Duomenų ežero architektūra: išsamus „Delta Lake“ diegimo tyrimas

Šiandieniniame duomenimis grindžiamame pasaulyje organizacijos visame pasaulyje vis labiau pasitiki duomenų ežerais, kad saugotų ir apdorotų didelius kiekius struktūrizuotų, pusiau struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų. Duomenų ežeras veikia kaip centralizuota saugykla, leidžianti duomenų mokslininkams, analitikams ir inžinieriams pasiekti ir analizuoti duomenis įvairiems tikslams, įskaitant verslo žvalgybą, mašininį mokymąsi ir pažangiąją analizę. Tačiau tradiciniai duomenų ežerai dažnai susiduria su iššūkiais, tokiais kaip duomenų patikimumas, duomenų kokybės problemos ir ACID (Atomiškumo, Nuoseklumo, Izoliacijos, Patvarumo) transakcijų trūkumas. Čia atsiranda „Delta Lake“, siūlanti tvirtą ir keičiamo dydžio sprendimą, skirtą šiems iššūkiams spręsti ir atskleisti tikrąjį duomenų ežerų potencialą.

Kas yra duomenų ežeras?

Duomenų ežeras yra centralizuota saugykla, leidžianti saugoti visus struktūrizuotus, pusiau struktūrizuotus ir nestruktūrizuotus duomenis bet kokiu mastu. Skirtingai nuo duomenų saugyklos, kuri paprastai saugo apdorotus ir filtruotus duomenis, duomenų ežeras saugo duomenis pradiniu, natūraliu formatu. Tai suteikia didesnį lankstumą ir judrumą, nes duomenys gali būti transformuojami ir analizuojami įvairiais būdais be išankstinio schemos apibrėžimo. Pagalvokite apie tai kaip apie didžiulį rezervuarą, kuriame susilieja visi jūsų duomenų srautai, laukiantys, kol bus panaudoti ir patobulinti.

Tradicinių duomenų ežerų iššūkiai

Nepaisant savo potencialo, tradiciniai duomenų ežerai dažnai susiduria su keliais iššūkiais:

• Duomenų patikimumas: Nenuoseklūs duomenų formatai, sugadinti failai ir nepavykę darbai gali lemti nepatikimus duomenis ir netikslias įžvalgas.
• Duomenų kokybė: Duomenų validavimo ir valymo procesų trūkumas gali sukelti nešvarius ar netikslius duomenis, todėl sunku pasitikėti analizės rezultatais.
• ACID transakcijų trūkumas: Lygiagretūs rašymai ir atnaujinimai duomenų ežere gali sukelti duomenų sugadinimą ir nenuoseklumą. Be ACID transakcijų sunku garantuoti duomenų vientisumą.
• Schemos evoliucija: Duomenų šaltiniams tobulėjant, duomenų ežero schema gali keistis. Schemos evoliucijos valdymas gali būti sudėtingas ir linkęs į klaidas.
• Duomenų valdymas: Duomenų saugumo, atitikties ir prieigos kontrolės užtikrinimas gali būti sudėtingas tradicinėje duomenų ežero aplinkoje.
• Našumo problemos: Didelių duomenų rinkinių užklausos ir apdorojimas tradiciniame duomenų ežere gali būti lėtas ir neefektyvus.

Pristatome „Delta Lake“: patikimas ir keičiamo dydžio sprendimas

„Delta Lake“ yra atvirojo kodo saugojimo sluoksnis, kuris suteikia patikimumo, kokybės ir našumo duomenų ežerams. Sukurtas ant „Apache Spark“ pagrindo, „Delta Lake“ teikia ACID transakcijas, schemos evoliuciją, duomenų versijavimą ir kitas funkcijas, kurios sprendžia tradicinių duomenų ežerų iššūkius. Tai leidžia organizacijoms kurti tvirtus ir keičiamo dydžio duomenų srautus, galinčius patikimai apdoroti didelius duomenų kiekius.

