Architektura datového jezera: Hloubkový pohled na implementaci Delta Lake

V dnešním světě řízeném daty se organizace po celém světě stále více spoléhají na datová jezera pro ukládání a zpracování obrovského množství strukturovaných, polostrukturovaných a nestrukturovaných dat. Datové jezero slouží jako centralizované úložiště, které umožňuje datovým vědcům, analytikům a inženýrům přistupovat k datům a analyzovat je pro různé účely, včetně business intelligence, strojového učení a pokročilé analytiky. Tradiční datová jezera se však často potýkají s problémy, jako je nespolehlivost dat, problémy s kvalitou dat a absence transakcí ACID (atomicita, konzistence, izolace, trvanlivost). A právě zde přichází na řadu Delta Lake, které nabízí robustní a škálovatelné řešení těchto problémů a odemyká skutečný potenciál datových jezer.

Co je to datové jezero?

Datové jezero je centralizované úložiště, které vám umožňuje ukládat všechna vaše strukturovaná, polostrukturovaná a nestrukturovaná data v jakémkoli měřítku. Na rozdíl od datového skladu, který obvykle ukládá zpracovaná a filtrovaná data, datové jezero ukládá data v jejich surovém, nativním formátu. To umožňuje větší flexibilitu a agilitu, protože data lze transformovat a analyzovat různými způsoby bez nutnosti předem definovat schéma. Představte si ho jako obrovskou nádrž, kde se sbíhají všechny vaše datové toky a čekají na využití a zpřesnění.

Výzvy tradičních datových jezer

Navzdory svému potenciálu čelí tradiční datová jezera několika výzvám:

• Spolehlivost dat: Nekonzistentní formáty dat, poškozené soubory a neúspěšné úlohy mohou vést k nespolehlivým datům a nepřesným poznatkům.
• Kvalita dat: Nedostatek procesů validace a čištění dat může vést k nečistým nebo nepřesným datům, což ztěžuje důvěru ve výsledky analýz.
• Chybějící ACID transakce: Souběžné zápisy a aktualizace do datového jezera mohou vést k poškození a nekonzistenci dat. Bez ACID transakcí je obtížné zaručit integritu dat.
• Evoluce schématu: Jak se vyvíjejí zdroje dat, může být nutné změnit schéma datového jezera. Správa evoluce schématu může být složitá a náchylná k chybám.
• Správa dat (Data Governance): Zajištění bezpečnosti dat, dodržování předpisů a řízení přístupu může být v prostředí tradičního datového jezera náročné.
• Problémy s výkonem: Dotazování a zpracování velkých datových sad v tradičním datovém jezeře může být pomalé a neefektivní.

Představujeme Delta Lake: Spolehlivé a škálovatelné řešení

Delta Lake je open-source úložná vrstva, která přináší spolehlivost, kvalitu a výkon do datových jezer. Delta Lake, postavené na Apache Spark, poskytuje ACID transakce, evoluci schématu, verzování dat a další funkce, které řeší výzvy tradičních datových jezer. Umožňuje organizacím budovat robustní a škálovatelné datové kanály, které dokážou s jistotou zpracovávat velké objemy dat.

Klíčové vlastnosti Delta Lake

• ACID transakce: Delta Lake poskytuje ACID transakce, čímž zajišťuje integritu a konzistenci dat, i když do datového jezera zapisuje souběžně více uživatelů nebo aplikací. Tím se eliminuje riziko poškození dat a umožňuje spolehlivé zpracování dat.
• Evoluce schématu: Delta Lake podporuje evoluci schématu, což vám umožňuje snadno přidávat, odebírat nebo upravovat sloupce ve vašich datech bez narušení stávajících aplikací. To zjednodušuje proces přizpůsobení se měnícím se požadavkům na data.
• Verzování dat: Delta Lake poskytuje verzování dat, které vám umožňuje sledovat změny vašich dat v čase. To vám umožňuje auditovat původ dat, reprodukovat minulé analýzy a v případě potřeby se vrátit k předchozím verzím dat.
• Cestování v čase (Time Travel): S využitím verzování dat vám Delta Lake umožňuje dotazovat se na starší snímky vašich dat. Tato funkce, známá jako Time Travel, je mimořádně užitečná pro auditování, ladění a obnovu historických stavů dat.
• Sjednocené dávkové a streamingové zpracování: Delta Lake podporuje jak dávkové, tak streamingové zpracování dat, což vám umožňuje vytvářet jednotné datové kanály, které zvládnou jak historická data, tak data v reálném čase.
• Škálovatelné zpracování metadat: Delta Lake využívá architekturu metadat založenou na protokolech (log-based), která se dokáže škálovat pro zpracování petabajtů dat a miliard souborů.
• Vynucování kvality dat: Delta Lake umožňuje definovat omezení kvality dat a vynucovat je během ingestace dat. To pomáhá zajistit, že do datového jezera jsou zapisována pouze platná a přesná data.
• Otevřený formát: Delta Lake ukládá data v open-source formátu Parquet, který je široce podporován různými nástroji a frameworky pro zpracování dat.
• Optimalizovaný výkon: Delta Lake poskytuje několik optimalizací výkonu, jako je přeskakování dat (data skipping), cachování a indexování, pro zrychlení výkonu dotazů.

