Introducere

În lumea în schimbare rapidă a marilor de prelucrare a datelor și analiză, gestionarea potențială a seturilor de date extinse servește drept pilon de bază pentru companii pentru a lua decizii informate. Îi ajută să extragă informații utile din datele lor. O varietate de soluții au apărut în ultimii ani, cum ar fi Databricks Delta Lake și Apache Iceberg. Aceste platforme au fost dezvoltate pentru gestionarea lacurilor de date și ambele oferă caracteristici și funcționalități robuste. Dar pentru organizații este necesar să se înțeleagă nuanțele în ceea ce privește arhitectura, aspecte tehnice și funcționale pentru migrarea platformei existente. Acest articol va explora procesul complex de tranziție de la Databricks Delta Lake la Apache Iceberg.

obiective de invatare

• Înțelegerea caracteristicilor Databricks și Apache Iceberg.
• Învață să compari componentele arhitecturale dintre Databricks și Apache Iceberg.
• Înțelegeți cele mai bune practici pentru migrarea arhitecturii lacului delta către o platformă open source precum Iceberg.
• Pentru a utiliza alte instrumente terțe ca alternativă la platforma lacului delta.

Acest articol a fost publicat ca parte a Blogathonul științei datelor.

Înțelegerea Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake este practic un strat sofisticat de stocare construit pe partea de sus Apache Spark cadru. Oferă câteva funcționalități moderne de date dezvoltate pentru gestionarea fără probleme a datelor. Lacul Delta are diverse caracteristici la baza sa:

• Tranzacții cu ACID: Delta Lake garantează principiile de bază ale atomicității, consistenței, izolării și durabilității pentru toate modificările în datele utilizatorului, asigurând astfel operațiuni de date robuste și valide.
• Evoluția Schemei: Flexibilitatea vine în principal cu Lacul Delta, deoarece susține perfect evoluția schemei, permițând astfel industriilor să efectueze modificări ale schemei fără a perturba conductele de date existente în producție.
• Time Travel: La fel ca călătoria în timp din filmele SF, lacul delta oferă posibilitatea de a interoga instantanee de date în anumite momente în timp. Astfel, oferă utilizatorilor să se scufunde în profunzime în analiza istorică cuprinzătoare a datelor și a capabilităților de versiuni.
• Gestionare optimizată a fișierelor: Delta Lake acceptă tehnici robuste pentru organizarea și gestionarea fișierelor de date și a metadatelor. Rezultă o performanță optimizată a interogărilor și reducerea costurilor de stocare.

Caracteristicile Apache Iceberg

Apache Iceberg oferă o alternativă competitivă pentru companiile care caută o soluție îmbunătățită de gestionare a lacurilor de date. Aisbergurile bate unele dintre formatele tradiționale, cum ar fi Parchet sau ORC. Există o mulțime de avantaje distinctive:

• Evoluția Schemei: Utilizatorul poate folosi funcția de evoluție a schemei în timp ce efectuează modificările schemei fără rescrieri costisitoare de tabel.
• Izolare instantanee: Iceberg oferă suport pentru izolarea instantaneelor, garantând astfel citiri și scrieri consistente. Facilitează modificările concurente ale tabelelor fără a compromite integritatea datelor.
• Managementul metadatelor: Această caracteristică separă practic metadatele de fișierele de date. Și stocați-l într-un depozit dedicat, care este diferit de fișierele de date în sine. Face acest lucru pentru a crește performanța și pentru a împuternici operațiunile eficiente de metadate.
• Tunderea partiției: Utilizând tehnici avansate de tăiere, optimizează performanța interogării prin reducerea datelor scanate în timpul execuției interogării.

Analiza comparativă a arhitecturilor

Să intrăm mai adânc în analiza comparativă a arhitecturilor:

Arhitectura Databricks Delta Lake

• Stratul de stocare: Delta Lake profită de stocarea în cloud, de exemplu Amazon S3, Azure Blob ca strat de stocare de bază, care constă atât din fișiere de date, cât și din jurnalele de tranzacții.
• Managementul metadatelor: Metadatele rămân într-un jurnal de tranzacții. Astfel, duce la operațiuni eficiente de metadate și garantează consistența datelor.
• Tehnici de optimizare: Delta Lake utilizează tone de tehnici de optimizare. Include ignorarea datelor și ordonarea Z pentru a îmbunătăți radical performanța interogărilor și pentru a reduce costul general în timpul scanării datelor.

Arhitectura Apache Iceberg

• Separarea metadatelor: Există o diferență cu comparația cu cărămizi de date în ceea ce privește separarea metadatelor de fișierele de date. Aisbergul stochează metadate într-un depozit separat de fișierele de date.
• Suport tranzacțional: Pentru a asigura integritatea și fiabilitatea datelor, Iceberg se mândrește cu un protocol de tranzacție robust. Acest protocol garantează operațiunile de tabel atomice și consistente.
• Compatibilitate: Motoarele precum Apache Spark, Flink și Presto sunt ușor compatibile cu Iceberg. Dezvoltatorii au flexibilitatea de a utiliza Iceberg cu aceste cadre de procesare în timp real și în loturi.