Pagrindinės „Delta Lake“ funkcijos

• ACID transakcijos: „Delta Lake“ teikia ACID transakcijas, užtikrinančias duomenų vientisumą ir nuoseklumą net tada, kai keli vartotojai ar programos lygiagrečiai rašo į duomenų ežerą. Tai pašalina duomenų sugadinimo riziką ir leidžia patikimai apdoroti duomenis.
• Schemos evoliucija: „Delta Lake“ palaiko schemos evoliuciją, leidžiančią lengvai pridėti, pašalinti arba modifikuoti stulpelius duomenyse, netrikdant esamų programų. Tai supaprastina prisitaikymo prie kintančių duomenų reikalavimų procesą.
• Duomenų versijavimas: „Delta Lake“ teikia duomenų versijavimą, leidžiantį stebėti duomenų pokyčius laikui bėgant. Tai leidžia audituoti duomenų kilmę, atkurti praeities analizes ir prireikus grįžti prie ankstesnių duomenų versijų.
• Kelionė laiku: Naudojant duomenų versijavimą, „Delta Lake“ leidžia jums daryti užklausas senesnėms duomenų nuotraukoms. Ši funkcija, žinoma kaip „Kelionė laiku“ (Time Travel), yra itin naudinga auditui, derinimui ir istorinių duomenų būsenų atkūrimui.
• Vieningas partijos ir srautinis apdorojimas: „Delta Lake“ palaiko tiek partinį, tiek srautinį duomenų apdorojimą, leidžiantį kurti vieningas duomenų srauto grandines, galinčias apdoroti tiek istorinius, tiek realaus laiko duomenis.
• Keičiamo dydžio metaduomenų tvarkymas: „Delta Lake“ naudoja žurnalais pagrįstą metaduomenų architektūrą, kuri gali būti išplėsta, kad apdorotų petabaitus duomenų ir milijardus failų.
• Duomenų kokybės užtikrinimas: „Delta Lake“ leidžia apibrėžti duomenų kokybės apribojimus ir juos įgyvendinti duomenų įvedimo metu. Tai padeda užtikrinti, kad į duomenų ežerą būtų įrašomi tik galiojantys ir tikslūs duomenys.
• Atviras formatas: „Delta Lake“ saugo duomenis atvirojo kodo „Parquet“ formatu, kurį plačiai palaiko įvairūs duomenų apdorojimo įrankiai ir karkasai.
• Optimizuotas našumas: „Delta Lake“ teikia kelis našumo optimizavimus, tokius kaip duomenų praleidimas, talpinimas ir indeksavimas, siekiant pagreitinti užklausų našumą.

„Delta Lake“ architektūra

„Delta Lake“ architektūra paprastai susideda iš šių komponentų:

• Duomenų šaltiniai: Tai įvairūs duomenų šaltiniai, kurie tiekia duomenis į duomenų ežerą, pvz., duomenų bazės, programos, jutikliai ir išorinės API.
• Įvedimo sluoksnis: Šis sluoksnis yra atsakingas už duomenų įvedimą iš įvairių šaltinių į duomenų ežerą. Tai gali apimti duomenų ištraukimo, transformavimo ir įkėlimo (ETL) procesus.
• Saugojimo sluoksnis: Šis sluoksnis saugo duomenis duomenų ežere. „Delta Lake“ naudoja debesies saugojimo paslaugas, tokias kaip „Amazon S3“, „Azure Data Lake Storage Gen2“ arba „Google Cloud Storage“, kaip pagrindinį saugojimo sluoksnį.
• Apdorojimo sluoksnis: Šis sluoksnis yra atsakingas už duomenų apdorojimą ir analizavimą duomenų ežere. „Apache Spark“ dažniausiai naudojamas kaip „Delta Lake“ apdorojimo variklis.
• Pateikimo sluoksnis: Šis sluoksnis suteikia prieigą prie apdorotų duomenų įvairioms programoms, tokioms kaip verslo žvalgybos prietaisų skydeliai, mašininio mokymosi modeliai ir duomenų analizės įrankiai.

Štai supaprastintas „Delta Lake“ architektūros vaizdavimas:

Duomenų šaltiniai --> Įvedimo sluoksnis (pvz., Spark Streaming, Apache Kafka) --> Saugojimo sluoksnis (Delta Lake S3/ADLS/GCS) --> Apdorojimo sluoksnis (Apache Spark) --> Pateikimo sluoksnis (Verslo žvalgybos įrankiai, Mašininio mokymosi modeliai)

„Delta Lake“ diegimas: išsamus vadovas

Štai žingsnis po žingsnio vadovas, kaip įdiegti „Delta Lake“ savo duomenų ežere:

