Datu ezera arhitektūra: Padziļināta Delta Lake ieviešana

Mūsdienu uz datiem orientētajā pasaulē organizācijas visā pasaulē arvien vairāk paļaujas uz datu ezeriem, lai glabātu un apstrādātu milzīgu daudzumu strukturētu, daļēji strukturētu un nestrukturētu datu. Datu ezers kalpo kā centralizēts krājums, ļaujot datu zinātniekiem, analītiķiem un inženieriem piekļūt datiem un analizēt tos dažādiem mērķiem, tostarp biznesa izlūkošanai, mašīnmācībai un uzlabotai analītikai. Tomēr tradicionālie datu ezeri bieži vien saskaras ar tādiem izaicinājumiem kā datu uzticamība, datu kvalitātes problēmas un ACID (atomiskums, konsekvence, izolācija, izturība) transakciju trūkums. Šeit parādās Delta Lake, piedāvājot stabilu un mērogojamu risinājumu šo problēmu risināšanai un datu ezeru patiesā potenciāla atraisīšanai.

Kas ir datu ezers?

Datu ezers ir centralizēts krājums, kas ļauj glabāt visus jūsu strukturētos, daļēji strukturētos un nestrukturētos datus jebkurā mērogā. Atšķirībā no datu noliktavas, kas parasti glabā apstrādātus un filtrētus datus, datu ezers glabā datus to neapstrādātā, oriģinālā formātā. Tas nodrošina lielāku elastību un veiklību, jo datus var pārveidot un analizēt dažādos veidos, nepieprasot iepriekšēju shēmas definēšanu. Domājiet par to kā par plašu ūdenskrātuvi, kur saplūst visi jūsu datu plūsmas, gaidot, kad tās tiks izmantotas un attīrītas.

Tradicionālo datu ezeru izaicinājumi

Neskatoties uz to potenciālu, tradicionālie datu ezeri bieži saskaras ar vairākiem izaicinājumiem:

• Datu uzticamība: Neiecietīgi datu formāti, bojāti faili un neizdevušies darbi var radīt neuzticamus datus un neprecīzus rezultātus.
• Datu kvalitāte: Datu validācijas un attīrīšanas procesu trūkums var radīt netīrus vai neprecīzus datus, apgrūtinot analīžu rezultātu uzticēšanos.
• ACID transakciju trūkums: Vienlaicīga datu rakstīšana un atjaunināšana datu ezerā var radīt datu korupciju un neatbilstības. Bez ACID transakcijām ir grūti garantēt datu integritāti.
• Shēmas evolūcija: Datu avotiem attīstoties, var būt nepieciešams mainīt datu ezera shēmu. Shēmas evolūcijas pārvaldīšana var būt sarežģīta un kļūdu iespējama.
• Datu pārvaldība: Datu drošības, atbilstības un piekļuves kontroles nodrošināšana tradicionālā datu ezera vidē var būt sarežģīta.
• Veiktspējas problēmas: Lielu datu kopu vaicājumu veikšana un apstrāde tradicionālā datu ezerā var būt lēna un neefektīva.

Iepazīstinām ar Delta Lake: uzticams un mērogojams risinājums

Delta Lake ir atvērtā pirmkoda krātuves slānis, kas datu ezeriem nodrošina uzticamību, kvalitāti un veiktspēju. Būvēts virs Apache Spark, Delta Lake nodrošina ACID transakcijas, shēmas evolūciju, datu versijas un citas funkcijas, kas risina tradicionālo datu ezeru izaicinājumus. Tā ļauj organizācijām veidot stabilus un mērogojamus datu cauruļvadus, kas var droši apstrādāt lielu datu apjomu.

