Introductie

In de snel veranderende wereld van groot gegevensverwerking en analyses fungeert het potentiële beheer van uitgebreide datasets als een fundamentele pijler voor bedrijven om weloverwogen beslissingen te nemen. Het helpt hen om nuttige inzichten uit hun data te halen. Er is de afgelopen jaren een verscheidenheid aan oplossingen ontstaan, zoals Databricks Delta Lake en Apache Iceberg. Deze platforms zijn ontwikkeld voor data lake-beheer en bieden beide robuuste features en functionaliteiten. Maar voor de organisaties is het noodzakelijk om de nuances in termen van architectuur, technische en functionele aspecten te begrijpen voor het migreren van het bestaande platform. In dit artikel wordt het complexe proces van de overgang van Databricks Delta Lake naar Apache Iceberg onderzocht.

leerdoelen

• Inzicht in de functies van Databricks en Apache Iceberg.
• Leer de architectonische componenten tussen Databricks en de Apache-ijsberg te vergelijken.
• Begrijp de best practices voor het migreren van de deltameerarchitectuur naar een open source-platform zoals Iceberg.
• Om andere tools van derden te gebruiken als alternatief voor het delta lake-platform.

Dit artikel is gepubliceerd als onderdeel van het Data Science-blogathon.

Inzicht in Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake is in feite een geavanceerde opslaglaag die erbovenop is gebouwd Apache Spark kader. Het biedt een aantal moderne datafunctionaliteiten die zijn ontwikkeld voor naadloos databeheer. Delta Lake heeft verschillende kenmerken als kern:

• ACID-transacties: Delta Lake garandeert de fundamentele principes van atomiciteit, consistentie, isolatie en duurzaamheid voor alle wijzigingen in gebruikersgegevens, waardoor robuuste en geldige gegevensbewerkingen worden gegarandeerd.
• Schema-evolutie: Flexibiliteit komt vooral met zich mee Delta meer, omdat het schema-evolutie naadloos ondersteunt, waardoor industrieën schemawijzigingen kunnen doorvoeren zonder de bestaande datapijplijnen in de productie te verstoren.
• Tijdreizen: Net als tijdreizen in sciencefictionfilms biedt het deltameer de mogelijkheid om momentopnamen van gegevens op bepaalde tijdstippen op te vragen. Zo kunnen gebruikers diep duiken in uitgebreide historische analyses van gegevens en versiebeheermogelijkheden.
• Geoptimaliseerd bestandsbeheer: Delta Lake ondersteunt robuuste technieken voor het organiseren en beheren van gegevensbestanden en metadata. Het resulteert in geoptimaliseerde queryprestaties en het verlagen van de opslagkosten.

Kenmerken van Apache-ijsberg

Apache Iceberg biedt een concurrerend alternatief voor bedrijven die op zoek zijn naar een verbeterde data lake-beheeroplossing. Icebergs verslaat enkele traditionele formaten zoals Parquet of ORC. Er zijn veel onderscheidende voordelen:

• Schema-evolutie: De gebruiker kan gebruikmaken van de functie voor schema-evolutie terwijl hij de schemawijzigingen uitvoert zonder dure tabelherschrijvingen.
• Momentopname isolatie: Iceberg biedt ondersteuning voor snapshot-isolatie en garandeert daarmee consistente lees- en schrijfbewerkingen. Het vergemakkelijkt gelijktijdige wijzigingen in de tabellen zonder de gegevensintegriteit in gevaar te brengen.
• Metadatabeheer: deze functie scheidt in feite metadata van de gegevensbestanden. En sla het op in een speciale repository die verschilt van de gegevensbestanden zelf. Het doet dit om de prestaties te verbeteren en efficiënte metadatabewerkingen mogelijk te maken.
• Partitie snoeien: Door gebruik te maken van geavanceerde snoeitechnieken worden de queryprestaties geoptimaliseerd door het aantal gegevens dat wordt gescand tijdens de uitvoering van query's te verminderen.

