Arhitektura podatkovnega jezera: Poglobljen vpogled v implementacijo Delta Lake

V današnjem svetu, ki ga poganjajo podatki, se organizacije po vsem svetu vedno bolj zanašajo na podatkovna jezera za shranjevanje in obdelavo ogromnih količin strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Podatkovno jezero služi kot centralizirano skladišče, ki podatkovnim znanstvenikom, analitikom in inženirjem omogoča dostop do podatkov in njihovo analizo za različne namene, vključno s poslovno inteligenco, strojnim učenjem in napredno analitiko. Vendar pa imajo tradicionalna podatkovna jezera pogosto težave, kot so zanesljivost podatkov, težave s kakovostjo podatkov in pomanjkanje transakcij ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability). Tukaj nastopi Delta Lake, ki ponuja robustno in razširljivo rešitev za reševanje teh izzivov in sprostitev pravega potenciala podatkovnih jezer.

Kaj je podatkovno jezero?

Podatkovno jezero je centralizirano skladišče, ki vam omogoča shranjevanje vseh vaših strukturiranih, polstrukturiranih in nestrukturiranih podatkov v poljubnem obsegu. Za razliko od podatkovnega skladišča, ki običajno shranjuje obdelane in filtrirane podatke, podatkovno jezero shranjuje podatke v njihovi surovi, izvorni obliki. To omogoča večjo prilagodljivost in agilnost, saj je podatke mogoče preoblikovati in analizirati na različne načine, ne da bi bilo treba vnaprej določiti shemo. Predstavljajte si ga kot ogromen rezervoar, kjer se stekajo vsi vaši tokovi podatkov, ki čakajo, da jih izkoristite in prečistite.

Izzivi tradicionalnih podatkovnih jezer

Kljub svojemu potencialu se tradicionalna podatkovna jezera pogosto soočajo z več izzivi:

• Zanesljivost podatkov: Nedosledne oblike zapisa podatkov, poškodovane datoteke in neuspešne naloge lahko povzročijo nezanesljive podatke in netočne vpoglede.
• Kakovost podatkov: Pomanjkanje postopkov validacije in čiščenja podatkov lahko povzroči umazane ali netočne podatke, zaradi česar je težko zaupati rezultatom analiz.
• Pomanjkanje transakcij ACID: Sočasni zapisi in posodobitve v podatkovnem jezeru lahko povzročijo poškodbe podatkov in nedoslednosti. Brez transakcij ACID je težko zagotoviti celovitost podatkov.
• Evolucija sheme: Ko se viri podatkov razvijajo, se bo morda morala spremeniti tudi shema podatkovnega jezera. Upravljanje evolucije sheme je lahko zapleteno in podvrženo napakam.
• Upravljanje podatkov: Zagotavljanje varnosti podatkov, skladnosti s predpisi in nadzora dostopa je lahko zahtevno v tradicionalnem okolju podatkovnega jezera.
• Težave z zmogljivostjo: Poizvedovanje in obdelava velikih naborov podatkov v tradicionalnem podatkovnem jezeru je lahko počasna in neučinkovita.

Predstavljamo Delta Lake: Zanesljiva in razširljiva rešitev

Delta Lake je odprtokodna plast za shranjevanje, ki prinaša zanesljivost, kakovost in zmogljivost v podatkovna jezera. Delta Lake, zgrajen na vrhu Apache Sparka, zagotavlja transakcije ACID, evolucijo sheme, različice podatkov in druge funkcije, ki obravnavajo izzive tradicionalnih podatkovnih jezer. Organizacijam omogoča izgradnjo robustnih in razširljivih podatkovnih cevovodov, ki lahko z zaupanjem obdelujejo velike količine podatkov.

