അവതാരിക

അതിവേഗം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന വലിയ ലോകത്ത് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് അനലിറ്റിക്‌സ്, വിപുലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ സാധ്യതയുള്ള മാനേജ്‌മെൻ്റ് കമ്പനികൾക്ക് അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനുള്ള അടിസ്ഥാന സ്തംഭമായി വർത്തിക്കുന്നു. അവരുടെ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉപയോഗപ്രദമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കാൻ ഇത് അവരെ സഹായിക്കുന്നു. ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ഡെൽറ്റ തടാകം, അപ്പാച്ചെ ഐസ്ബർഗ് എന്നിവ പോലെയുള്ള വിവിധ പരിഹാരങ്ങൾ കഴിഞ്ഞ കുറച്ച് വർഷങ്ങളായി ഉയർന്നുവന്നിട്ടുണ്ട്. ഈ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഡാറ്റാ തടാക മാനേജ്‌മെൻ്റിനായി വികസിപ്പിച്ചതാണ്, ഇവ രണ്ടും ശക്തമായ സവിശേഷതകളും പ്രവർത്തനങ്ങളും വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് നിലവിലുള്ള പ്ലാറ്റ്‌ഫോം മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വാസ്തുവിദ്യ, സാങ്കേതികവും പ്രവർത്തനപരവുമായ വശങ്ങൾ എന്നിവയിലെ സൂക്ഷ്മതകൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. ഈ ലേഖനം ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ഡെൽറ്റ തടാകത്തിൽ നിന്ന് അപ്പാച്ചെ ഐസ്ബർഗിലേക്ക് മാറുന്നതിനുള്ള സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.

പഠന ലക്ഷ്യങ്ങൾ

• ഡാറ്റാബ്രിക്സ്, അപ്പാച്ചെ ഐസ്ബർഗ് എന്നിവയുടെ സവിശേഷതകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു.
• ഡാറ്റാബ്രിക്സും അപ്പാച്ചെ മഞ്ഞുമലയും തമ്മിലുള്ള വാസ്തുവിദ്യാ ഘടകങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ പഠിക്കുക.
• ഡെൽറ്റ തടാക വാസ്തുവിദ്യയെ ഐസ്‌ബർഗ് പോലുള്ള ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് മാറ്റുന്നതിനുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുക.
• ഡെൽറ്റ തടാക പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിന് പകരമായി മറ്റ് മൂന്നാം കക്ഷി ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്.

അതിന്റെ ഭാഗമായി ഈ ലേഖനം പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു ഡാറ്റാ സയൻസ് ബ്ലോഗാഥോൺ.

ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ഡെൽറ്റ തടാകം മനസ്സിലാക്കുന്നു

ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ഡെൽറ്റ തടാകം അടിസ്ഥാനപരമായി അതിൻ്റെ മുകളിൽ നിർമ്മിച്ച സംഭരണത്തിൻ്റെ ഒരു സങ്കീർണ്ണ പാളിയാണ് അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക് ചട്ടക്കൂട്. തടസ്സമില്ലാത്ത ഡാറ്റാ മാനേജ്മെൻ്റിനായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത ചില ആധുനിക ഡാറ്റാ ഫങ്ഷണാലിറ്റികൾ ഇത് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഡെൽറ്റ തടാകത്തിന് അതിൻ്റെ കാമ്പിൽ വിവിധ സവിശേഷതകൾ ഉണ്ട്:

