceberg fornisce il supporto per l'isolamento degli snapshot, garantendo quindi letture e scritture coerenti. Facilita le modifiche simultanee nelle tabelle senza compromettere l'integrità dei dati.
• Gestione dei metadati: Questa funzione sostanzialmente separa i metadati dai file di dati. E memorizzalo in un repository dedicato diverso dai file di dati stessi. Lo fa per migliorare le prestazioni e consentire operazioni efficienti sui metadati.
• Taglio delle partizioni: sfruttando tecniche di potatura avanzate, ottimizza le prestazioni delle query riducendo i dati scansionati durante l'esecuzione delle query.

Analisi comparativa delle architetture

Approfondiamo l'analisi comparativa delle architetture:

Databricks Architettura del Delta Lake

• Livello di archiviazione: Delta Lake sfrutta l'archiviazione nel cloud, ad esempio Amazon S3, Blob azzurro come livello di archiviazione sottostante, che consiste sia di file di dati che di registri delle transazioni.
• Gestione dei metadati: i metadati rimangono all'interno di un registro delle transazioni. Ciò porta a operazioni efficienti sui metadati e garantisce la coerenza dei dati.
• Tecniche di ottimizzazione: Delta Lake ne utilizza tonnellate tecniche di ottimizzazione. Include il salto dei dati e l'ordinamento Z per migliorare radicalmente le prestazioni delle query e ridurre il sovraccarico durante la scansione dei dati.

Architettura dell'iceberg di Apache

• Separazione dei metadati: C'è una differenza con il confronto con Databricks in termini di separazione dei metadati dai file di dati. L'iceberg memorizza i metadati in un repository separato dai file di dati.
• Supporto transazionale: Per garantire l'integrità e l'affidabilità dei dati, Iceberg vanta un robusto protocollo di transazione. Questo protocollo garantisce operazioni di tabella atomiche e coerenti.
• Compatibilità: I motori come Apache Spark, Flink e Presto sono facilmente compatibili con Iceberg. Gli sviluppatori hanno la flessibilità necessaria per utilizzare Iceberg con questi framework di elaborazione batch e in tempo reale.

Navigare nel panorama migratorio: considerazioni e migliori pratiche

È necessaria un'enorme quantità di pianificazione ed esecuzione per implementare la migrazione da Databricks Delta Lake ad Apache Iceberg. Occorre fare alcune considerazioni che sono:

• Evoluzione dello schema: Garantire la perfetta compatibilità tra la funzionalità di evoluzione dello schema di Delta Lake e Iceberg per preservare la coerenza durante le modifiche dello schema.
• Migrazione dei dati: le strategie dovrebbero essere sviluppate e implementate tenendo conto di fattori quali il volume dei dati, i requisiti di tempo di inattività e la coerenza dei dati.
• Compatibilità delle query: È necessario verificare la compatibilità delle query tra Delta Lake e Iceberg. Ciò consentirà una transizione graduale e anche le funzionalità di query esistenti rimarranno intatte dopo la migrazione.
• Prestazione Testing: avviare test approfonditi sulle prestazioni e sulla regressione per verificare le prestazioni delle query. Dovrebbe essere controllato anche l'utilizzo delle risorse tra Iceberg e Delta Lake. In questo modo è possibile riconoscere le aree potenziali da ottimizzare.

Per la migrazione gli sviluppatori possono utilizzare alcuni scheletri di codice predefiniti dalla documentazione di Iceberg e databricks e implementare lo stesso. I passaggi sono menzionati di seguito e la lingua utilizzata qui è Scala:

Passaggio 1: creare la tabella Delta Lake

Nella fase iniziale, assicurati che il bucket S3 sia vuoto e verificato prima di procedere con la creazione dei dati al suo interno. Una volta completato il processo di creazione dei dati, eseguire il seguente controllo:

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")

Aggiunta del codice di aspirazione opzionale

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

Passaggio 2: CTAS e lettura della tabella Delta Lake

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

Passaggio 3: leggere Delta Lake e scrivere sulla tabella 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)

Verificare i dati scaricati nelle tabelle iceberg in S3

Confronto degli strumenti di terze parti in termini di semplicità, prestazioni, compatibilità e supporto. I due strumenti, ad es. AWS Glue DataBrew e Snowflake sono dotati di un proprio set di funzionalità.