Architektura Delta Lake

Architektura Delta Lake se obvykle skládá z následujících komponent:

• Zdroje dat: Jedná se o různé zdroje dat, které napájejí datové jezero, jako jsou databáze, aplikace, senzory a externí API.
• Ingestační vrstva: Tato vrstva je zodpovědná za ingestaci dat z různých zdrojů do datového jezera. Může zahrnovat procesy extrakce, transformace a načítání (ETL).
• Úložná vrstva: Tato vrstva ukládá data v datovém jezeře. Delta Lake používá jako svou podkladovou úložnou vrstvu cloudové úložné služby jako Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2 nebo Google Cloud Storage.
• Zpracovávací vrstva: Tato vrstva je zodpovědná za zpracování a analýzu dat v datovém jezeře. Jako zpracovávací engine pro Delta Lake se běžně používá Apache Spark.
• Prezentační vrstva: Tato vrstva poskytuje přístup ke zpracovaným datům pro různé aplikace, jako jsou business intelligence dashboardy, modely strojového učení a nástroje pro datovou analytiku.

Zde je zjednodušená reprezentace architektury Delta Lake:

Zdroje dat --> Ingestační vrstva (např. Spark Streaming, Apache Kafka) --> Úložná vrstva (Delta Lake na S3/ADLS/GCS) --> Zpracovávací vrstva (Apache Spark) --> Prezentační vrstva (BI nástroje, ML modely)

Implementace Delta Lake: Průvodce krok za krokem

Zde je průvodce krok za krokem pro implementaci Delta Lake ve vašem datovém jezeře:

1. Nastavte si prostředí: Nainstalujte Apache Spark a knihovnu Delta Lake. Proces nastavení si můžete zjednodušit použitím cloudové platformy pro datové inženýrství, jako je Databricks nebo Amazon EMR.
2. Nakonfigurujte své úložiště: Vyberte si cloudovou úložnou službu (např. Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) a nakonfigurujte ji pro práci s Delta Lake.
3. Ingestujte data do Delta Lake: Použijte Apache Spark ke čtení dat z různých zdrojů a jejich zápisu do Delta Lake ve formátu Parquet.
4. Definujte své schéma: Definujte schéma vašich dat a vynucujte ho během ingestace dat.
5. Proveďte transformace dat: Použijte Apache Spark k provádění transformací dat a operací čištění.
6. Dotazujte se a analyzujte data: Použijte SQL nebo Spark DataFrames k dotazování a analýze dat v Delta Lake.
7. Implementujte politiky správy dat: Implementujte politiky bezpečnosti dat, dodržování předpisů a řízení přístupu k ochraně vašich dat.
8. Monitorujte a udržujte své datové jezero: Pravidelně monitorujte výkon a stav vašeho datového jezera a podle potřeby provádějte údržbu.

Příklad: Vytvoření datového kanálu v reálném čase s Delta Lake

Podívejme se na reálný příklad vytvoření datového kanálu v reálném čase pro zpracování transakcí z e-commerce pomocí Delta Lake.

Scénář: E-commerce společnost chce analyzovat svá transakční data v reálném čase, aby identifikovala trendy, odhalovala podvody a personalizovala zákaznické zážitky.

Řešení:

1. Ingestace dat: Společnost používá Apache Kafka ke streamování transakčních dat ze své e-commerce platformy do datového jezera.
2. Zpracování dat: Apache Spark Streaming spotřebovává data z Kafky a zapisuje je do Delta Lake v reálném čase.
3. Transformace dat: Spark provádí transformace dat, jako je čištění, obohacování a agregace transakčních dat.
4. Analýza v reálném čase: Společnost používá Spark SQL k dotazování a analýze dat v Delta Lake v reálném čase, čímž generuje poznatky, které se používají k personalizaci doporučení pro zákazníky a odhalování podvodných transakcí.

Výhody použití Delta Lake v tomto scénáři:

• Zpracování dat v reálném čase: Delta Lake umožňuje společnosti zpracovávat transakční data v reálném čase, což jim umožňuje rychle reagovat na měnící se potřeby zákazníků a odhalovat podvody, jakmile k nim dojde.
• Spolehlivost dat: Delta Lake zajišťuje, že transakční data jsou spolehlivá a konzistentní, a to i v případě selhání.
• Kvalita dat: Delta Lake umožňuje společnosti vynucovat omezení kvality dat během ingestace, čímž zajišťuje, že jsou zpracovávána pouze platná a přesná data.
• Škálovatelnost: Delta Lake se dokáže škálovat, aby zvládla velké objemy transakčních dat bez snížení výkonu.

