Introduksjon

I den raskt skiftende verden av store databehandling og analytics, den potensielle styringen av omfattende datasett fungerer som en grunnpilar for selskaper for å ta informerte beslutninger. Det hjelper dem å trekke ut nyttig innsikt fra dataene sine. En rekke løsninger har dukket opp de siste årene, for eksempel Databricks Delta Lake og Apache Iceberg. Disse plattformene ble utviklet for datainnsjøadministrasjon og tilbyr begge robuste funksjoner og funksjoner. Men for organisasjonene er det nødvendig å forstå nyansene når det gjelder arkitektur, tekniske og funksjonelle aspekter for å migrere den eksisterende plattformen. Denne artikkelen vil utforske den komplekse prosessen med overgangen fra Databricks Delta Lake til Apache Iceberg.

Læringsmål

• Forstå funksjonene til Databricks og Apache Iceberg.
• Lær å sammenligne de arkitektoniske komponentene mellom Databricks og Apache-isfjellet.
• Forstå de beste fremgangsmåtene for å migrere deltasjøarkitekturen til åpen kildekodeplattform som Iceberg.
• Å bruke andre tredjepartsverktøy som et alternativ til deltainnsjøplattformen.

Denne artikkelen ble publisert som en del av Data Science Blogathon.

Forstå Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake er i utgangspunktet et sofistikert lag med lagring bygget på toppen av Apache Spark rammeverk. Den tilbyr noen moderne datafunksjoner utviklet for sømløs databehandling. Delta Lake har forskjellige funksjoner i kjernen:

• SYRE-transaksjoner: Delta Lake garanterer de grunnleggende prinsippene atomitet, konsistens, isolasjon og holdbarhet for alle modifikasjoner i brukerdata, og sikrer dermed robuste og gyldige dataoperasjoner.
• Schema Evolution: Fleksibilitet kommer overveiende med Deltasjøen, fordi den sømløst støtter skjemaevolusjon og dermed gjør det mulig for industrier å utføre skjemaendringer uten å forstyrre eksisterende datarørledninger i produksjonen.
• Time Travel: Akkurat som tidsreisen i sci-fi-filmer, gir deltasjøen muligheten til å søke etter øyeblikksbilder av data på bestemte tidspunkter. Dermed gir den brukerne dypdykk i omfattende historisk analyse av data og versjonsfunksjoner.
• Optimalisert filbehandling: Delta Lake støtter robuste teknikker for å organisere og administrere datafiler og metadata. Det resulterer i optimalisert søkeytelse og reduserer lagringskostnader.

Funksjoner av Apache Iceberg

Apache Iceberg gir et konkurransedyktig alternativ for selskaper som leter etter forbedret datainnsjøhåndteringsløsning. Icebergs slår noen av de tradisjonelle formatene som parkett eller ORC. Det er mange karakteristiske fordeler:

• Schema Evolution: Brukeren kan utnytte funksjonen for skjemaevolusjon mens han utfører skjemaendringene uten kostbare omskrivinger av tabellen.
• Snapshot-isolasjon: Iceberg gir støtte for snapshot-isolering, og garanterer dermed konsekvente lesinger og skrivinger. Det forenkler samtidige modifikasjoner i tabellene uten å kompromittere dataintegriteten.
• Metadataadministrasjon: Denne funksjonen skiller i utgangspunktet metadata fra datafilene. Og lagre den i en dedikert repo som er forskjellig fra selve datafilene. Det gjør det for å øke ytelsen og gi effektive metadataoperasjoner.
• Beskjæring av skillevegger: Ved å utnytte avanserte beskjæringsteknikker, optimaliserer den søkeytelsen ved å redusere dataene som skannes under kjøringen av spørringen.

Sammenlignende analyse av arkitekturer

La oss gå dypere inn i komparativ analyse av arkitekturer:

Databricks Delta Lake-arkitektur

• Lagringslag: Delta Lake dra nytte av skylagring for eksempel Amazon S3, Azure Blob som sitt underliggende lag med lagring , som består av både datafiler og transaksjonslogger.
• Metadataadministrasjon: Metadata forblir i en transaksjonslogg. Dermed fører det til effektive metadataoperasjoner og garanterer datakonsistens.
• Optimaliseringsteknikker: Delta Lake utnytter tonnevis av optimeringsteknikker. Den inkluderer datahopping og Z-bestilling for å radikalt forbedre søkeytelsen og redusere overheaden mens dataene skannes.

Apache isfjellarkitektur

• Separasjon av metadata: Det er en forskjell med sammenligning med Databaser når det gjelder å skille metadata fra datafiler. Isfjellet lagrer metadata i et eget depot fra datafilene.
• Transaksjonsstøtte: For å sikre dataintegritet og pålitelighet har Iceberg en robust transaksjonsprotokoll. Denne protokollen garanterer atomære og konsistente bordoperasjoner.
• Kompatibilitet: Motorene som Apache Spark, Flink og Presto er lett kompatible med Iceberg. Utviklerne har fleksibiliteten til å bruke Iceberg med disse sanntids- og batchbehandlingsrammeverkene.