• ACID ഇടപാടുകൾ: ഡെൽറ്റ തടാകം ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റയിലെ എല്ലാ പരിഷ്‌ക്കരണങ്ങൾക്കും അറ്റോമിസിറ്റി, സ്ഥിരത, ഒറ്റപ്പെടൽ, ഈട് എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ ഉറപ്പുനൽകുന്നു, അങ്ങനെ കരുത്തുറ്റതും സാധുതയുള്ളതുമായ ഡാറ്റാ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.
• സ്കീമ പരിണാമം: ഫ്ലെക്സിബിലിറ്റി പ്രധാനമായും വരുന്നു ഡെൽറ്റ തടാകം, കാരണം ഇത് സ്കീമ പരിണാമത്തെ തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു, അങ്ങനെ ഉത്പാദനത്തിൽ നിലവിലുള്ള ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകളെ തടസ്സപ്പെടുത്താതെ സ്കീമ മാറ്റങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ വ്യവസായങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
• സമയ യാത്ര: സയൻസ് ഫിക്ഷൻ സിനിമകളിലെ ടൈം ട്രാവൽ പോലെ, ഡെൽറ്റ തടാകം പ്രത്യേക സമയങ്ങളിൽ ഡാറ്റ സ്നാപ്പ്ഷോട്ടുകൾ അന്വേഷിക്കാനുള്ള കഴിവ് നൽകുന്നു. അങ്ങനെ, ഡാറ്റയുടെയും പതിപ്പിംഗ് കഴിവുകളുടെയും സമഗ്രമായ ചരിത്ര വിശകലനത്തിലേക്ക് ആഴത്തിൽ ഇറങ്ങാൻ ഇത് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് നൽകുന്നു.
• ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത ഫയൽ മാനേജ്മെൻ്റ്: ഡാറ്റാ ഫയലുകളും മെറ്റാഡാറ്റയും സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിനും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള ശക്തമായ സാങ്കേതികതകളെ ഡെൽറ്റ തടാകം പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഇത് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത അന്വേഷണ പ്രകടനത്തിനും സംഭരണച്ചെലവ് ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും കാരണമാകുന്നു.

അപ്പാച്ചെ മഞ്ഞുമലയുടെ സവിശേഷതകൾ

മെച്ചപ്പെടുത്തിയ ഡാറ്റാ തടാക മാനേജ്മെൻ്റ് സൊല്യൂഷൻ അന്വേഷിക്കുന്ന കമ്പനികൾക്ക് അപ്പാച്ചെ ഐസ്ബർഗ് ഒരു മത്സരാധിഷ്ഠിത ബദൽ നൽകുന്നു. പാർക്ക്വെറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഒആർസി പോലുള്ള ചില പരമ്പരാഗത ഫോർമാറ്റുകളെ ഐസ്ബർഗ്സ് തോൽപ്പിക്കുന്നു. വ്യതിരിക്തമായ ധാരാളം ഗുണങ്ങളുണ്ട്:

• സ്കീമ പരിണാമം: വിലയേറിയ ടേബിൾ റീറൈറ്റുകളില്ലാതെ സ്കീമ മാറ്റങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ ഉപയോക്താവിന് സ്കീമ പരിണാമ സവിശേഷത പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
• സ്നാപ്പ്ഷോട്ട് ഐസൊലേഷൻ: ഐസ്ബർഗ് സ്നാപ്പ്ഷോട്ട് ഐസൊലേഷനുള്ള പിന്തുണ നൽകുന്നു, അങ്ങനെ സ്ഥിരമായ വായനയ്ക്കും എഴുത്തിനും ഉറപ്പ് നൽകുന്നു. ഡാറ്റാ സമഗ്രതയിൽ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാതെ പട്ടികകളിൽ ഒരേസമയം മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
• മെറ്റാഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ്: ഈ സവിശേഷത അടിസ്ഥാനപരമായി ഡാറ്റാ ഫയലുകളിൽ നിന്ന് മെറ്റാഡാറ്റയെ വേർതിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റ ഫയലുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായ ഒരു സമർപ്പിത റിപ്പോയിൽ ഇത് സംഭരിക്കുക. പ്രകടനം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും കാര്യക്ഷമമായ മെറ്റാഡാറ്റ പ്രവർത്തനങ്ങൾ ശാക്തീകരിക്കുന്നതിനും ഇത് അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു.
• പാർട്ടീഷൻ പ്രൂണിംഗ്: നൂതന പ്രൂണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു, ഇത് അന്വേഷണ നിർവ്വഹണ സമയത്ത് സ്കാൻ ചെയ്ത ഡാറ്റ കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ അന്വേഷണ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു.

ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെ താരതമ്യ വിശകലനം

ആർക്കിടെക്ചറുകളുടെ താരതമ്യ വിശകലനത്തിലേക്ക് നമുക്ക് കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പോകാം:

ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ഡെൽറ്റ ലേക്ക് ആർക്കിടെക്ചർ

• സംഭരണ ​​പാളി: ഡെൽറ്റ തടാകം ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ് പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക, ഉദാഹരണത്തിന് Amazon S3, അസൂർ ബ്ലോബ് ഡാറ്റ ഫയലുകളും ട്രാൻസാക്ഷൻ ലോഗുകളും അടങ്ങുന്ന സംഭരണത്തിൻ്റെ അടിസ്ഥാന പാളിയായി.
• മെറ്റാഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ്: ഒരു ഇടപാട് ലോഗിനുള്ളിൽ മെറ്റാഡാറ്റ നിലനിൽക്കും. അങ്ങനെ അത് കാര്യക്ഷമമായ മെറ്റാഡാറ്റ പ്രവർത്തനങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുകയും ഡാറ്റ സ്ഥിരത ഉറപ്പ് നൽകുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ: ഡെൽറ്റ തടാകം ടൺ കണക്കിന് ഉപയോഗിക്കുന്നു ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ. ഡാറ്റ സ്കാൻ ചെയ്യുമ്പോൾ അന്വേഷണ പ്രകടനം സമൂലമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കുന്നതിനുമുള്ള ഡാറ്റ ഒഴിവാക്കലും Z-ഓർഡറിംഗും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

അപ്പാച്ചെ ഐസ്ബർഗ് വാസ്തുവിദ്യ

• മെറ്റാഡാറ്റയുടെ വേർതിരിവ്: ഇതുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ വ്യത്യാസമുണ്ട് ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ഡാറ്റ ഫയലുകളിൽ നിന്ന് മെറ്റാഡാറ്റ വേർതിരിക്കുന്ന കാര്യത്തിൽ. മഞ്ഞുമല ഡാറ്റാ ഫയലുകളിൽ നിന്ന് ഒരു പ്രത്യേക ശേഖരത്തിൽ മെറ്റാഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നു.
• ഇടപാട് പിന്തുണ: ഡാറ്റയുടെ സമഗ്രതയും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നതിന്, ഐസ്ബർഗിന് ശക്തമായ ഒരു ഇടപാട് പ്രോട്ടോക്കോൾ ഉണ്ട്. ഈ പ്രോട്ടോക്കോൾ ആറ്റോമിക്, സ്ഥിരമായ പട്ടിക പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
• അനുയോജ്യത: അപ്പാച്ചെ സ്പാർക്ക്, ഫ്ലിങ്ക്, പ്രെസ്റ്റോ തുടങ്ങിയ എഞ്ചിനുകൾ ഐസ്ബർഗുമായി എളുപ്പത്തിൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്നു. ഈ തത്സമയ, ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകൾക്കൊപ്പം ഐസ്ബർഗ് ഉപയോഗിക്കാനുള്ള സൗകര്യം ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഉണ്ട്.

നാവിഗേറ്റിംഗ് മൈഗ്രേഷൻ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പ്: പരിഗണനകളും മികച്ച രീതികളും

ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ഡെൽറ്റ തടാകത്തിൽ നിന്ന് അപ്പാച്ചെ ഐസ്ബർഗിലേക്കുള്ള കുടിയേറ്റം നടപ്പിലാക്കാൻ ഇതിന് വലിയ ആസൂത്രണവും നിർവ്വഹണവും ആവശ്യമാണ്. ചില പരിഗണനകൾ നൽകണം, അവ:

• സ്കീമ പരിണാമം: സ്കീമ മാറ്റങ്ങളിൽ സ്ഥിരത നിലനിർത്തുന്നതിന് ഡെൽറ്റ തടാകത്തിൻ്റെയും ഐസ്ബർഗിൻ്റെയും സ്കീമ പരിണാമ സവിശേഷത തമ്മിലുള്ള കുറ്റമറ്റ അനുയോജ്യത ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.
• ഡാറ്റ മൈഗ്രേഷൻ: ഡാറ്റയുടെ അളവ്, പ്രവർത്തനരഹിതമായ ആവശ്യകതകൾ, ഡാറ്റാ സ്ഥിരത തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് തന്ത്രങ്ങൾ വികസിപ്പിച്ചെടുക്കണം.
• അന്വേഷണ അനുയോജ്യത: ഡെൽറ്റ തടാകവും ഐസ്ബർഗും തമ്മിലുള്ള അന്വേഷണ അനുയോജ്യതയെക്കുറിച്ച് ഒന്ന് പരിശോധിക്കണം. ഇത് സുഗമമായ പരിവർത്തനത്തിലേക്ക് നയിക്കും കൂടാതെ നിലവിലുള്ള അന്വേഷണ പ്രവർത്തനവും മൈഗ്രേഷനു ശേഷമുള്ള കേടുകൂടാതെയിരിക്കും.
• പ്രകടനം ടെസ്റ്റിംഗ്: അന്വേഷണ പ്രകടനം പരിശോധിക്കുന്നതിന് വിപുലമായ പ്രകടനവും റിഗ്രഷൻ ടെസ്റ്റുകളും ആരംഭിക്കുക. ഐസ്ബർഗിനും ഡെൽറ്റ തടാകത്തിനും ഇടയിൽ വിഭവങ്ങളുടെ വിനിയോഗവും പരിശോധിക്കണം. അതുവഴി, ഒപ്റ്റിമൈസേഷനായി സാധ്യതയുള്ള മേഖലകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.

മൈഗ്രേഷൻ ഡെവലപ്പർമാർക്ക് ഐസ്ബെർഗിൽ നിന്നും ഡാറ്റബ്രിക്സ് ഡോക്യുമെൻ്റേഷനിൽ നിന്നും ചില മുൻനിശ്ചയിച്ച കോഡ് അസ്ഥികൂടങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാനും അത് നടപ്പിലാക്കാനും കഴിയും. ഘട്ടങ്ങൾ ചുവടെ പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇവിടെ ഉപയോഗിച്ചിരിക്കുന്ന ഭാഷ സ്കാലയാണ്:

ഘട്ടം 1: ഡെൽറ്റ ലേക്ക് ടേബിൾ സൃഷ്ടിക്കുക

പ്രാരംഭ ഘട്ടത്തിൽ, S3 ബക്കറ്റ് ശൂന്യമാണെന്നും അതിൽ ഡാറ്റ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പായി പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെന്നും ഉറപ്പാക്കുക. ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കൽ പ്രക്രിയ പൂർത്തിയായിക്കഴിഞ്ഞാൽ, ഇനിപ്പറയുന്ന പരിശോധന നടത്തുക:

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")

ഓപ്ഷണൽ വാക്വം കോഡ് ചേർക്കുന്നു

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

ഘട്ടം 2 : CTAS ഉം ഡെൽറ്റ ലേക്ക് ടേബിളും വായിക്കുന്നു

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

ഘട്ടം 3: ഡെൽറ്റ തടാകം വായിച്ച് ഐസ്ബർഗ് ടേബിളിലേക്ക് എഴുതുക

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-ന് കീഴിലുള്ള മഞ്ഞുമല ടേബിളുകളിലേക്ക് അയച്ച ഡാറ്റ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക

ലാളിത്യം, പ്രകടനം, അനുയോജ്യത, പിന്തുണ എന്നിവയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ മൂന്നാം കക്ഷി ഉപകരണങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. രണ്ട് ഉപകരണങ്ങൾ അതായത്. AWS Glue DataBrew ഉം Snowflake ഉം അവരുടേതായ ഒരു കൂട്ടം പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി വരുന്നു.

AWS ഗ്ലൂ ഡാറ്റബ്രൂ

മൈഗ്രേഷൻ പ്രക്രിയ:

• ഉപയോഗിക്കാന് എളുപ്പം: AWS Glue DataBrew എന്നത് AWS ക്ലൗഡിന് കീഴിലുള്ള ഒരു ഉൽപ്പന്നമാണ് കൂടാതെ ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗ്, ട്രാൻസ്ഫോർമേഷൻ ടാസ്‌ക്കുകൾ എന്നിവയ്ക്കായി ഒരു ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദ അനുഭവം നൽകുന്നു.
• സംയോജനം: Glue DataBrew മറ്റ് ആമസോൺ ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങളുമായി തടസ്സമില്ലാതെ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. AWS-ൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് ഈ സേവനം പ്രയോജനപ്പെടുത്താം.

