簡介

在快速變化的大世界中 數據處理 和分析，廣泛資料集的潛在管理是公司做出明智決策的基礎支柱。它可以幫助他們從數據中提取有用的見解。過去幾年出現了多種解決方案，例如Databricks Delta Lake和Apache Iceberg。這些平台是為資料湖管理而開發的，並且都提供強大的特性和功能。但對於組織來說，有必要掌握遷移現有平台的架構、技術和功能的細微差別。本文將探討從 Databricks Delta Lake 過渡到 Apache Iceberg 的複雜過程。

學習目標

• 了解 Databricks 和 Apache Iceberg 的功能。
• 了解比較 Databricks 和 Apache Iceberg 之間的架構元件。
• 了解將 Delta Lake 架構遷移到 Iceberg 等開源平台的最佳實踐。
• 利用其他第三方工具作為 Delta Lake 平台的替代方案。

這篇文章是作為 數據科學博客馬拉松。

了解 Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake 基本上是建構在 Databricks 之上的複雜儲存層 Apache Spark 框架。它提供了一些為無縫資料管理而開發的現代資料功能。 Delta Lake 的核心具有多種功能：

• 酸性事務：Delta Lake保證使用者資料的所有修改都遵循原子性、一致性、隔離性和持久性的基本原則，從而確保資料操作的健壯有效。
• 模式演化：靈活性主要來自於 三角洲湖，因為它無縫支援模式演變，從而使行業能夠在不干擾生產中現有數據管道的情況下進行模式更改。
• 時間旅行：就像科幻電影中的時光旅行一樣，Delta Lake 提供了查詢特定時間點資料快照的能力。因此，它為用戶提供了深入研究數據的全面歷史分析和版本控制功能。
• 優化檔案管理：Delta Lake 支援組織和管理資料檔案和元資料的強大技術。它可以優化查詢效能並降低儲存成本。

Apache Iceberg 的特點

Apache Iceberg 為尋求增強資料湖管理解決方案的公司提供了一個有競爭力的替代方案。 Icebergs 擊敗了一些傳統格式，例如 Parquet 或 ORC。有很多獨特的優勢：

• 模式演化：使用者可以在執行架構變更時利用架構演進功能，而無需進行昂貴的表重寫。
• 快照隔離：Iceberg提供了快照隔離的支持，從而保證讀寫的一致性。它有助於表中的並發修改，而不會影響資料完整性。
• 元數據管理：此功能基本上將元資料與資料檔案分開。並將其儲存在與資料檔案本身不同的專用儲存庫中。這樣做是為了提高效能並支援高效的元資料操作。
• 分區修剪：利用先進的修剪技術，透過減少查詢執行期間掃描的資料來最佳化查詢效能。

架構比較分析

讓我們更深入地進行架構的比較分析：

Databricks Delta Lake 架構

• 存儲層：Delta Lake 利用雲端存儲，例如 Amazon S3， 蔚藍斑點 作為其底層存儲，由資料檔案和事務日誌組成。
• 元數據管理：元資料保留在交易日誌中。從而實現高效率的元資料操作並確保資料一致性。
• 優化技術： Delta Lake 使用大量 優化技術。它包括資料跳過和 Z 排序，可從根本上提高查詢效能並減少掃描資料時的開銷。

阿帕契冰山架構

• 元資料分離: 對比起來還是有差別的 數據塊 將元資料與資料檔案分離。冰山將元資料儲存在與資料檔案不同的儲存庫中。
• 交易支持：為了確保資料的完整性和可靠性，Iceberg 擁有強大的交易協議。該協議保證了表操作的原子性和一致性。
• 兼容性： Apache Spark、Flink 和 Presto 等引擎很容易與 Iceberg 相容。開發人員可以靈活地將 Iceberg 與這些即時和批次框架結合使用。