Delta Lake galvenās funkcijas

• ACID transakcijas: Delta Lake nodrošina ACID transakcijas, garantējot datu integritāti un konsekvenci pat tad, kad vairāki lietotāji vai lietojumprogrammas vienlaicīgi raksta uz datu ezeru. Tas novērš datu korupcijas risku un nodrošina uzticamu datu apstrādi.
• Shēmas evolūcija: Delta Lake atbalsta shēmas evolūciju, ļaujot ērti pievienot, noņemt vai modificēt kolonnas jūsu datos, netraucējot esošās lietojumprogrammas. Tas vienkāršo pielāgošanos mainīgajām datu prasībām.
• Datu versijas: Delta Lake nodrošina datu versijas, ļaujot izsekot izmaiņas jūsu datos laika gaitā. Tas ļauj auditēt datu izcelsmi, reproducēt iepriekšējās analīzes un nepieciešamības gadījumā atgriezties pie iepriekšējām datu versijām.
• Laika ceļojums: Izmantojot datu versijas, Delta Lake ļauj vaicāt vecākus jūsu datu momentuzņēmumus. Šī funkcija, kas pazīstama kā Laika ceļojums, ir ārkārtīgi noderīga auditēšanai, atkļūdošanai un vēsturisko datu stāvokļu atjaunošanai.
• Vienotais partiju un straumēšanas apstrāde: Delta Lake atbalsta gan partiju, gan straumēšanas datu apstrādi, ļaujot veidot vienotus datu cauruļvadus, kas var apstrādāt gan vēsturiskos, gan reāllaika datus.
• Mērogojama metadatu apstrāde: Delta Lake izmanto uz žurnāliem balstītu metadatu arhitektūru, kas var mērogoties, lai apstrādātu petabaitu datus un miljardiem failu.
• Datu kvalitātes nodrošināšana: Delta Lake ļauj definēt datu kvalitātes ierobežojumus un nodrošināt tos datu iegūšanas laikā. Tas palīdz nodrošināt, ka datu ezerā tiek rakstīti tikai derīgi un precīzi dati.
• Atvērts formāts: Delta Lake glabā datus atvērtā pirmkoda Parquet formātā, ko plaši atbalsta dažādi datu apstrādes rīki un sistēmas.
• Optimizēta veiktspēja: Delta Lake nodrošina vairākus veiktspējas optimizācijas, piemēram, datu izlaišanu, kešēšanu un indeksēšanu, lai paātrinātu vaicājumu veiktspēju.

Delta Lake arhitektūra

Delta Lake arhitektūra parasti sastāv no šādām sastāvdaļām:

• Datu avoti: Tās ir dažādas datu avoti, kas baro datu ezeru, piemēram, datu bāzes, lietojumprogrammas, sensori un ārējie API.
• Iegūšanas slānis: Šis slānis ir atbildīgs par datu iegūšanu no dažādiem avotiem datu ezerā. Tas var ietvert datu ieguves, transformācijas un ielādes (ETL) procesus.
• Krātuves slānis: Šis slānis glabā datus datu ezerā. Delta Lake izmanto mākoņdatošanas krātuves pakalpojumus, piemēram, Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2 vai Google Cloud Storage, kā savu pamatkrātuves slāni.
• Apstrādes slānis: Šis slānis ir atbildīgs par datu apstrādi un analīzi datu ezerā. Apache Spark bieži tiek izmantots kā apstrādes dzinējs Delta Lake.
• Apkalpošanas slānis: Šis slānis nodrošina piekļuvi apstrādātajiem datiem dažādām lietojumprogrammām, piemēram, biznesa izlūkošanas informācijas paneļiem, mašīnmācīšanās modeļiem un datu analīzes rīkiem.

Šeit ir vienkāršota Delta Lake arhitektūras attēlojums:

Datu avoti --> Iegūšanas slānis (piem., Spark Streaming, Apache Kafka) --> Krātuves slānis (Delta Lake uz S3/ADLS/GCS) --> Apstrādes slānis (Apache Spark) --> Apkalpošanas slānis (BI rīki, ML modeļi)

Delta Lake ieviešana: soli pa solim ceļvedis

Šeit ir soli pa solim ceļvedis Delta Lake ieviešanai jūsu datu ezerā:

1. Iestatiet savu vidi: Instalējiet Apache Spark un Delta Lake bibliotēku. Jūs varat izmantot mākoņa datu inženierijas platformu, piemēram, Databricks vai Amazon EMR, lai vienkāršotu iestatīšanas procesu.
2. Konfigurējiet savu krātuvi: Izvēlieties mākoņa krātuves pakalpojumu (piem., Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) un konfigurējiet to darbam ar Delta Lake.
3. Iegūstiet datus Delta Lake: Izmantojiet Apache Spark, lai lasītu datus no dažādiem avotiem un rakstītu tos Delta Lake Parquet formātā.
4. Definējiet savu shēmu: Definējiet savu datu shēmu un nodrošiniet to datu iegūšanas laikā.
5. Veiciet datu transformācijas: Izmantojiet Apache Spark, lai veiktu datu transformācijas un attīrīšanas operācijas.
6. Vaicājiet un analizējiet datus: Izmantojiet SQL vai Spark DataFrames, lai vaicētu un analizētu datus Delta Lake.
7. Ieviest datu pārvaldības politikas: Ieviest datu drošības, atbilstības un piekļuves kontroles politikas, lai aizsargātu savus datus.
8. Pārraugiet un uzturiet savu datu ezeru: Regulāri pārraugiet sava datu ezera veiktspēju un stāvokli un veiciet nepieciešamos uzturēšanas darbus.

Piemērs: Reāllaika datu cauruļvada izveide ar Delta Lake

Apskatīsim reālu piemēru, kā izveidot reāllaika datu cauruļvadu e-komercijas darījumu apstrādei, izmantojot Delta Lake.

Scenārijs: E-komercijas uzņēmums vēlas analizēt savus darījumu datus reāllaikā, lai identificētu tendences, atklātu krāpšanu un personalizētu klientu pieredzi.

Risinājums:

1. Datu iegūšana: Uzņēmums izmanto Apache Kafka, lai straumētu darījumu datus no savas e-komercijas platformas uz datu ezeru.
2. Datu apstrāde: Apache Spark Streaming reāllaikā patērē datus no Kafka un raksta tos Delta Lake.
3. Datu transformācija: Spark veic datu transformācijas, piemēram, darījumu datu attīrīšanu, bagātināšanu un apkopošanu.
4. Reāllaika analītika: Uzņēmums izmanto Spark SQL, lai reāllaikā vaicētu un analizētu datus Delta Lake, radot ieskatus, ko izmanto, lai personalizētu klientu ieteikumus un atklātu krāpnieciskus darījumus.

Delta Lake izmantošanas priekšrocības šajā scenārijā:

• Reāllaika datu apstrāde: Delta Lake ļauj uzņēmumam apstrādāt darījumu datus reāllaikā, ļaujot ātri reaģēt uz mainīgajām klientu vajadzībām un atklāt krāpšanu tās notikšanas brīdī.
• Datu uzticamība: Delta Lake nodrošina, ka darījumu dati ir uzticami un konsekventi, pat kļūmju gadījumā.
• Datu kvalitāte: Delta Lake ļauj uzņēmumam nodrošināt datu kvalitātes ierobežojumus datu iegūšanas laikā, nodrošinot, ka tiek apstrādāti tikai derīgi un precīzi dati.
• Mērogojamība: Delta Lake var mērogot, lai apstrādātu lielu darījumu datu apjomu bez veiktspējas pasliktināšanās.

Delta Lake ieviešanas paraugprakses

Lai nodrošinātu veiksmīgu Delta Lake ieviešanu, apsveriet šādas paraugprakses:

• Izvēlieties pareizo krātuves formātu: Parquet ir ieteicamais krātuves formāts Delta Lake, pateicoties tā efektīvajai saspiešanai un kodēšanai.
• Optimizējiet savu Spark konfigurāciju: Pielāgojiet savu Spark konfigurāciju, lai optimizētu veiktspēju jūsu konkrētajam darba apjomam. Apsveriet tādus faktorus kā atmiņas piešķiršana, paralēlisms un jaukšanas nodalījumi.
• Izmantojiet datu izlaišanu: Delta Lake atbalsta datu izlaišanu, kas ļauj Spark izvairīties no nevajadzīgu datu lasīšanas vaicājumu laikā. Izmantojiet datu izlaišanu, lai uzlabotu vaicājumu veiktspēju.
• Nodalījiet savus datus: Datu nodalīšana, pamatojoties uz kopīgiem vaicājumu predikātiem, var ievērojami uzlabot vaicājumu veiktspēju.
• Apvienojiet mazus failus: Mazi faili var pasliktināt veiktspēju. Regulāri apvienojiet mazus failus lielākos failos, lai uzlabotu vaicājumu veiktspēju.
• Vakumējiet vecās versijas: Delta Lake izseko datu versijas, kas var aizņemt krātuves vietu. Regulāri vakuumējiet vecās versijas, lai atgūtu krātuves vietu.
• Pārraugiet savu datu ezeru: Pārraugiet sava datu ezera veiktspēju un stāvokli, lai ātri identificētu un atrisinātu problēmas.
• Ieviest datu pārvaldības politikas: Ieviest datu drošības, atbilstības un piekļuves kontroles politikas, lai aizsargātu savus datus.
• Automatizējiet savus datu cauruļvadus: Automatizējiet savus datu cauruļvadus, lai nodrošinātu konsekvenci un uzticamību.

