Beskrivning

I den snabbt föränderliga världen av stora databehandling och analys, den potentiella hanteringen av omfattande datauppsättningar fungerar som en grundpelare för företag för att fatta välgrundade beslut. Det hjälper dem att extrahera användbara insikter från sina data. En mängd olika lösningar har dykt upp under de senaste åren, såsom Databricks Delta Lake och Apache Iceberg. Dessa plattformar utvecklades för datasjöhantering och erbjuder båda robusta funktioner och funktioner. Men för organisationerna är det nödvändigt att förstå nyanserna i form av arkitektur, tekniska och funktionella aspekter för att migrera den befintliga plattformen. Den här artikeln kommer att utforska den komplexa processen att övergå från Databricks Delta Lake till Apache Iceberg.

Inlärningsmål

• Förstå funktionerna i Databricks och Apache Iceberg.
• Lär dig att jämföra de arkitektoniska komponenterna mellan Databricks och Apache Iceberg.
• Förstå de bästa metoderna för att migrera deltasjöarkitekturen till öppen källkodsplattform som Iceberg.
• Att använda andra tredjepartsverktyg som ett alternativ till deltasjöplattformen.

Denna artikel publicerades som en del av Data Science Blogathon.

Förstå Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake är i grunden ett sofistikerat lager av lagring byggt på toppen av Apache Spark ramverk. Den erbjuder några moderna datafunktioner utvecklade för sömlös datahantering. Delta Lake har olika funktioner i sin kärna:

• SYRA-transaktioner: Delta Lake garanterar de grundläggande principerna Atomicity, Consistency, Isolation och Durability för alla modifieringar av användardata, vilket säkerställer robusta och giltiga dataoperationer.
• Schema Evolution: Flexibilitet kommer övervägande med Delta Lake, eftersom det sömlöst stöder schemautveckling, vilket gör det möjligt för industrier att utföra schemaändringar utan att störa befintliga datapipelines i produktionen.
• Time Travel: Precis som tidsresorna i sci-fi-filmer, ger deltasjön möjligheten att söka efter ögonblicksbilder av data vid vissa tidpunkter. På så sätt ger det användarna möjlighet att djupdyka i omfattande historisk analys av data och versionsfunktioner.
• Optimerad filhantering: Delta Lake stöder robusta tekniker för att organisera och hantera datafiler och metadata. Det resulterar i optimerad frågeprestanda och minskar lagringskostnaderna.

Funktioner i Apache Iceberg

Apache Iceberg tillhandahåller ett konkurrenskraftigt alternativ för företag som letar efter förbättrad datasjöhanteringslösning. Icebergs slår några av de traditionella formaten som Parkett eller ORC. Det finns många utmärkande fördelar:

• Schema Evolution: Användaren kan utnyttja schemautvecklingsfunktionen samtidigt som schemaändringarna utförs utan dyra tabellomskrivningar.
• Snapshot Isolering: Iceberg ger stöd för ögonblicksbildsisolering, vilket garanterar konsekventa läsningar och skrivningar. Det underlättar samtidiga ändringar i tabellerna utan att kompromissa med dataintegriteten.
• Metadatahantering: Den här funktionen separerar i princip metadata från datafilerna. Och lagra den i en dedikerad repo som skiljer sig från själva datafilerna. Det gör det för att öka prestandan och möjliggöra effektiva metadataoperationer.
• Skiljevägsbeskärning: Genom att utnyttja avancerade beskärningstekniker optimerar den frågeprestanda genom att minska den data som skannas under utförande av en fråga.

Jämförande analys av arkitekturer

Låt oss gå djupare in i jämförande analys av arkitekturer:

Databricks Delta Lake Architecture

• Lagringslager: Delta Lake dra nytta av molnlagring till exempel Amazon S3, Azurblob som dess underliggande lager av lagring , som består av både datafiler och transaktionsloggar.
• Metadatahantering: Metadata stannar i en transaktionslogg. På så sätt leder det till effektiv metadataoperation och garanterar datakonsistens.
• Optimeringstekniker: Delta Lake använder massor av optimeringstekniker. Det inkluderar överhoppning av data och Z-ordning för att radikalt förbättra frågeprestanda och minska omkostnader när du skannar data.

Apache isbergsarkitektur

• Separering av metadata: Det är skillnad med jämförelse med Databrickor när det gäller att separera metadata från datafiler. Isberget lagrar metadata i ett separat förråd från datafilerna.
• Transaktionsstöd: För att säkerställa dataintegriteten och tillförlitligheten har Iceberg ett robust transaktionsprotokoll. Detta protokoll garanterar atomära och konsekventa bordsoperationer.
• Kompatibilitet: Motorerna som Apache Spark, Flink och Presto är lätt kompatibla med Iceberg. Utvecklarna har flexibiliteten att använda Iceberg med dessa ramverk för realtids- och batchbearbetning.