1. Nustatykite savo aplinką: Įdiekite „Apache Spark“ ir „Delta Lake“ biblioteką. Galite naudoti debesų duomenų inžinerijos platformą, tokią kaip „Databricks“ arba „Amazon EMR“, kad supaprastintumėte sąrankos procesą.
2. Konfigūruokite saugyklą: Pasirinkite debesies saugojimo paslaugą (pvz., „Amazon S3“, „Azure Data Lake Storage Gen2“, „Google Cloud Storage“) ir sukonfigūruokite ją veikti su „Delta Lake“.
3. Įveskite duomenis į „Delta Lake“: Naudokite „Apache Spark“, kad skaitytumėte duomenis iš įvairių šaltinių ir rašytumėte juos į „Delta Lake“ „Parquet“ formatu.
4. Apibrėžkite savo schemą: Apibrėžkite savo duomenų schemą ir įdiekite ją duomenų įvedimo metu.
5. Atlikite duomenų transformacijas: Naudokite „Apache Spark“, kad atliktumėte duomenų transformacijas ir valymo operacijas.
6. Užklauskite ir analizuokite duomenis: Naudokite SQL arba „Spark DataFrames“, kad užklaustumėte ir analizuotumėte duomenis „Delta Lake“.
7. Įdiekite duomenų valdymo politiką: Įdiekite duomenų saugumo, atitikties ir prieigos kontrolės politiką, kad apsaugotumėte savo duomenis.
8. Stebėkite ir prižiūrėkite savo duomenų ežerą: Reguliariai stebėkite savo duomenų ežero našumą ir būklę bei atlikite reikiamas priežiūros užduotis.

Pavyzdys: realaus laiko duomenų srauto kūrimas naudojant „Delta Lake“

Apsvarstykime realaus pasaulio pavyzdį, kaip sukurti realaus laiko duomenų srautą, skirtą el. komercijos operacijoms apdoroti naudojant „Delta Lake“.

Scenarijus: El. komercijos įmonė nori realiu laiku analizuoti savo operacijų duomenis, kad nustatytų tendencijas, aptiktų sukčiavimą ir personalizuotų klientų patirtį.

Sprendimas:

1. Duomenų įvedimas: Įmonė naudoja „Apache Kafka“, kad srautiniu būdu perduotų operacijų duomenis iš savo el. komercijos platformos į duomenų ežerą.
2. Duomenų apdorojimas: „Apache Spark Streaming“ vartoja duomenis iš „Kafka“ ir realiu laiku juos įrašo į „Delta Lake“.
3. Duomenų transformacija: „Spark“ atlieka duomenų transformacijas, tokias kaip operacijų duomenų valymas, praturtinimas ir agregavimas.
4. Realaus laiko analizė: Įmonė naudoja „Spark SQL“, kad realiu laiku užklaustų ir analizuotų duomenis „Delta Lake“, generuodama įžvalgas, kurios naudojamos personalizuoti klientų rekomendacijas ir aptikti sukčiavimo operacijas.

„Delta Lake“ naudojimo privalumai šiame scenarijuje:

• Realaus laiko duomenų apdorojimas: „Delta Lake“ leidžia įmonei realiu laiku apdoroti operacijų duomenis, leidžiant greitai reaguoti į kintančius klientų poreikius ir aptikti sukčiavimą jam įvykus.
• Duomenų patikimumas: „Delta Lake“ užtikrina, kad operacijų duomenys būtų patikimi ir nuoseklūs net gedimų atveju.
• Duomenų kokybė: „Delta Lake“ leidžia įmonei įdiegti duomenų kokybės apribojimus duomenų įvedimo metu, užtikrinant, kad būtų apdorojami tik galiojantys ir tikslūs duomenys.
• Keičiamumas: „Delta Lake“ gali būti plečiama, kad apdorotų didelius operacijų duomenų kiekius be našumo pablogėjimo.

Geriausia „Delta Lake“ diegimo praktika

Kad užtikrintumėte sėkmingą „Delta Lake“ diegimą, apsvarstykite šią geriausią praktiką:

• Pasirinkite tinkamą saugojimo formatą: „Parquet“ yra rekomenduojamas saugojimo formatas „Delta Lake“ dėl efektyvaus suspaudimo ir kodavimo.
• Optimizuokite savo „Spark“ konfigūraciją: Nustatykite savo „Spark“ konfigūraciją, kad optimizuotumėte našumą konkrečiam darbo krūviui. Atsižvelkite į tokius veiksnius kaip atminties paskirstymas, lygiagretumas ir maišymo skaidiniai.
• Naudokite duomenų praleidimą: „Delta Lake“ palaiko duomenų praleidimą, kuris leidžia „Spark“ išvengti nereikalingų duomenų skaitymo užklausų metu. Naudokite duomenų praleidimą, kad pagerintumėte užklausų našumą.
• Skaidykite duomenis: Duomenų skaidymas pagal bendrus užklausų predikatus gali žymiai pagerinti užklausų našumą.
• Kompaktuokite mažus failus: Maži failai gali pabloginti našumą. Reguliariai kompakuokite mažus failus į didesnius, kad pagerintumėte užklausų našumą.
• Valykite senas versijas: „Delta Lake“ seka duomenų versijas, kurios gali užimti saugyklos vietą. Reguliariai valykite senas versijas, kad atlaisvintumėte saugyklos vietą.
• Stebėkite savo duomenų ežerą: Stebėkite savo duomenų ežero našumą ir būklę, kad greitai nustatytumėte ir išspręstumėte problemas.
• Įdiekite duomenų valdymo politiką: Įdiekite duomenų saugumo, atitikties ir prieigos kontrolės politiką, kad apsaugotumėte savo duomenis.
• Automatizuokite duomenų srauto grandines: Automatizuokite savo duomenų srauto grandines, kad užtikrintumėte nuoseklumą ir patikimumą.