Vergelijkende analyse van architecturen

Laten we dieper ingaan op de vergelijkende analyse van architecturen:

Databricks Delta Lake-architectuur

• Opslaglaag: Delta Lake profiteer van cloudopslag, bijvoorbeeld Amazon S3, Azure-blob als de onderliggende opslaglaag, die bestaat uit zowel gegevensbestanden als transactielogboeken.
• Metadatabeheer: Metagegevens blijven binnen een transactielogboek. Het leidt dus tot efficiënte metadatabewerkingen en garandeert dataconsistentie.
• Optimalisatietechnieken: Delta Lake gebruikt tonnen optimalisatietechnieken. Het omvat het overslaan van gegevens en Z-ordening om de queryprestaties radicaal te verbeteren en de overhead tijdens het scannen van de gegevens te verminderen.

Apache-ijsbergarchitectuur

• Scheiding van metadata: Er is een verschil met vergelijking met Databricks als het gaat om het scheiden van metadata van databestanden. De ijsberg slaat metadata op in een aparte repository van de databestanden.
• Transactionele ondersteuning: Om de gegevensintegriteit en betrouwbaarheid te garanderen, beschikt Iceberg over een robuust transactieprotocol. Dit protocol garandeert de atomaire en consistente tabelbewerkingen.
• Toepasbaar op: De motoren zoals Apache Spark, Flink en Presto zijn gemakkelijk compatibel met de Iceberg. De ontwikkelaars hebben de flexibiliteit om Iceberg te gebruiken met deze realtime- en batchverwerkingsframeworks.

Navigeren door het migratielandschap: overwegingen en best practices

Er is een enorme hoeveelheid planning en uitvoering nodig om de migratie van Databricks Delta Lake naar Apache Iceberg te implementeren. Er moeten enkele overwegingen worden gemaakt, namelijk:

• Schema-evolutie: Garandeert de vlekkeloze compatibiliteit tussen de schema-evolutiefunctie van Delta Lake en Iceberg om de consistentie tijdens schemawijzigingen te behouden.
• Data migratie: De strategieën moeten worden ontwikkeld en geïmplementeerd met factoren als het volume van de gegevens, de vereisten voor downtime en de consistentie van de gegevens.
• Compatibiliteit van zoekopdrachten: Men moet de compatibiliteit van zoekopdrachten tussen Delta Lake en Iceberg controleren. Het zal leiden tot een soepele overgang en de bestaande queryfunctionaliteit zal ook na de migratie intact blijven.
• Performance Testen: Start uitgebreide prestatie- en regressietests om de prestaties van de query te controleren. Het gebruik van hulpbronnen moet ook worden gecontroleerd tussen Iceberg en Delta Lake. Op die manier kunnen de potentiële gebieden worden herkend voor optimalisatie.

Voor migratie kunnen ontwikkelaars een aantal vooraf gedefinieerde codeskeletten uit de Iceberg- en databricks-documentatie gebruiken en deze implementeren. De stappen worden hieronder vermeld en de taal die hier wordt gebruikt is Scala:

Stap 1: Maak een Delta Lake-tabel

Zorg er in de eerste stap voor dat de S3-bucket leeg en geverifieerd is voordat u doorgaat met het maken van gegevens daarin. Zodra het proces voor het maken van gegevens is voltooid, voert u de volgende controle uit:

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")

Optionele vacuümcode toevoegen

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

Stap 2: CTAS en Delta Lake Table lezen

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

Stap 3: Delta Lake lezen en naar de ijsbergtabel schrijven

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)

Controleer de gegevens die naar de ijsbergtabellen onder S3 zijn gedumpt

Het vergelijken van tools van derden op het gebied van eenvoud, prestaties, compatibiliteit en ondersteuning. De twee instrumenten nl. AWS Glue DataBrew en Snowflake worden geleverd met hun eigen set functionaliteiten.