ഫീച്ചർ സെറ്റ്:

• ഡാറ്റ രൂപാന്തരം: ഡാറ്റാ പരിവർത്തനത്തിനായുള്ള (EDA) വലിയൊരു കൂട്ടം സവിശേഷതകളുമായാണ് ഇത് വരുന്നത്. ഡാറ്റ മൈഗ്രേഷൻ സമയത്ത് ഇത് ഉപയോഗപ്രദമാകും.
• ഓട്ടോമാറ്റിക് പ്രൊഫൈലിംഗ്: മറ്റ് ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് ടൂളുകൾ പോലെ, DataBrew ഓട്ടോമാറ്റിക്കായി പ്രൊഫൈൽ ഡാറ്റ. എന്തെങ്കിലും പൊരുത്തക്കേട് കണ്ടെത്തുന്നതിനും പരിവർത്തന ജോലികൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നതിനും.

പ്രകടനവും അനുയോജ്യതയും:

• സ്കേലബിളിറ്റി: മൈഗ്രേഷൻ പ്രക്രിയയിൽ നേരിടാൻ കഴിയുന്ന വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന്, Glue DataBrew അത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള സ്കേലബിളിറ്റി നൽകുന്നു.
• അനുയോജ്യത: ഇത് വിശാലമായ ഫോർമാറ്റുകളുമായും ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങളുമായും അനുയോജ്യത നൽകുന്നു, അങ്ങനെ വിവിധ സ്റ്റോറേജ് സൊല്യൂഷനുകളുമായുള്ള സംയോജനം സുഗമമാക്കുന്നു.

മഞ്ഞുകട്ട

മൈഗ്രേഷൻ പ്രക്രിയ:

• മൈഗ്രേഷൻ എളുപ്പം: ലാളിത്യത്തിന്, സ്നോഫ്ലേക്കിന് മൈഗ്രേഷൻ സേവനങ്ങൾ ഉണ്ട്, അത് അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളെ നിലവിലുള്ള ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ നിന്ന് സ്നോഫ്ലെക്ക് പ്ലാറ്റ്ഫോമിലേക്ക് മാറാൻ സഹായിക്കുന്നു.
• സമഗ്രമായ ഡോക്യുമെന്റേഷൻ: മൈഗ്രേഷൻ പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നതിന് സ്നോഫ്ലെക്ക് വിശാലമായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷനും ധാരാളം വിഭവങ്ങളും നൽകുന്നു.

ഫീച്ചർ സെറ്റ്:

• ഡാറ്റ വെയർഹൗസിംഗ് കഴിവുകൾ: ഇത് വിശാലമായ വെയർഹൗസിംഗ് ഫീച്ചറുകൾ നൽകുന്നു, കൂടാതെ സെമി-സ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റ, ഡാറ്റ ഷെയറിംഗ്, ഡാറ്റ ഗവേണൻസ് എന്നിവയ്ക്കുള്ള പിന്തുണയും ഉണ്ട്.
• Concurrency: ആവശ്യപ്പെടുന്ന ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യകതകളുള്ള ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഉയർന്ന സമന്വയം ആർക്കിടെക്ചർ അനുവദിക്കുന്നു.

പ്രകടനവും അനുയോജ്യതയും:

• പ്രകടനംസ്‌നോഫ്ലെക്ക് സ്കേലബിളിറ്റിയുടെ കാര്യത്തിലും കാര്യക്ഷമതയുള്ളതാണ്, ഇത് അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളെ വലിയ ഡാറ്റ വോള്യങ്ങൾ എളുപ്പത്തിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു.
• അനുയോജ്യത: സ്നോഫ്ലെക്ക് വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ ഉറവിടങ്ങൾക്കായി വിവിധ കണക്ടറുകളും നൽകുന്നു, അങ്ങനെ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാ ഇക്കോസിസ്റ്റങ്ങളുമായി ക്രോസ് കോംപാറ്റിബിലിറ്റി ഉറപ്പ് നൽകുന്നു.