DataBrew di AWS Glue

Processo di migrazione:

• Facilità d'uso: AWS Glue DataBrew è un prodotto nel cloud AWS e fornisce un'esperienza intuitiva per le attività di pulizia e trasformazione dei dati.
• integrazione: Glue DataBrew può essere perfettamente integrato con altri servizi cloud di Amazon. Le organizzazioni che lavorano con AWS possono utilizzare questo servizio.

Set di funzionalità:

• Trasformazione dei dati: Viene fornito con un ampio set di funzionalità per la trasformazione dei dati (EDA). Può tornare utile durante la migrazione dei dati.
• Profilazione automatica: Come gli altri strumenti open source, DataBrew profila automaticamente i dati. per rilevare eventuali incoerenze e consigliare anche attività di trasformazione.

Prestazioni e compatibilità:

• Scalabilità: Per l'elaborazione di set di dati più grandi che possono essere incontrati durante il processo di migrazione, Glue DataBrew fornisce la scalabilità per gestire anche questo.
• Compatibilità: Fornisce compatibilità con un insieme più ampio di formati e origini dati, facilitando così l'integrazione con varie soluzioni di archiviazione.

Fiocco di neve

Processo di migrazione:

• Facilità di migrazione: Per semplicità, Snowflake dispone di servizi di migrazione che aiutano gli utenti finali a passare dai data warehouse esistenti alla piattaforma Snowflake.
• Documentazione completa: Snowflake fornisce un'ampia documentazione e un'ampia quantità di risorse per iniziare il processo di migrazione.

Set di funzionalità:

• Funzionalità di archiviazione dati: fornisce una serie più ampia di funzionalità di warehousing e supporta dati semistrutturati, condivisione dei dati e governance dei dati.
• Concorrenza: L'architettura consente un'elevata concorrenza, adatta alle organizzazioni con requisiti di elaborazione dati impegnativi.

Prestazioni e compatibilità:

• Prestazione: Snowflake offre anche prestazioni efficienti in termini di scalabilità, consentendo agli utenti finali di elaborare enormi volumi di dati con facilità.
• Compatibilità: Snowflake fornisce inoltre vari connettori per diverse origini dati, garantendo così la compatibilità incrociata con vari ecosistemi di dati.

Conclusione

Per ottimizzare i flussi di lavoro di gestione del data Lake e del warehouse e ottenere risultati aziendali, la transizione è vitale per le organizzazioni. Le industrie possono sfruttare entrambe le piattaforme in termini di capacità e disparità architettoniche e tecniche e decidere quale scegliere per utilizzare il massimo potenziale dei propri set di dati. Aiuta le organizzazioni anche a lungo termine. Con il panorama dei dati in rapida e dinamica evoluzione, le soluzioni innovative possono mantenere le organizzazioni all’avanguardia.

Punti chiave

• Apache Iceberg offre funzionalità fantastiche come l'isolamento degli snapshot, la gestione efficiente dei metadati e l'eliminazione delle partizioni, consentendo così di migliorare le capacità di gestione dei data Lake.
• La migrazione ad Apache Iceberg comporta una pianificazione ed esecuzione cauta. Le organizzazioni dovrebbero considerare fattori quali l'evoluzione dello schema, le strategie di migrazione dei dati e la compatibilità delle query.
• Databricks Delta Lake sfrutta l'archiviazione cloud come livello di archiviazione sottostante, archiviando file di dati e registri delle transazioni, mentre Iceberg separa i metadati dai file di dati, migliorando prestazioni e scalabilità.
• Le organizzazioni dovrebbero anche considerare le implicazioni finanziarie come i costi di archiviazione, i costi di elaborazione, i costi di licenza e le eventuali risorse ad hoc necessarie per la migrazione.

Domande frequenti

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