Andmejärve arhitektuur: põhjalik ülevaade Delta Lake'i rakendamisest

Tänapäeva andmepõhises maailmas tuginevad organisatsioonid kogu maailmas üha enam andmejärvedele, et salvestada ja töödelda tohutuid struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid. Andmejärv toimib tsentraliseeritud hoidlana, mis võimaldab andmeteadlastel, analüütikutel ja inseneridel juurdepääsu andmetele ja neid analüüsida erinevatel eesmärkidel, sealhulgas äriteabe, masinõppe ja täiustatud analüütika jaoks. Kuid traditsioonilised andmejärved kannatavad sageli selliste väljakutsete all nagu andmete usaldusväärsus, andmekvaliteedi probleemid ja ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) tehingute puudumine. Siin tulebki appi Delta Lake, mis pakub vastupidavat ja skaleeritavat lahendust nende probleemide lahendamiseks ja andmejärvede tõelise potentsiaali avamiseks.

Mis on andmejärv?

Andmejärv on tsentraliseeritud hoidla, mis võimaldab teil salvestada kõiki oma struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmeid mis tahes mahus. Erinevalt andmeladust, mis tavaliselt salvestab töödeldud ja filtreeritud andmeid, salvestab andmejärv andmed nende toore, algse vormingus. See võimaldab suuremat paindlikkust ja paindlikkust, kuna andmeid saab muuta ja analüüsida erinevatel viisidel ilma eelneva skeemi määratlemiseta. Mõelge sellele kui tohutule reservuaarile, kus kõik teie andmevood ühinevad, oodates ärakasutamist ja täpsustamist.

Traditsiooniliste andmejärvede väljakutsed

Vaatamata oma potentsiaalile seisavad traditsioonilised andmejärved sageli silmitsi mitme väljakutsega:

• Andmete usaldusväärsus: Ebajärjekindlad andmevormingud, rikutud failid ja ebaõnnestunud tööd võivad põhjustada ebausaldusväärseid andmeid ja ebatäpseid teadmisi.
• Andmete kvaliteet: Andmete valideerimise ja puhastusprotsesside puudumine võib põhjustada määrdunud või ebatäpseid andmeid, muutes analüüside tulemuste usaldamise keeruliseks.
• ACID-tehingute puudumine: Samaaegsed kirjutamised ja värskendused andmejärvele võivad põhjustada andmete riknemist ja vastuolusid. Ilma ACID-tehinguteta on andmete terviklikkust raske tagada.
• Skeemi areng: Andmeallikate arenedes võib andmejärve skeemi vaja minna muuta. Skeemi arengu haldamine võib olla keeruline ja vigadele vastuvõtlik.
• Andmehalduse: Andmete turvalisuse, vastavuse ja juurdepääsukontrolli tagamine võib olla traditsioonilises andmejärve keskkonnas keeruline.
• Jõudlusprobleemid: Suurte andmekogumite päringute esitamine ja töötlemine traditsioonilises andmejärves võib olla aeglane ja ebaefektiivne.

Delta Lake'i tutvustus: usaldusväärne ja skaleeritav lahendus

Delta Lake on avatud lähtekoodiga salvestuskiht, mis toob andmejärvedesse usaldusväärsuse, kvaliteedi ja jõudluse. Apache Sparki peal ehitatud Delta Lake pakub ACID-tehinguid, skeemi arengut, andmete versioonimist ja muid funktsioone, mis lahendavad traditsiooniliste andmejärvede väljakutsed. See võimaldab organisatsioonidel luua vastupidavaid ja skaleeritavaid andmevooge, mis suudavad hallata suuri andmemahtusid enesekindlalt.