駕馭遷移模式：注意事項與最佳實踐

需要大量的規劃和執行來實現從 Databricks Delta Lake 到 Apache Iceberg 的遷移。應考慮以下一些因素：

• 模式演化：保證 Delta Lake 和 Iceberg 的模式演化功能之間的完美相容性，以在模式變更期間保持一致性。
• 數據遷移：應根據資料量、停機時間要求和資料一致性等因素制定和實施策略。
• 查詢相容性：應該檢查 Delta Lake 和 Iceberg 之間的查詢相容性。這將導致平穩過渡，並且現有查詢功能在遷移後也將保持完整。
• 性能 測試：啟動廣泛的效能和回歸測試以檢查查詢效能。也應該檢查 Iceberg 和 Delta Lake 之間的資源利用率。這樣，就可以辨識出潛在的最佳化領域。

對於遷移，開發人員可以使用 Iceberg 和 databricks 文件中的一些預定義程式碼框架並實作相同的程式碼框架。步驟如下，這裡使用的語言是Scala：

Step1：建立Delta Lake表

在初步步驟中，請確保 S3 儲存桶為空並經過驗證，然後再繼續在其中建立資料。資料建立過程完成後，執行以下檢查：

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")

添加可選的真空程式碼

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

第 2 步：CTAS 和讀取 Delta Lake 表

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

Step3：讀取Delta Lake並寫入Iceberg表

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)

驗證轉儲到S3下冰山表的數據

在簡單性、效能、相容性和支援方面比較第三方工具。這兩個工具即。 AWS Glue DataBrew 和 Snowflake 有自己的一組功能。

AWS Glue 數據釀造

遷移過程：

• 易於使用：AWS Glue DataBrew 是 AWS 雲端下的產品，為資料清理和轉換任務提供使用者友善的體驗。
• 整合：Glue DataBrew 可以與其他 Amazon 雲端服務無縫整合。使用 AWS 的組織可以使用此服務。

功能集：

• 數據轉換：它具有大量資料轉換 (EDA) 功能。它可以在資料遷移過程中派上用場。
• 自動分析：與其他開源工具一樣，DataBrew 會自動分析資料。檢測任何不一致並建議轉換任務。

效能與相容性：

• 可擴展性：為了處理遷移過程中可能遇到的較大資料集，Glue DataBrew 也提供了可擴展性來處理該問題。
• 相容性：它提供與更廣泛的格式和資料來源的兼容性，從而促進與各種儲存解決方案的整合。

雪花

遷移過程：

• 易於遷移：為了簡單起見，Snowflake 確實提供了遷移服務，可以幫助最終用戶從現有資料倉儲遷移到 Snowflake 平台。
• 綜合文件：Snowflake 提供了大量文件和充足的資源來啟動遷移過程。

功能集：

• 資料倉儲能力：它提供了更廣泛的倉儲功能，並支援半結構化資料、資料共享和資料治理。
• 並發：此架構允許高並發，適合資料處理要求較高的組織。

效能與相容性：

• 性能：Snowflake 在可擴展性方面也具有高效的效能，使最終用戶能夠輕鬆處理大量資料。
• 相容性：Snowflake也為不同的資料來源提供了多種連接器，從而保證了與各種資料生態系統的交叉相容性。

結論

為了優化資料湖和倉庫管理工作流程並提取業務成果，過渡對於組織至關重要。產業可以在功能以及架構和技術差異方面利用這兩個平台，並決定選擇哪個平台來充分利用其資料集的潛力。從長遠來看，它也對組織有幫助。隨著動態和快速變化的資料環境，創新的解決方案可以讓組織保持優勢。

關鍵要點

• Apache Iceberg 提供了出色的功能，例如快照隔離、高效的元資料管理、分區修剪，從而提高了資料湖管理能力。
• 遷移到 Apache Iceberg 需要謹慎的規劃和執行。組織應考慮架構演進、資料遷移策略和查詢相容性等因素。
• Databricks Delta Lake 利用雲端儲存作為底層儲存層，儲存資料檔案和交易日誌，而 Iceberg 將元資料與資料檔案分離，從而增強效能和可擴充性。
• 組織還應考慮財務影響，例如儲存成本、計算費用、許可證費用以及遷移所需的任何臨時資源。

常見問題解答

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