തീരുമാനം

ഡാറ്റാ തടാകവും വെയർഹൗസ് മാനേജ്‌മെൻ്റ് വർക്ക്ഫ്ലോകളും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും ബിസിനസ്സ് ഫലങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിനും, ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് പരിവർത്തനം അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. വ്യവസായങ്ങൾക്ക് കഴിവുകളുടെയും വാസ്തുവിദ്യയുടെയും സാങ്കേതിക അസമത്വങ്ങളുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ രണ്ട് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളെയും പ്രയോജനപ്പെടുത്താനും അവരുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ പരമാവധി സാധ്യതകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഏതാണ് തിരഞ്ഞെടുക്കേണ്ടതെന്ന് തീരുമാനിക്കാനും കഴിയും. ഇത് ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ സംഘടനകളെ സഹായിക്കുന്നു. ചലനാത്മകമായും വേഗത്തിലും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പ് ഉപയോഗിച്ച്, നൂതനമായ പരിഹാരങ്ങൾക്ക് ഓർഗനൈസേഷനുകളെ മികച്ച രീതിയിൽ നിലനിർത്താൻ കഴിയും.

കീ ടേക്ക്അവേസ്

• സ്‌നാപ്പ്‌ഷോട്ട് ഐസൊലേഷൻ, കാര്യക്ഷമമായ മെറ്റാഡാറ്റ മാനേജ്‌മെൻ്റ്, പാർട്ടീഷൻ പ്രൂണിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള മികച്ച സവിശേഷതകൾ അപ്പാച്ചെ ഐസ്‌ബർഗ് നൽകുന്നു, അതിനാൽ ഇത് ഡാറ്റാ തടാക മാനേജ്‌മെൻ്റ് കഴിവുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
• അപ്പാച്ചെ ഐസ്ബർഗിലേക്ക് മൈഗ്രേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് ജാഗ്രതയോടെയുള്ള ആസൂത്രണവും നിർവ്വഹണവുമാണ്. സ്കീമ പരിണാമം, ഡാറ്റാ മൈഗ്രേഷൻ തന്ത്രങ്ങൾ, അന്വേഷണ അനുയോജ്യത തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ പരിഗണിക്കണം.
• ഡാറ്റാബ്രിക്സ് ഡെൽറ്റ തടാകം ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജിനെ അതിൻ്റെ അടിസ്ഥാന സ്റ്റോറേജ് ലെയറാക്കി, ഡാറ്റ ഫയലുകളും ഇടപാട് ലോഗുകളും സംഭരിക്കുന്നു, അതേസമയം ഐസ്ബർഗ് മെറ്റാഡാറ്റയെ ഡാറ്റ ഫയലുകളിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നു, പ്രകടനവും സ്കേലബിളിറ്റിയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
• സ്‌റ്റോറേജ് ചെലവുകൾ, കമ്പ്യൂട്ട് ചാർജുകൾ, ലൈസൻസിംഗ് ഫീസ്, മൈഗ്രേഷന് ആവശ്യമായ ഏതെങ്കിലും അഡ്-ഹോക്ക് ഉറവിടങ്ങൾ തുടങ്ങിയ സാമ്പത്തിക പ്രത്യാഘാതങ്ങളും ഓർഗനൈസേഷനുകൾ പരിഗണിക്കണം.

പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ

ഈ ലേഖനത്തിൽ കാണിച്ചിരിക്കുന്ന മീഡിയ Analytics Vidhya യുടെ ഉടമസ്ഥതയിലുള്ളതല്ല, രചയിതാവിൻ്റെ വിവേചനാധികാരത്തിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

• SEO പവർ ചെയ്ത ഉള്ളടക്കവും PR വിതരണവും. ഇന്ന് ആംപ്ലിഫൈഡ് നേടുക.
• PlatoData.Network ലംബ ജനറേറ്റീവ് Ai. സ്വയം ശാക്തീകരിക്കുക. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
• PlatoAiStream. Web3 ഇന്റലിജൻസ്. വിജ്ഞാനം വർധിപ്പിച്ചു. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
• പ്ലേറ്റോഇഎസ്ജി. കാർബൺ, ക്ലീൻ ടെക്, ഊർജ്ജം, പരിസ്ഥിതി, സോളാർ, മാലിന്യ സംസ്കരണം. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
• പ്ലേറ്റോ ഹെൽത്ത്. ബയോടെക് ആൻഡ് ക്ലിനിക്കൽ ട്രയൽസ് ഇന്റലിജൻസ്. ഇവിടെ പ്രവേശിക്കുക.
• അവലംബം: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/