Osvědčené postupy pro implementaci Delta Lake

Pro zajištění úspěšné implementace Delta Lake zvažte následující osvědčené postupy:

• Zvolte správný formát úložiště: Parquet je doporučený formát úložiště pro Delta Lake díky své efektivní kompresi a kódování.
• Optimalizujte konfiguraci Sparku: Vylaďte konfiguraci Sparku tak, abyste optimalizovali výkon pro vaši konkrétní pracovní zátěž. Zvažte faktory jako alokace paměti, paralelizmus a shuffle partitions.
• Využívejte přeskakování dat (data skipping): Delta Lake podporuje přeskakování dat, což umožňuje Sparku vyhnout se čtení nepotřebných dat během dotazů. Použijte přeskakování dat ke zlepšení výkonu dotazů.
• Rozdělte svá data (partitioning): Rozdělení dat na základě běžných predikátů v dotazech může výrazně zlepšit výkon dotazů.
• Slučujte malé soubory: Malé soubory mohou snižovat výkon. Pravidelně slučujte malé soubory do větších, abyste zlepšili výkon dotazů.
• Odstraňujte staré verze (vacuum): Delta Lake uchovává záznamy o verzích dat, což může spotřebovávat úložný prostor. Pravidelně odstraňujte staré verze, abyste uvolnili úložný prostor.
• Monitorujte své datové jezero: Monitorujte výkon a stav vašeho datového jezera, abyste rychle identifikovali a vyřešili problémy.
• Implementujte politiky správy dat: Implementujte politiky bezpečnosti dat, dodržování předpisů a řízení přístupu k ochraně vašich dat.
• Automatizujte své datové kanály: Automatizujte své datové kanály, abyste zajistili konzistenci a spolehlivost.

Delta Lake vs. ostatní řešení pro datová jezera

Ačkoli existují i jiná řešení pro datová jezera, Delta Lake nabízí zřetelné výhody z hlediska spolehlivosti, výkonu a správy.

• V porovnání s tradičními datovými jezery na bázi Hadoopu: Delta Lake poskytuje ACID transakce a evoluci schématu, které v tradičních datových jezerech na bázi Hadoopu chybí.
• V porovnání s Apache Hudi a Apache Iceberg: Zatímco Hudi a Iceberg také nabízejí ACID transakce a související funkce, Delta Lake je často považováno za jednodušší na implementaci a správu, zejména pro organizace, které již silně investovaly do ekosystému Sparku. Volba často závisí na konkrétním případu použití a stávající infrastruktuře.

Případy použití Delta Lake

Delta Lake lze použít v různých případech použití, včetně:

• Datové sklady: Delta Lake lze použít k vybudování moderního datového skladu, který kombinuje flexibilitu datového jezera se spolehlivostí a výkonem datového skladu.
• Analýza v reálném čase: Delta Lake lze použít k budování analytických kanálů v reálném čase, které zpracovávají data v reálném čase a generují poznatky používané k včasnému rozhodování.
• Strojové učení: Delta Lake lze použít k ukládání a správě velkých datových sad, které jsou nezbytné pro strojové učení.
• Správa dat (Data Governance): Delta Lake lze použít k implementaci politik správy dat, které zajišťují kvalitu, bezpečnost a dodržování předpisů.
• Audit a dodržování předpisů: Funkce cestování v čase Delta Lake jsou ideální pro požadavky na audit a dodržování předpisů, protože umožňují snadno obnovit minulé stavy dat.

Budoucnost Delta Lake

Delta Lake se rychle vyvíjí a pravidelně jsou přidávány nové funkce a vylepšení. Budoucnost Delta Lake je jasná, s potenciálem stát se standardní úložnou vrstvou pro datová jezera. Open-source komunita aktivně přispívá do projektu a hlavní poskytovatelé cloudu stále více nabízejí nativní podporu pro Delta Lake.

Závěr

Delta Lake je výkonné a všestranné řešení pro budování spolehlivých, škálovatelných a výkonných datových jezer. Řešením výzev tradičních datových jezer umožňuje Delta Lake organizacím odemknout skutečný potenciál jejich dat a získat konkurenční výhodu. Ať už budujete datový sklad, analytický kanál v reálném čase nebo platformu pro strojové učení, Delta Lake vám může pomoci dosáhnout vašich cílů. Přijetím Delta Lake mohou organizace po celém světě zlepšit kvalitu svých dat, zrychlit své analýzy a snížit náklady na svou datovou infrastrukturu. Přijetí Delta Lake je klíčovým krokem pro každou organizaci, která se chce stát skutečně řízenou daty. Cesta k vybudování robustního a spolehlivého datového jezera začíná pochopením základních principů Delta Lake a pečlivým plánováním strategie implementace.