Delta Lake salīdzinājumā ar citiem datu ezera risinājumiem

Lai gan pastāv citi datu ezera risinājumi, Delta Lake piedāvā atšķirīgas priekšrocības attiecībā uz uzticamību, veiktspēju un pārvaldību.

• Salīdzinājumā ar tradicionālajiem Hadoop balstītajiem datu ezeriem: Delta Lake nodrošina ACID transakcijas un shēmas evolūciju, kas trūkst tradicionālajos Hadoop balstītajos datu ezeros.
• Salīdzinājumā ar Apache Hudi un Apache Iceberg: Lai gan Hudi un Iceberg arī piedāvā ACID transakcijas un saistītās funkcijas, Delta Lake bieži tiek uzskatīts par vienkāršāku ieviešanai un pārvaldībai, jo īpaši organizācijām, kas jau ir ieguldījušas Spark ekosistēmā. Izvēle bieži ir atkarīga no konkrētā lietošanas gadījuma un esošās infrastruktūras.

Delta Lake lietošanas gadījumi

Delta Lake var izmantot dažādos lietošanas gadījumos, tostarp:

• Datu noliktava: Delta Lake var izmantot, lai izveidotu modernu datu noliktavu, kas apvieno datu ezera elastību ar datu noliktavas uzticamību un veiktspēju.
• Reāllaika analītika: Delta Lake var izmantot, lai izveidotu reāllaika analītikas cauruļvadus, kas apstrādā datus reāllaikā un rada ieskatus, ko izmanto savlaicīgu lēmumu pieņemšanai.
• Mašīnmācīšanās: Delta Lake var izmantot, lai glabātu un pārvaldītu lielos datu kopumus, kas nepieciešami mašīnmācīšanai.
• Datu pārvaldība: Delta Lake var izmantot, lai ieviestu datu pārvaldības politikas, kas nodrošina datu kvalitāti, drošību un atbilstību.
• Auditēšana un atbilstība: Delta Lake laika ceļojuma iespējas ir ideāli piemērotas auditēšanas un atbilstības prasībām, ļaujot viegli atjaunot iepriekšējos datu stāvokļus.

Delta Lake nākotne

Delta Lake strauji attīstās, un regulāri tiek pievienotas jaunas funkcijas un uzlabojumi. Delta Lake nākotne ir spoža, ar potenciālu kļūt par standarta krātuves slāni datu ezeriem. Atvērtā pirmkoda kopiena aktīvi piedalās projektā, un lielākie mākoņdatošanas nodrošinātāji arvien vairāk piedāvā vietējo atbalstu Delta Lake.

Nobeigums

Delta Lake ir jaudīgs un daudzpusīgs risinājums uzticamu, mērogojamu un veiktspējīgu datu ezeru veidošanai. Risinot tradicionālo datu ezeru izaicinājumus, Delta Lake ļauj organizācijām atraisīt savu datu patieso potenciālu un iegūt konkurences priekšrocības. Neatkarīgi no tā, vai veidojat datu noliktavu, reāllaika analītikas cauruļvadu vai mašīnmācīšanās platformu, Delta Lake var palīdzēt sasniegt jūsu m tikslus. Pieņemot Delta Lake, organizācijas visā pasaulē var uzlabot savu datu kvalitāti, palielināt analīzes ātrumu un samazināt savu datu infrastruktūras izmaksas. Delta Lake pieņemšana ir izšķirīgi svarīgs solis jebkurai organizācijai, kas cenšas kļūt patiesi uz datiem orientēta. Ceļš uz stabila un uzticama datu ezera izveidi sākas ar Delta Lake pamatprincipu izpratni un rūpīgu ieviešanas stratēģijas plānošanu.