تعارف

بڑی تیزی سے بدلتی دنیا میں ڈیٹا پروسیسنگ اور تجزیات، وسیع ڈیٹاسیٹس کا ممکنہ انتظام کمپنیوں کے لیے باخبر فیصلے کرنے کے لیے ایک بنیادی ستون کا کام کرتا ہے۔ یہ ان کے ڈیٹا سے مفید بصیرت نکالنے میں ان کی مدد کرتا ہے۔ پچھلے کچھ سالوں میں مختلف قسم کے حل سامنے آئے ہیں، جیسے ڈیٹابرکس ڈیلٹا لیک اور اپاچی آئس برگ۔ یہ پلیٹ فارم ڈیٹا لیک مینجمنٹ کے لیے تیار کیے گئے تھے اور دونوں ہی مضبوط خصوصیات اور فعالیت پیش کرتے ہیں۔ لیکن تنظیموں کے لیے موجودہ پلیٹ فارم کو منتقل کرنے کے لیے فن تعمیر، تکنیکی اور فنکشنل پہلوؤں کے حوالے سے باریکیوں کو سمجھنا ضروری ہے۔ یہ مضمون ڈیٹابرکس ڈیلٹا جھیل سے اپاچی آئس برگ میں منتقلی کے پیچیدہ عمل کو تلاش کرے گا۔

سیکھنے کے مقاصد

• ڈیٹابرکس اور اپاچی آئس برگ کی خصوصیات کو سمجھنا۔
• ڈیٹابرکس اور اپاچی آئس برگ کے درمیان تعمیراتی اجزاء کا موازنہ کرنا سیکھیں۔
• ڈیلٹا جھیل کے فن تعمیر کو اوپن سورس پلیٹ فارم جیسے آئس برگ پر منتقل کرنے کے بہترین طریقوں کو سمجھیں۔
• ڈیلٹا لیک پلیٹ فارم کے متبادل کے طور پر دوسرے تھرڈ پارٹی ٹولز کا استعمال کرنا۔

اس مضمون کے ایک حصے کے طور پر شائع کیا گیا تھا۔ ڈیٹا سائنس بلاگتھون۔

ڈیٹابرکس ڈیلٹا لیک کو سمجھنا

ڈیٹابرکس ڈیلٹا جھیل بنیادی طور پر اسٹوریج کی ایک نفیس تہہ ہے جس کے اوپر بنایا گیا ہے۔ اپاچی چمک فریم ورک یہ ہموار ڈیٹا مینجمنٹ کے لیے تیار کردہ کچھ جدید ڈیٹا فنکشنلٹیز پیش کرتا ہے۔ ڈیلٹا جھیل میں مختلف خصوصیات ہیں:

• ACID ٹرانزیکشنز: ڈیلٹا لیک صارف کے ڈیٹا میں تمام ترامیم کے لیے جوہری، مستقل مزاجی، تنہائی اور پائیداری کے بنیادی اصولوں کی ضمانت دیتا ہے، اس طرح ڈیٹا کے مضبوط اور درست آپریشن کو یقینی بناتا ہے۔
• اسکیما ارتقاء: لچک بنیادی طور پر آتا ہے۔ ڈیلٹا جھیل، کیونکہ یہ بغیر کسی رکاوٹ کے سکیما ارتقاء کی حمایت کرتا ہے اس طرح صنعتوں کو پیداوار میں موجودہ ڈیٹا پائپ لائنوں کو پریشان کیے بغیر سکیما تبدیلیاں کرنے کے قابل بناتا ہے۔
• وقت سفر: سائنس فائی فلموں میں ٹائم ٹریول کی طرح، ڈیلٹا جھیل وقت میں مخصوص پوائنٹس پر ڈیٹا سنیپ شاٹس کو استفسار کرنے کی صلاحیت فراہم کرتی ہے۔ اس طرح یہ صارفین کو ڈیٹا اور ورژن بنانے کی صلاحیتوں کے جامع تاریخی تجزیہ میں گہرا غوطہ لگانے کے لیے فراہم کرتا ہے۔
• آپٹمائزڈ فائل مینجمنٹ: ڈیلٹا لیک ڈیٹا فائلوں اور میٹا ڈیٹا کو منظم اور منظم کرنے کے لیے مضبوط تکنیکوں کی حمایت کرتی ہے۔ اس کے نتیجے میں استفسار کی بہتر کارکردگی اور اسٹوریج کے اخراجات میں کمی آتی ہے۔

اپاچی آئس برگ کی خصوصیات

Apache Iceberg بہتر ڈیٹا لیک مینجمنٹ حل تلاش کرنے والی کمپنیوں کے لیے ایک مسابقتی متبادل فراہم کرتا ہے۔ آئس برگ کچھ روایتی فارمیٹس جیسے پارکیٹ یا ORC کو مات دیتا ہے۔ بہت سے مخصوص فوائد ہیں:

• اسکیما ارتقاء: صارف اسکیما کے ارتقاء کی خصوصیت کا فائدہ اٹھا سکتا ہے جبکہ اسکیما تبدیلیاں مہنگی ٹیبل ری رائٹ کے بغیر انجام دے سکتا ہے۔
• سنیپ شاٹ تنہائی: آئس برگ اسنیپ شاٹ آئسولیشن کے لیے معاونت فراہم کرتا ہے، اس طرح مسلسل پڑھنے اور لکھنے کی ضمانت دیتا ہے۔ یہ ڈیٹا کی سالمیت پر سمجھوتہ کیے بغیر جدولوں میں ہم آہنگی ترمیم کی سہولت فراہم کرتا ہے۔
• میٹا ڈیٹا مینجمنٹ: یہ فیچر بنیادی طور پر میٹا ڈیٹا کو ڈیٹا فائلوں سے الگ کرتا ہے۔ اور اسے ایک وقف شدہ ریپو میں اسٹور کریں جو خود ڈیٹا فائلوں سے مختلف ہیں۔ یہ کارکردگی کو بڑھانے اور موثر میٹا ڈیٹا آپریشنز کو بااختیار بنانے کے لیے ایسا کرتا ہے۔
• تقسیم کی کٹائی: کٹائی کی جدید تکنیکوں کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، یہ استفسار کے عمل کے دوران اسکین کیے گئے ڈیٹا کو کم کرکے استفسار کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔

فن تعمیر کا تقابلی تجزیہ

آئیے فن تعمیر کے تقابلی تجزیے میں مزید گہرائی حاصل کریں:

ڈیٹابرکس ڈیلٹا لیک آرکیٹیکچر

• اسٹوریج کی تہہ: ڈیلٹا لیک کلاؤڈ اسٹوریج سے فائدہ اٹھائیں مثال کے طور پر ایمیزون ایس 3، Azure Blob اسٹوریج کی اس کی بنیادی پرت کے طور پر، جو ڈیٹا فائلز اور ٹرانزیکشن لاگز دونوں پر مشتمل ہے۔
• میٹا ڈیٹا مینجمنٹ: میٹا ڈیٹا ٹرانزیکشن لاگ کے اندر رہتا ہے۔ اس طرح یہ موثر میٹا ڈیٹا آپریشنز کی طرف جاتا ہے اور ڈیٹا کی مستقل مزاجی کی ضمانت دیتا ہے۔
• اصلاح کی تراکیب: ڈیلٹا جھیل ٹن کا استعمال کرتی ہے۔ اصلاح کی تکنیک. اس میں ڈیٹا سکیپنگ اور Z- آرڈرنگ شامل ہے تاکہ استفسار کی کارکردگی کو یکسر بہتر بنایا جا سکے اور ڈیٹا کو سکین کرتے وقت اوور ہیڈ کو کم کیا جا سکے۔

اپاچی آئس برگ آرکیٹیکچر

• میٹا ڈیٹا کی علیحدگی: کے ساتھ موازنہ میں فرق ہے۔ ڈیٹا بکس ڈیٹا فائلوں سے میٹا ڈیٹا کو الگ کرنے کے معاملے میں۔ آئس برگ میٹا ڈیٹا کو ڈیٹا فائلوں سے الگ ذخیرہ میں محفوظ کرتا ہے۔
• ٹرانزیکشنل سپورٹ: ڈیٹا کی سالمیت اور وشوسنییتا کو یقینی بنانے کے لیے، آئس برگ ایک مضبوط ٹرانزیکشن پروٹوکول کا حامل ہے۔ یہ پروٹوکول جوہری اور مستقل ٹیبل آپریشنز کی ضمانت دیتا ہے۔
• مطابقت: Apache Spark، Flink اور Presto جیسے انجن آسانی سے آئس برگ کے ساتھ مطابقت رکھتے ہیں۔ ڈویلپرز کے پاس ان ریئل ٹائم اور بیچ پروسیسنگ فریم ورک کے ساتھ آئس برگ کو استعمال کرنے کی لچک ہے۔

نیویگیٹنگ ہجرت کی زمین کی تزئین کی: غور و فکر اور بہترین طرز عمل

ڈیٹابرکس ڈیلٹا جھیل سے اپاچی آئس برگ کی طرف ہجرت کو عملی جامہ پہنانے کے لیے اسے بہت زیادہ منصوبہ بندی اور عمل درآمد کی ضرورت ہے۔ کچھ غور و فکر کیا جانا چاہئے جو یہ ہیں:

• اسکیما ارتقاء: ڈیلٹا لیک اور آئس برگ کی اسکیما ارتقاء خصوصیت کے درمیان بے عیب مطابقت کی ضمانت تاکہ اسکیما تبدیلیوں کے دوران مستقل مزاجی کو برقرار رکھا جاسکے۔
• ڈیٹا منتقلی: حکمت عملیوں کو اعداد و شمار کے حجم، ڈاؤن ٹائم کی ضروریات، اور ڈیٹا کی مستقل مزاجی جیسے عوامل کے ساتھ تیار کیا جانا چاہئے۔
• استفسار مطابقت: کسی کو ڈیلٹا لیک اور آئس برگ کے درمیان استفسار کی مطابقت کی جانچ کرنی چاہیے۔ یہ ہموار منتقلی کا باعث بنے گا اور موجودہ استفسار کی فعالیت بھی ہجرت کے بعد برقرار رہے گی۔
• کارکردگی ٹیسٹنگ: استفسار کی کارکردگی کو جانچنے کے لیے وسیع کارکردگی اور ریگریشن ٹیسٹ شروع کریں۔ آئس برگ اور ڈیلٹا لیک کے درمیان وسائل کے استعمال کو بھی چیک کیا جانا چاہیے۔ اس طرح، ممکنہ علاقوں کو اصلاح کے لیے پہچانا جا سکتا ہے۔

ہجرت کے لیے ڈویلپرز آئس برگ اور ڈیٹابرکس دستاویزات سے کچھ پہلے سے طے شدہ کوڈ سکیلیٹن استعمال کر سکتے ہیں اور اسے نافذ کر سکتے ہیں۔ درج ذیل مراحل کا ذکر کیا گیا ہے اور یہاں استعمال ہونے والی زبان Scala ہے:

مرحلہ 1: ڈیلٹا لیک ٹیبل بنائیں

ابتدائی مرحلے میں، یقینی بنائیں کہ S3 بالٹی خالی ہے اور اس کے اندر ڈیٹا بنانے کے لیے آگے بڑھنے سے پہلے اس کی تصدیق کر لی جائے۔ ڈیٹا بنانے کا عمل مکمل ہونے کے بعد، درج ذیل چیک کو انجام دیں:

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")

اختیاری ویکیوم کوڈ شامل کرنا

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

مرحلہ 2: CTAS اور ریڈنگ ڈیلٹا لیک ٹیبل

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

مرحلہ 3: ڈیلٹا لیک پڑھنا اور آئس برگ ٹیبل پر لکھنا

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 کے تحت آئس برگ ٹیبلز پر ڈالے گئے ڈیٹا کی تصدیق کریں۔

سادگی، کارکردگی، مطابقت اور تعاون کے لحاظ سے فریق ثالث کے ٹولز کا موازنہ کرنا۔ دو اوزار یعنی۔ AWS Glue DataBrew اور Snowflake ان کی اپنی خصوصیات کے ساتھ آتا ہے۔

AWS گلو ڈیٹا بریو

نقل مکانی کا عمل:

• استعمال میں آسانی: AWS Glue DataBrew AWS کلاؤڈ کے تحت ایک پروڈکٹ ہے اور ڈیٹا کی صفائی اور تبدیلی کے کاموں کے لیے صارف دوست تجربہ فراہم کرتا ہے۔
• انٹیگریشن: Glue DataBrew کو دیگر ایمیزون کلاؤڈ سروسز کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط کیا جا سکتا ہے۔ AWS کے ساتھ کام کرنے والی تنظیموں کے لیے اس سروس کو استعمال کر سکتے ہیں۔

نمایاں کریں سیٹ:

• ڈیٹا ٹرانسفارمشن: یہ ڈیٹا ٹرانسفارمیشن (EDA) کے لیے خصوصیات کے بڑے سیٹ کے ساتھ آتا ہے۔ ڈیٹا کی منتقلی کے دوران یہ کام آ سکتا ہے۔
• خودکار پروفائلنگ: دوسرے اوپن سورس ٹولز کی طرح، DataBrew خودکار طور پر ڈیٹا پروفائل کرتا ہے۔ کسی بھی عدم مطابقت کا پتہ لگانے اور تبدیلی کے کاموں کی سفارش کرنے کے لیے۔

کارکردگی اور مطابقت:

• اسکیل ایبلٹی: منتقلی کے عمل کے دوران پیش آنے والے بڑے ڈیٹاسیٹس کی پروسیسنگ کے لیے، Glue DataBrew اس کو بھی سنبھالنے کے لیے اسکیل ایبلٹی فراہم کرتا ہے۔
• مطابقت: یہ فارمیٹس اور ڈیٹا ذرائع کے وسیع تر سیٹ کے ساتھ مطابقت فراہم کرتا ہے، اس طرح مختلف اسٹوریج سلوشنز کے ساتھ انضمام کی سہولت فراہم کرتا ہے۔