Navigera i migrationslandskap: överväganden och bästa praxis

Det krävs en enorm mängd planering och utförande för att implementera migreringen från Databricks Delta Lake till Apache Iceberg. Några överväganden bör göras som är:

• Schema Evolution: Garanterar den felfria kompatibiliteten mellan schemautvecklingsfunktionen i Delta Lake och Iceberg för att bevara konsistensen under schemaändringar.
• Dataöverföring: Strategierna bör utvecklas och på plats med faktorer som datavolym, stilleståndskrav och datakonsistens.
• Frågekompatibilitet: Man bör kontrollera frågekompatibiliteten mellan Delta Lake och Iceberg. Det kommer att leda till en smidig övergång och den befintliga frågefunktionaliteten kommer också att vara intakt efter migreringen.
• prestanda Testning: Initiera omfattande prestanda- och regressionstester för att kontrollera frågeprestanda. Resursutnyttjandet bör också kontrolleras mellan Iceberg och Delta Lake. På så sätt kan de potentiella områdena identifieras för optimering.

För migrering kan utvecklare använda några fördefinierade kodskelett från Iceberg och databricks dokumentation och implementera detsamma. Stegen nämns nedan och språket som används här är Scala:

Steg 1: Skapa Delta Lake Table

I det första steget, se till att S3-hinken är tom och verifierad innan du fortsätter att skapa data i den. När processen för att skapa data är klar, utför följande kontroll:

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")

Lägger till valfri vakuumkod

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

Steg 2: CTAS och läsning av Delta Lake Table

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

Steg 3: Läs Delta Lake och skriv till 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)

Verifiera data som dumpats till isbergstabellerna under S3

Jämför tredjepartsverktygen när det gäller enkelhet, prestanda, kompatibilitet och support. De två verktygen dvs. AWS Glue DataBrew och Snowflake kommer med sin egen uppsättning funktioner.

AWS Lim DataBrew

Migreringsprocess:

• Enkel användning: AWS Glue DataBrew är en produkt under AWS moln och ger en användarvänlig upplevelse för datarensning och transformationsuppgifter.
• Integration: Glue DataBrew kan sömlöst integreras med andra Amazons molntjänster. För de organisationer som arbetar med AWS kan använda denna tjänst.

Funktionsuppsättning:

• Datatransformation: Den kommer med en stor uppsättning funktioner för datatransformation (EDA). Det kan vara praktiskt under datamigreringen.
• Automatisk profilering: Precis som de andra verktygen med öppen källkod profilerar DataBrew automatiskt data. för att upptäcka eventuella inkonsekvenser och även rekommendera transformationsuppgifter.

Prestanda och kompatibilitet:

• skalbarhet: För bearbetning av de större datamängderna som kan påträffas under migreringsprocessen tillhandahåller Glue DataBrew skalbarhet för att hantera det också.
• Kompatibilitet: Det ger kompatibilitet med en bredare uppsättning format och datakällor, vilket underlättar integration med olika lagringslösningar.

Snöflinga

Migreringsprocess:

• Enkel migration: För enkelhetens skull har Snowflake migreringstjänster som hjälper slutanvändare att flytta från befintliga datalager till Snowflake-plattformen.
• Omfattande dokumentation: Snowflake erbjuder enorm dokumentation och gott om resurser för att börja med migreringsprocessen.

Funktionsuppsättning:

• Datalagringskapacitet: Det ger en bredare uppsättning lagerfunktioner och har stöd för semistrukturerad data, datadelning och datastyrning.
• samtidighet: Arkitekturen tillåter hög samtidighet vilket är lämpligt för organisationer med krävande databehandlingskrav.

Prestanda och kompatibilitet:

• prestanda: Snowflake är också prestandaeffektivt när det gäller skalbarhet vilket gör det möjligt för slutanvändare att bearbeta enorma datavolymer med lätthet.
• Kompatibilitet: Snowflake tillhandahåller också olika kontakter för olika datakällor, vilket garanterar korskompatibilitet med olika dataekosystem.

Slutsats

För att optimera datasjön och arbetsflöden för lagerhantering och för att extrahera affärsresultat är övergången avgörande för organisationerna. Branscherna kan utnyttja både plattformarna när det gäller kapacitet och arkitektoniska och tekniska skillnader och bestämma vilken de ska välja för att utnyttja den maximala potentialen i sina datamängder. Det hjälper organisationer på lång sikt också. Med det dynamiskt och snabbt föränderliga datalandskapet kan innovativa lösningar hålla organisationer på topp.

Key Takeaways

• Apache Iceberg tillhandahåller fantastiska funktioner som isolering av ögonblicksbilder, effektiv metadatahantering, partitionsbeskärning, vilket leder till att hanteringsmöjligheterna för datasjöar förbättras.
• Att migrera till Apache Iceberg handlar om försiktig planering och utförande. Organisationer bör överväga faktorer som schemautveckling, datamigreringsstrategier och frågekompatibilitet.
• Databricks Delta Lake utnyttjar molnlagring som sitt underliggande lagringslager, lagrar datafiler och transaktionsloggar, medan Iceberg separerar metadata från datafiler, vilket förbättrar prestanda och skalbarhet.
• Organisationer bör också överväga de ekonomiska konsekvenserna som lagringskostnader, beräkningsavgifter, licensavgifter och eventuella ad hoc-resurser som behövs för migreringen.

Vanliga frågor

Medierna som visas i den här artikeln ägs inte av Analytics Vidhya och används efter författarens gottfinnande.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/