„Delta Lake“ vs. kiti duomenų ežerų sprendimai

Nors egzistuoja kiti duomenų ežerų sprendimai, „Delta Lake“ siūlo akivaizdžius privalumus patikimumo, našumo ir valdymo požiūriu.

• Palyginti su tradiciniais „Hadoop“ pagrindu veikiančiais duomenų ežerais: „Delta Lake“ teikia ACID transakcijas ir schemos evoliuciją, kurių trūksta tradiciniuose „Hadoop“ pagrindu veikiančiuose duomenų ežeruose.
• Palyginti su „Apache Hudi“ ir „Apache Iceberg“: Nors „Hudi“ ir „Iceberg“ taip pat siūlo ACID transakcijas ir susijusias funkcijas, „Delta Lake“ dažnai laikoma paprastesne įdiegti ir valdyti, ypač organizacijoms, jau daug investavusioms į „Spark“ ekosistemą. Pasirinkimas dažnai priklauso nuo konkretaus naudojimo atvejo ir esamos infrastruktūros.

„Delta Lake“ naudojimo atvejai

• Duomenų sandėliavimas: „Delta Lake“ gali būti naudojama moderniam duomenų sandėliui sukurti, sujungiančiam duomenų ežero lankstumą su duomenų sandėlio patikimumu ir našumu.
• Realaus laiko analizė: „Delta Lake“ gali būti naudojama realaus laiko analizės srauto grandinėms sukurti, kurios apdoroja duomenis realiu laiku ir generuoja įžvalgas, naudojamas priimti savalaikius sprendimus.
• Mašininis mokymasis: „Delta Lake“ gali būti naudojama dideliems duomenų rinkiniams, reikalingiems mašininiam mokymuisi, saugoti ir valdyti.
• Duomenų valdymas: „Delta Lake“ gali būti naudojama duomenų valdymo politikoms įdiegti, kurios užtikrina duomenų kokybę, saugumą ir atitiktį.
• Auditas ir atitiktis: „Delta Lake“ laiko keliavimo galimybės idealiai tinka audito ir atitikties reikalavimams, leidžiančios lengvai atkurti ankstesnes duomenų būsenas.

„Delta Lake“ ateitis

„Delta Lake“ sparčiai vystosi, reguliariai pridedamos naujos funkcijos ir patobulinimai. „Delta Lake“ ateitis yra šviesi, turinti potencialą tapti standartiniu duomenų ežerų saugojimo sluoksniu. Atvirojo kodo bendruomenė aktyviai prisideda prie projekto, o pagrindiniai debesų paslaugų teikėjai vis dažniau siūlo natyvinį „Delta Lake“ palaikymą.

Išvada

„Delta Lake“ yra galingas ir universalus sprendimas patikimiems, keičiamo dydžio ir našiam duomenų ežerams kurti. Sprendžiant tradicinių duomenų ežerų iššūkius, „Delta Lake“ leidžia organizacijoms atskleisti tikrąjį savo duomenų potencialą ir įgyti konkurencinį pranašumą. Nesvarbu, ar kuriate duomenų sandėlį, realaus laiko analizės srauto grandinę, ar mašininio mokymosi platformą, „Delta Lake“ gali padėti jums pasiekti savo tikslų. Įdiegusios „Delta Lake“, organizacijos visame pasaulyje gali pagerinti savo duomenų kokybę, padidinti analizės greitį ir sumažinti duomenų infrastruktūros išlaidas. „Delta Lake“ pasirinkimas yra esminis žingsnis bet kuriai organizacijai, siekiančiai tapti išties duomenimis grįsta. Kelias į tvirto ir patikimo duomenų ežero kūrimą prasideda nuo pagrindinių „Delta Lake“ principų supratimo ir kruopštaus diegimo strategijos planavimo.