Delta Lake'i peamised omadused

• ACID-tehingud: Delta Lake pakub ACID-tehinguid, tagades andmete terviklikkuse ja järjepidevuse ka siis, kui mitu kasutajat või rakendust kirjutavad samal ajal andmejärve. See välistab andmete riknemise ohu ja võimaldab usaldusväärset andmetöötlust.
• Skeemi areng: Delta Lake toetab skeemi arengut, võimaldades teil hõlpsasti lisada, eemaldada või muuta oma andmete veerge ilma olemasolevaid rakendusi häirimata. See lihtsustab muutuvate andmenõuete kohandamise protsessi.
• Andmete versioonimine: Delta Lake pakub andmete versioonimist, võimaldades teil aja jooksul oma andmete muutusi jälgida. See võimaldab auditeerida andmete päritolu, korrata varasemaid analüüse ja vajadusel tagasi pöörduda andmete varasemate versioonide juurde.
• Ajareis: Andmete versioonimist kasutades võimaldab Delta Lake teil küsida vanemaid andmete hetktõmmiseid. See funktsioon, tuntud kui ajareis, on äärmiselt kasulik auditite, silumiste ja ajalooliste andmeseisundite taastamiseks.
• Ühendatud partii ja voog: Delta Lake toetab nii partii- kui ka voogandmete töötlemist, võimaldades teil luua ühendatud andmevoogusid, mis suudavad hallata nii ajaloolisi kui ka reaalajas andmeid.
• Skaleeritav metaandmete käsitlemine: Delta Lake kasutab logipõhist metaandmete arhitektuuri, mis suudab skaleerida petabaitide andmeid ja miljardeid faile.
• Andmekvaliteedi jõustamine: Delta Lake võimaldab teil määratleda andmekvaliteedi piirangud ja neid andmete sissevõtmisel jõustada. See aitab tagada, et andmejärve kirjutatakse ainult kehtivad ja täpsed andmed.
• Avatud vorming: Delta Lake salvestab andmed avatud lähtekoodiga Parquet-vormingus, mida toetavad laialdaselt erinevad andmetöötlusvahendid ja -raamistikud.
• Optimeeritud jõudlus: Delta Lake pakub mitmeid jõudluse optimeerimisi, nagu andmete vahelejätmine, vahemällu salvestamine ja indekseerimine, et kiirendada päringute jõudlust.

Delta Lake'i arhitektuur

Delta Lake'i arhitektuur koosneb tavaliselt järgmistest komponentidest:

• Andmeallikad: Need on erinevad andmeallikad, mis toidavad andmejärve, nagu andmebaasid, rakendused, andurid ja välised API-d.
• Sissevõtmise kiht: See kiht vastutab andmete sissevõtmise eest erinevatest allikatest andmejärve. See võib hõlmata andmete ekstraheerimise, muundamise ja laadimise (ETL) protsesse.
• Salvestuskiht: See kiht salvestab andmed andmejärve. Delta Lake kasutab alusena pilvesalvestusteenuseid, nagu Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2 või Google Cloud Storage.
• Töötlemiskiht: See kiht vastutab andmejärves olevate andmete töötlemise ja analüüsi eest. Apache Sparki kasutatakse tavaliselt Delta Lake'i töötlemismootorina.
• Teeninduskiht: See kiht pakub juurdepääsu töödeldud andmetele erinevate rakenduste jaoks, nagu äriteabe armatuurlauad, masinõppe mudelid ja andmeanalüütika tööriistad.

Siin on Delta Lake'i arhitektuuri lihtsustatud esitus:

Andmeallikad --> Sissevõtmise kiht (nt Spark Streaming, Apache Kafka) --> Salvestuskiht (Delta Lake S3/ADLS/GCS-is) --> Töötlemiskiht (Apache Spark) --> Teeninduskiht (BI tööriistad, ML mudelid)

Delta Lake'i rakendamine: samm-sammuline juhend

Siin on samm-sammuline juhend Delta Lake'i rakendamiseks oma andmejärves:

1. Seadistage oma keskkond: Installige Apache Spark ja Delta Lake'i teek. Seadistusprotsessi lihtsustamiseks saate kasutada pilvepõhist andmeinseneeria platvormi, nagu Databricks või Amazon EMR.
2. Konfigureerige oma salvestusruum: Valige pilvesalvestusteenus (nt Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) ja konfigureerige see Delta Lake'iga töötama.
3. Võtke andmed Delta Lake'i sisse: Kasutage Apache Sparki, et lugeda andmeid erinevatest allikatest ja kirjutada need Delta Lake'i Parquet-vormingus.
4. Määrake oma skeem: Määrake oma andmete skeem ja jõustage see andmete sissevõtmise ajal.
5. Teostage andmete teisendused: Kasutage Apache Sparki andmete teisendamiseks ja puhastusoperatsioonideks.
6. Päring ja andmete analüüs: Kasutage SQL-i või Spark DataFrames'i, et päringutada ja analüüsida andmeid Delta Lake'is.
7. Rakendage andmehalduseeskirjad: Rakendage andmete turvalisuse, vastavuse ja juurdepääsukontrolli eeskirjad, et kaitsta oma andmeid.
8. Jälgige ja hooldage oma andmejärve: Jälgige regulaarselt oma andmejärve jõudlust ja seisundit ning tehke vajadusel hooldusülesandeid.

Näide: reaalajas andmevoo ehitamine Delta Lake'iga

Võtame näiteks reaalajas andmevoo loomise e-kaubanduse tehingute töötlemiseks Delta Lake'i abil.

Stsenaarium: E-kaubanduse ettevõte soovib analüüsida oma tehinguandmeid reaalajas, et tuvastada suundumusi, tuvastada pettusi ja isikupärastada klientide kogemusi.

Lahendus:

1. Andmete sissevõtmine: Ettevõte kasutab Apache Kafkat tehinguandmete voogamiseks oma e-kaubanduse platvormilt andmejärve.
2. Andmete töötlemine: Apache Spark Streaming tarbib andmed Kafkast ja kirjutab need reaalajas Delta Lake'i.
3. Andmete muundamine: Spark teostab andmete muundamisi, nagu puhastamine, rikastamine ja tehinguandmete agregeerimine.
4. Reaalajas analüütika: Ettevõte kasutab Spark SQL-i, et päringutada ja analüüsida andmeid Delta Lake'is reaalajas, genereerides teadmisi, mida kasutatakse klientide soovituste isikupärastamiseks ja petturlike tehingute tuvastamiseks.

Delta Lake'i kasutamise eelised selles stsenaariumis:

• Reaalajas andmetöötlus: Delta Lake võimaldab ettevõttel tehinguandmeid reaalajas töödelda, võimaldades neil kiiresti reageerida muutuvatele kliendivajadustele ja pettusi tuvastada.
• Andmete usaldusväärsus: Delta Lake tagab, et tehinguandmed on usaldusväärsed ja järjepidevad isegi rikete korral.
• Andmete kvaliteet: Delta Lake võimaldab ettevõttel jõustada andmekvaliteedi piiranguid andmete sissevõtmise ajal, tagades, et töödeldakse ainult kehtivaid ja täpseid andmeid.
• Skaleeritavus: Delta Lake suudab skaleerida suurte tehinguandmete mahtude jaoks ilma jõudluse halvenemiseta.

Delta Lake'i rakendamise parimad tavad

Eduka Delta Lake'i rakenduse tagamiseks kaaluge järgmisi parimaid tavasid:

• Valige õige salvestusvorming: Parquet on Delta Lake'i jaoks soovitatav salvestusvorming tänu oma tõhusale tihendamisele ja kodeerimisele.
• Optimeerige oma Sparki konfiguratsiooni: Häälestage oma Sparki konfiguratsioon, et optimeerida jõudlust teie konkreetse töökoormuse jaoks. Arvestage selliste teguritega nagu mälu eraldamine, paralleelsus ja shuffle'i vaheseinad.
• Kasutage andmete vahelejätmist: Delta Lake toetab andmete vahelejätmist, mis võimaldab Sparkil vältida päringute ajal tarbetute andmete lugemist. Kasutage andmete vahelejätmist päringu jõudluse parandamiseks.
• Partitsioneerige oma andmed: Andmete partitsioneerimine tavaliste päringute predikaatide alusel võib oluliselt parandada päringu jõudlust.
• Kompaktige väikeseid faile: Väikesed failid võivad jõudlust halvendada. Kompaktige regulaarselt väikesed failid suuremateks failideks, et parandada päringu jõudlust.
• Vaakumi vanad versioonid: Delta Lake jälgib andmeversioone, mis võivad salvestusruumi tarbida. Taastage regulaarselt vanad versioonid, et salvestusruumi tagasi saada.
• Jälgige oma andmejärve: Jälgige oma andmejärve jõudlust ja seisundit, et probleeme kiiresti tuvastada ja lahendada.
• Rakendage andmehalduseeskirjad: Rakendage andmete turvalisuse, vastavuse ja juurdepääsukontrolli eeskirjad, et kaitsta oma andmeid.
• Automatiseerige oma andmevoogusid: Automatiseerige oma andmevoogusid, et tagada järjepidevus ja usaldusväärsus.