Navigere i migrasjonslandskap: Betraktninger og beste praksis

Det krever enorm mengde planlegging og utførelse for å implementere migreringen fra Databricks Delta Lake til Apache Iceberg. Noen vurderinger bør gjøres som er:

• Schema Evolution: Garanterer den feilfrie kompatibiliteten mellom skjemaevolusjonsfunksjonen til Delta Lake og Iceberg for å bevare konsistensen under skjemaendringer.
• Dataoverføring: Strategiene bør utvikles og på plass med faktorer som datavolumet, nedetidskrav og datakonsistens.
• Spørringskompatibilitet: Man bør sjekke om spørringskompatibiliteten mellom Delta Lake og Iceberg. Det vil føre til en jevn overgang, og den eksisterende spørringsfunksjonaliteten vil også være intakt etter migrering.
• Ytelse Testing: Start omfattende ytelses- og regresjonstester for å sjekke søkeytelsen. Ressursutnyttelsen bør også kontrolleres mellom Iceberg og Delta Lake. På den måten kan de potensielle områdene gjenkjennes for optimalisering.

For migrering kan utviklere bruke noen forhåndsdefinerte kodeskjeletter fra Iceberg og databricks dokumentasjon og implementere det samme. Trinnene er nevnt nedenfor, og språket som brukes her er Scala:

Trinn 1: Lag Delta Lake Table

I det første trinnet, sørg for at S3-bøtten er tom og verifisert før du fortsetter med å opprette data i den. Når dataopprettingsprosessen er fullført, utfør følgende sjekk:

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")

Legger til valgfri vakuumkode

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

Trinn 2: CTAS og lesing av Delta Lake Table

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

Trinn 3: Les Delta Lake og skriv til Iceberg Table

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)

Bekreft dataene som er dumpet til isfjelltabellene under S3

Sammenligning av tredjepartsverktøy når det gjelder enkelhet, ytelse, kompatibilitet og støtte. De to verktøyene dvs. AWS Glue DataBrew og Snowflake kommer med sitt eget sett med funksjoner.

AWS Lim DataBrew

Migreringsprosess:

• Brukervennlighet: AWS Glue DataBrew er et produkt under AWS-skyen og gir en brukervennlig opplevelse for datarensing og transformasjonsoppgaver.
• Integrasjon: Glue DataBrew kan integreres sømløst med andre Amazons skytjenester. For organisasjonene som jobber med AWS kan benytte denne tjenesten.

Funksjonssett:

• Datatransformasjon: Den kommer med et stort sett med funksjoner for datatransformasjon (EDA). Det kan være nyttig under datamigreringen.
• Automatisk profilering: Som de andre åpen kildekode-verktøyene profilerer DataBrew automatisk data. for å oppdage eventuelle inkonsekvenser og også anbefale transformasjonsoppgaver.

Ytelse og kompatibilitet:

• skalerbarhet: For å behandle de større datasettene som kan oppstå under migreringsprosessen, gir Glue DataBrew skalerbarhet for å håndtere det også.
• kompatibilitet: Det gir kompatibilitet med bredere sett med formater og datakilder, og letter dermed integrasjon med ulike lagringsløsninger.

Snowflake

Migreringsprosess:

• Enkel migrasjon: For enkelhets skyld har Snowflake migrasjonstjenester som hjelper sluttbrukere med å flytte fra eksisterende datavarehus til Snowflake-plattformen.
• Omfattende dokumentasjon: Snowflake tilbyr omfattende dokumentasjon og rikelig med ressurser for å starte med migreringsprosessen.

Funksjonssett:

• Datavarehusfunksjoner: Den gir et bredere sett med lagerfunksjoner, og har støtte for semistrukturerte data, datadeling og datastyring.
• samtidighet: Arkitekturen tillater høy samtidighet som er egnet for organisasjoner med krevende databehandlingskrav.

Ytelse og kompatibilitet:

• Ytelse: Snowflake er også ytelseseffektiv når det gjelder skalerbarhet som gjør det mulig for sluttbrukere å behandle enorme datavolumer med letthet.
• kompatibilitet: Snowflake gir også forskjellige koblinger for forskjellige datakilder, og garanterer dermed krysskompatibilitet med varierte dataøkosystemer.

konklusjonen

For å optimalisere datainnsjøen og varehusadministrasjonsarbeidsflytene og trekke ut forretningsresultater, er overgangen avgjørende for organisasjonene. Bransjene kan utnytte både plattformene når det gjelder kapasiteter og arkitektoniske og tekniske forskjeller og bestemme hvilken de skal velge for å utnytte det maksimale potensialet til datasettene deres. Det hjelper organisasjoner i det lange løp også. Med det dynamiske og raskt skiftende datalandskapet kan innovative løsninger holde organisasjoner på kanten.

Nøkkelfunksjoner

• Apache Iceberg gir fantastiske funksjoner som snapshot-isolering, effektiv metadataadministrasjon, partisjonsbeskjæring, og dermed fører det til forbedring av datainnsjø-administrasjonsevner.
• Migrering til Apache Iceberg handler om forsiktig planlegging og utførelse. Organisasjoner bør vurdere faktorer som skjemautvikling, datamigrasjonsstrategier og spørringskompatibilitet.
• Databricks Delta Lake utnytter skylagring som sitt underliggende lagringslag, og lagrer datafiler og transaksjonslogger, mens Iceberg skiller metadata fra datafiler, noe som forbedrer ytelsen og skalerbarheten.
• Organisasjoner bør også vurdere de økonomiske implikasjonene som lagringskostnader, beregningskostnader, lisensavgifter og eventuelle ad-hoc-ressurser som trengs for migreringen.

Ofte Stilte Spørsmål

Mediene vist i denne artikkelen eies ikke av Analytics Vidhya og brukes etter forfatterens skjønn.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/