Navigarea peisajului migrației: considerații și bune practici

Este nevoie de o cantitate imensă de planificare și execuție pentru a implementa migrarea de la Databricks Delta Lake la Apache Iceberg. Ar trebui luate câteva considerații care sunt:

• Evoluția Schemei: Garantarea compatibilității perfecte între caracteristica de evoluție a schemei din Delta Lake și Iceberg pentru a păstra consistența în timpul modificărilor schemei.
• Migratia datelor: Strategiile ar trebui să fie dezvoltate și aplicate cu factori precum volumul datelor, cerințele privind timpul de nefuncționare și consistența datelor.
• Compatibilitatea interogărilor: Ar trebui să verificați compatibilitatea interogărilor dintre Lacul Delta și Iceberg. Va duce la o tranziție ușoară, iar funcționalitatea de interogare existentă va fi, de asemenea, intactă după migrare.
• Performanţă Testarea: inițiați teste extinse de performanță și regresie pentru a verifica performanța interogărilor. Utilizarea resurselor ar trebui verificată și între Iceberg și Delta Lake. În acest fel, zonele potențiale pot fi recunoscute pentru optimizare.

Pentru migrare, dezvoltatorii pot folosi niște schelete de cod predefinite din documentația Iceberg și databricks și pot implementa același lucru. Pașii sunt menționați mai jos, iar limbajul folosit aici este Scala:

Pasul 1: Creați tabelul Delta Lake

În pasul inițial, asigurați-vă că compartimentul S3 este gol și verificat înainte de a continua să creați date în el. Odată ce procesul de creare a datelor este finalizat, efectuați următoarea verificare:

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")

Adăugarea unui cod de vid opțional

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

Pasul 2: CTAS și Reading Delta Lake Table

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

Pasul 3: Citiți lacul Delta și scrieți în tabelul 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)

Verificați datele aruncate în tabelele cu aisberg sub S3

Compararea instrumentelor terță parte în ceea ce privește simplitatea, performanța, compatibilitatea și suportul. Cele două instrumente de ex. AWS Glue DataBrew și Snowflake vine cu propriul set de funcționalități.

AWS Glue Databrew

Procesul de migrare:

• Ușor de utilizare: AWS Glue DataBrew este un produs în cloud AWS și oferă o experiență ușor de utilizat pentru activitățile de curățare și transformare a datelor.
• Integrare: Glue DataBrew poate fi integrat perfect cu alte servicii cloud Amazon. Pentru organizațiile care lucrează cu AWS pot utiliza acest serviciu.

Set de caracteristici:

• Transformarea datelor: Vine cu un set mare de caracteristici pentru transformarea datelor (EDA). Poate fi util în timpul migrării datelor.
• Profilare automată: Ca și celelalte instrumente open source, DataBrew profilează automat datele. pentru a detecta orice inconsecvență și, de asemenea, pentru a recomanda sarcini de transformare.

Performanță și compatibilitate:

• scalabilitate: Pentru procesarea seturilor de date mai mari care pot fi întâlnite în timpul procesului de migrare, Glue DataBrew oferă scalabilitate pentru a gestiona și asta.
• Compatibilitate: Oferă compatibilitate cu un set mai larg de formate și surse de date, facilitând astfel integrarea cu diverse soluții de stocare.

Fulg de nea

Procesul de migrare:

• Ușurința migrației: Pentru simplitate, Snowflake are servicii de migrare care ajută utilizatorii finali să treacă de la depozitele de date existente la platforma Snowflake.
• Documentație cuprinzătoare: Snowflake oferă o documentație vastă și o cantitate mare de resurse pentru a începe procesul de migrare.

Set de caracteristici:

• Capacități de depozitare a datelor: oferă un set mai larg de funcții de depozitare și are suport pentru date semi-structurate, partajarea datelor și guvernanța datelor.
• Concurenta: Arhitectura permite o concurență ridicată, care este potrivită pentru organizațiile cu cerințe exigente de procesare a datelor.

Performanță și compatibilitate:

• Performanţă: Snowflake este, de asemenea, eficient în ceea ce privește scalabilitatea, ceea ce permite utilizatorilor finali să proceseze cu ușurință volume uriașe de date.
• Compatibilitate: Snowflake oferă, de asemenea, diverși conectori pentru diferite surse de date, garantând astfel compatibilitatea încrucișată cu diverse ecosisteme de date.

Concluzie

Pentru a optimiza lacul de date și fluxurile de lucru de gestionare a depozitelor și pentru a extrage rezultate de afaceri, tranziția este vitală pentru organizații. Industriile pot valorifica atât platformele în ceea ce privește capabilitățile, cât și disparitățile arhitecturale și tehnice și pot decide pe care să aleagă pentru a utiliza potențialul maxim al setului lor de date. Ajută organizațiile și pe termen lung. Cu peisajul de date în schimbare dinamică și rapidă, soluțiile inovatoare pot menține organizațiile la limită.

Intrebari cu cheie

• Apache Iceberg oferă caracteristici fantastice, cum ar fi izolarea instantaneelor, gestionarea eficientă a metadatelor, tăierea partițiilor, ceea ce duce la îmbunătățirea capacităților de gestionare a lacului de date.
• Migrarea către Apache Iceberg implică planificarea și execuția prudentă. Organizațiile ar trebui să ia în considerare factori precum evoluția schemei, strategiile de migrare a datelor și compatibilitatea interogărilor.
• Databricks Delta Lake folosește stocarea în cloud ca strat de stocare de bază, stochând fișiere de date și jurnalele de tranzacții, în timp ce Iceberg separă metadatele de fișierele de date, îmbunătățind performanța și scalabilitatea.
• Organizațiile ar trebui să ia în considerare, de asemenea, implicațiile financiare, cum ar fi costurile de stocare, taxele de calcul, taxele de licență și orice resurse ad-hoc necesare pentru migrare.

Întrebări Frecvente

Media prezentată în acest articol nu este deținută de Analytics Vidhya și este utilizată la discreția Autorului.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/