میں Snowflake

نقل مکانی کا عمل:

• ہجرت میں آسانی: سادگی کے لیے، Snowflake میں ہجرت کی خدمات موجود ہیں جو آخری صارفین کو موجودہ ڈیٹا گوداموں سے Snowflake پلیٹ فارم پر جانے میں مدد کرتی ہیں۔
• جامع دستاویزات: Snowflake نقل مکانی کے عمل کے ساتھ شروع کرنے کے لیے وسیع دستاویزات اور وسائل کی کافی مقدار فراہم کرتا ہے۔

نمایاں کریں سیٹ:

• ڈیٹا گودام کی صلاحیتیں۔: یہ گودام کی خصوصیات کا وسیع تر سیٹ فراہم کرتا ہے، اور نیم ساختہ ڈیٹا، ڈیٹا شیئرنگ، اور ڈیٹا گورننس کے لیے معاونت رکھتا ہے۔
• ہم آہنگی: فن تعمیر اعلی ہم آہنگی کی اجازت دیتا ہے جو ڈیٹا پروسیسنگ کے تقاضوں کا مطالبہ کرنے والی تنظیموں کے لیے موزوں ہے۔

کارکردگی اور مطابقت:

• کارکردگی: Snowflake اسکیل ایبلٹی کے لحاظ سے بھی موثر کارکردگی ہے جو اختتامی صارفین کو بڑی آسانی کے ساتھ ڈیٹا والیوم پر کارروائی کرنے کے قابل بناتا ہے۔
• مطابقت: Snowflake مختلف ڈیٹا ذرائع کے لیے مختلف کنیکٹر بھی فراہم کرتا ہے، اس طرح متنوع ڈیٹا ایکو سسٹمز کے ساتھ کراس مطابقت کی ضمانت دیتا ہے۔

نتیجہ

ڈیٹا لیک اور گودام کے انتظام کے کام کے بہاؤ کو بہتر بنانے اور کاروباری نتائج نکالنے کے لیے، تنظیموں کے لیے منتقلی بہت ضروری ہے۔ صنعتیں صلاحیتوں اور تعمیراتی اور تکنیکی تفاوت کے لحاظ سے دونوں پلیٹ فارمز کا فائدہ اٹھا سکتی ہیں اور فیصلہ کر سکتی ہیں کہ اپنے ڈیٹا سیٹ کی زیادہ سے زیادہ صلاحیت کو استعمال کرنے کے لیے کس کا انتخاب کرنا ہے۔ یہ تنظیموں کی طویل مدت میں بھی مدد کرتا ہے۔ متحرک اور تیزی سے بدلتے ہوئے ڈیٹا لینڈ اسکیپ کے ساتھ، جدید حل تنظیموں کو برتری پر رکھ سکتے ہیں۔

کلیدی لے لو

• اپاچی آئس برگ شاندار خصوصیات فراہم کرتا ہے جیسے اسنیپ شاٹ آئسولیشن، موثر میٹا ڈیٹا مینجمنٹ، پارٹیشن کی کٹائی اس طرح یہ ڈیٹا لیک مینجمنٹ کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے کا باعث بنتی ہے۔
• اپاچی آئس برگ کی طرف ہجرت محتاط منصوبہ بندی اور عملدرآمد سے متعلق ہے۔ تنظیموں کو اسکیما ارتقاء، ڈیٹا کی منتقلی کی حکمت عملی، اور استفسار کی مطابقت جیسے عوامل پر غور کرنا چاہیے۔
• ڈیٹابرکس ڈیلٹا لیک کلاؤڈ اسٹوریج کو اپنی بنیادی اسٹوریج کی تہہ کے طور پر استعمال کرتا ہے، ڈیٹا فائلوں اور لین دین کے لاگز کو اسٹور کرتا ہے، جبکہ آئس برگ میٹا ڈیٹا کو ڈیٹا فائلوں سے الگ کرتا ہے، کارکردگی اور اسکیل ایبلٹی کو بڑھاتا ہے۔
• تنظیموں کو مالیاتی مضمرات پر بھی غور کرنا چاہیے جیسے ذخیرہ کرنے کے اخراجات، کمپیوٹ چارجز، لائسنسنگ فیس، اور نقل مکانی کے لیے درکار کسی بھی ایڈہاک وسائل۔

اکثر پوچھے گئے سوالات

اس مضمون میں دکھایا گیا میڈیا Analytics ودھیا کی ملکیت نہیں ہے اور مصنف کی صوابدید پر استعمال ہوتا ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/