AWS lijm DataBrew

Migratieproces:

• Makkelijk te gebruiken: AWS Glue DataBrew is een product onder de AWS-cloud en biedt een gebruiksvriendelijke ervaring voor het opschonen van gegevens en transformatietaken.
• Integratie: Glue DataBrew kan naadloos worden geïntegreerd met andere Amazon-clouddiensten. Voor de organisaties die met AWS werken kunnen van deze dienst gebruik maken.

Functieset:

• Datatransformatie: Het wordt geleverd met een groot aantal functies voor gegevenstransformatie (EDA). Het kan van pas komen tijdens de datamigratie.
• Automatische profilering: Net als de andere open source-tools profileert DataBrew automatisch gegevens. om eventuele inconsistenties te detecteren en ook transformatietaken aan te bevelen.

Prestaties en compatibiliteit:

• Schaalbaarheid: Voor het verwerken van de grotere datasets die kunnen worden aangetroffen tijdens het migratieproces, biedt Glue DataBrew schaalbaarheid om daar ook mee om te gaan.
• Compatibiliteit: Het biedt compatibiliteit met een bredere reeks formaten en gegevensbronnen, waardoor de integratie met verschillende opslagoplossingen wordt vergemakkelijkt.

Sneeuwvlok

Migratieproces:

• Gemak van migratie: Voor de eenvoud heeft Snowflake migratiediensten die eindgebruikers helpen om van bestaande datawarehouses naar het Snowflake-platform te verhuizen.
• Uitgebreide documentatie: Snowflake biedt uitgebreide documentatie en voldoende bronnen om met het migratieproces te beginnen.

Functieset:

• Mogelijkheden voor datawarehousing: Het biedt een bredere reeks opslagfuncties en ondersteuning voor semi-gestructureerde gegevens, het delen van gegevens en gegevensbeheer.
• samenloop: De architectuur maakt een hoge gelijktijdigheid mogelijk, wat geschikt is voor organisaties met veeleisende gegevensverwerkingsvereisten.

Prestaties en compatibiliteit:

• Performance: Snowflake is ook prestatie-efficiënt in termen van schaalbaarheid, waardoor eindgebruikers met gemak grote datavolumes kunnen verwerken.
• Compatibiliteit: Snowflake biedt ook verschillende connectoren voor verschillende databronnen en garandeert zo kruiscompatibiliteit met gevarieerde data-ecosystemen.

Conclusie

Om de data lake- en magazijnbeheerworkflows te optimaliseren en bedrijfsresultaten te behalen, is de transitie van cruciaal belang voor de organisaties. De industrieën kunnen beide platforms benutten in termen van mogelijkheden en architecturale en technische verschillen en beslissen welke ze kiezen om het maximale potentieel van hun datasets te benutten. Het helpt organisaties ook op de lange termijn. Met het dynamisch en snel veranderende datalandschap kunnen innovatieve oplossingen organisaties scherp houden.

Key Takeaways

• Apache Iceberg biedt fantastische functies zoals snapshot-isolatie, efficiënt metadatabeheer en partitie-pruning, waardoor het leidt tot verbeterde data lake-beheermogelijkheden.
• Migreren naar Apache Iceberg brengt een zorgvuldige planning en uitvoering met zich mee. Organisaties moeten rekening houden met factoren zoals schema-evolutie, datamigratiestrategieën en querycompatibiliteit.
• Databricks Delta Lake maakt gebruik van cloudopslag als onderliggende opslaglaag, waarbij gegevensbestanden en transactielogboeken worden opgeslagen, terwijl Iceberg metadata van gegevensbestanden scheidt, waardoor de prestaties en schaalbaarheid worden verbeterd.
• Organisaties moeten ook rekening houden met de financiële implicaties, zoals opslagkosten, computerkosten, licentiekosten en eventuele ad-hocbronnen die nodig zijn voor de migratie.

Veelgestelde Vragen / FAQ

De in dit artikel getoonde media zijn geen eigendom van Analytics Vidhya en worden naar goeddunken van de auteur gebruikt.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/