Delta Lake vs. muud andmejärve lahendused

Kuigi on olemas muid andmejärve lahendusi, pakub Delta Lake selgeid eeliseid usaldusväärsuse, jõudluse ja halduse osas.

• Võrreldes traditsiooniliste Hadoopil põhinevate andmejärvedega: Delta Lake pakub ACID-tehinguid ja skeemi arengut, mis traditsioonilistel Hadoopil põhinevatel andmejärvedel puuduvad.
• Võrreldes Apache Hudi ja Apache Icebergiga: Kuigi Hudi ja Iceberg pakuvad samuti ACID-tehinguid ja seotud funktsioone, peetakse Delta Lake'i sageli lihtsamaks rakendada ja hallata, eriti organisatsioonidele, kes on juba tugevalt investeerinud Sparki ökosüsteemi. Valik sõltub sageli konkreetsest kasutusjuhtumist ja olemasolevast infrastruktuurist.

Delta Lake'i kasutusjuhtumid

Delta Lake'i saab kasutada mitmesugustes kasutusjuhtumites, sealhulgas:

• Andmeladu: Delta Lake'i saab kasutada kaasaegse andmelaa ehitamiseks, mis ühendab andmejärve paindlikkuse andmelao usaldusväärsuse ja jõudlusega.
• Reaalajas analüütika: Delta Lake'i saab kasutada reaalajas analüütikavoogude ehitamiseks, mis töötlevad andmeid reaalajas ja genereerivad teadmisi, mida kasutatakse õigeaegsete otsuste tegemiseks.
• Masinõpe: Delta Lake'i saab kasutada masinõppeks vajalike suurte andmekogumite salvestamiseks ja haldamiseks.
• Andmehalduse: Delta Lake'i saab kasutada andmehalduseeskirjade rakendamiseks, mis tagavad andmete kvaliteedi, turvalisuse ja vastavuse.
• Audit ja vastavus: Delta Lake'i ajareisi võimalused sobivad ideaalselt auditi- ja vastavusnõuete jaoks, võimaldades teil hõlpsasti varasemaid andmeseisundeid taastada.

Delta Lake'i tulevik

Delta Lake areneb kiiresti, lisades regulaarselt uusi funktsioone ja täiustusi. Delta Lake'i tulevik on helge ja sellel on potentsiaal saada andmejärvede standardseks salvestuskihiks. Avatud lähtekoodi kogukond panustab aktiivselt projekti ja peamised pilveteenuse pakkujad pakuvad üha enam Delta Lake'i natiivset tuge.

Järeldus

Delta Lake on võimas ja mitmekülgne lahendus usaldusväärsete, skaleeritavate ja jõudluslike andmejärvede loomiseks. Lahendades traditsiooniliste andmejärvede väljakutsed, võimaldab Delta Lake organisatsioonidel avada oma andmete tõeline potentsiaal ja saada konkurentsieelis. Olenemata sellest, kas loote andmeladu, reaalajas analüütikavoogu või masinõppe platvormi, võib Delta Lake aidata teil oma eesmärke saavutada. Delta Lake'i kasutuselevõtuga saavad organisatsioonid kogu maailmas parandada oma andmekvaliteeti, suurendada analüütika kiirust ja vähendada oma andmeinfrastruktuuri kulusid. Delta Lake'i omaksvõtmine on ülioluline samm iga organisatsiooni jaoks, kes soovib saada tõeliselt andmepõhiseks. Tee vastupidava ja usaldusväärse andmejärve ehitamiseks algab Delta Lake'i põhiprintsiipide mõistmisest ja oma rakendusstrateegia hoolikast kavandamisest.