Ključne lastnosti Delta Lake

• Transakcije ACID: Delta Lake zagotavlja transakcije ACID, ki zagotavljajo celovitost in doslednost podatkov, tudi če več uporabnikov ali aplikacij sočasno zapisuje v podatkovno jezero. To odpravlja tveganje poškodbe podatkov in omogoča zanesljivo obdelavo podatkov.
• Evolucija sheme: Delta Lake podpira evolucijo sheme, kar vam omogoča enostavno dodajanje, odstranjevanje ali spreminjanje stolpcev v vaših podatkih, ne da bi pri tem motili obstoječe aplikacije. To poenostavlja postopek prilagajanja spreminjajočim se zahtevam glede podatkov.
• Različice podatkov: Delta Lake zagotavlja različice podatkov, kar vam omogoča sledenje spremembam vaših podatkov skozi čas. To vam omogoča revidiranje porekla podatkov, ponavljanje preteklih analiz in po potrebi povrnitev na prejšnje različice vaših podatkov.
• Potovanje skozi čas: Delta Lake z uporabo različic podatkov omogoča poizvedovanje po starejših posnetkih vaših podatkov. Ta funkcija, znana kot potovanje skozi čas, je izjemno uporabna za revizijo, odpravljanje napak in poustvarjanje zgodovinskih stanj podatkov.
• Poenotena paketna obdelava in pretočno predvajanje: Delta Lake podpira paketno obdelavo in pretočno predvajanje podatkov, kar vam omogoča izgradnjo poenotenih podatkovnih cevovodov, ki lahko obdelujejo zgodovinske podatke in podatke v realnem času.
• Razširljivo upravljanje metapodatkov: Delta Lake uporablja arhitekturo metapodatkov, ki temelji na dnevniku, ki jo je mogoče razširiti za obdelavo petabajtov podatkov in milijard datotek.
• Uveljavljanje kakovosti podatkov: Delta Lake vam omogoča definiranje omejitev kakovosti podatkov in njihovo uveljavljanje med vnosom podatkov. To pomaga zagotoviti, da se v podatkovno jezero zapisujejo samo veljavni in točni podatki.
• Odprta oblika zapisa: Delta Lake shranjuje podatke v odprtokodni obliki zapisa Parquet, ki jo široko podpirajo različna orodja in ogrodja za obdelavo podatkov.
• Optimizirana zmogljivost: Delta Lake zagotavlja več optimizacij zmogljivosti, kot so preskakovanje podatkov, predpomnjenje in indeksiranje, za pospešitev zmogljivosti poizvedb.

Arhitektura Delta Lake

Arhitektura Delta Lake običajno obsega naslednje komponente:

• Viri podatkov: To so različni viri podatkov, ki se napajajo v podatkovno jezero, kot so baze podatkov, aplikacije, senzorji in zunanji API-ji.
• Plast za vnos: Ta plast je odgovorna za vnos podatkov iz različnih virov v podatkovno jezero. Lahko vključuje postopke ekstrakcije, transformacije in nalaganja podatkov (ETL).
• Plast za shranjevanje: Ta plast shranjuje podatke v podatkovnem jezeru. Delta Lake uporablja storitve shranjevanja v oblaku, kot so Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2 ali Google Cloud Storage kot svojo osnovno plast za shranjevanje.
• Plast za obdelavo: Ta plast je odgovorna za obdelavo in analizo podatkov v podatkovnem jezeru. Apache Spark se običajno uporablja kot pogon za obdelavo za Delta Lake.
• Plast za serviranje: Ta plast omogoča dostop do obdelanih podatkov za različne aplikacije, kot so nadzorne plošče poslovne inteligence, modeli strojnega učenja in orodja za analizo podatkov.

Tukaj je poenostavljena predstavitev arhitekture Delta Lake:

Viri podatkov --> Plast za vnos (npr. Spark Streaming, Apache Kafka) --> Plast za shranjevanje (Delta Lake na S3/ADLS/GCS) --> Plast za obdelavo (Apache Spark) --> Plast za serviranje (BI orodja, ML modeli)

Implementacija Delta Lake: Vodnik po korakih

Tukaj je vodnik po korakih za implementacijo Delta Lake v vašem podatkovnem jezeru:

1. Nastavite svoje okolje: Namestite Apache Spark in knjižnico Delta Lake. Za poenostavitev postopka namestitve lahko uporabite platformo za podatkovni inženiring v oblaku, kot sta Databricks ali Amazon EMR.
2. Konfigurirajte shranjevanje: Izberite storitev shranjevanja v oblaku (npr. Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) in jo konfigurirajte za delo z Delta Lake.
3. Vnesite podatke v Delta Lake: Uporabite Apache Spark za branje podatkov iz različnih virov in jih zapišite v Delta Lake v obliki zapisa Parquet.
4. Določite svojo shemo: Določite shemo svojih podatkov in jo uveljavite med vnosom podatkov.
5. Izvedite transformacije podatkov: Uporabite Apache Spark za izvajanje transformacij podatkov in operacij čiščenja.
6. Poizvedujte in analizirajte podatke: Uporabite SQL ali Spark DataFrames za poizvedovanje in analizo podatkov v Delta Lake.
7. Izvedite pravilnike upravljanja podatkov: Izvedite pravilnike varnosti podatkov, skladnosti s predpisi in nadzora dostopa za zaščito svojih podatkov.
8. Spremljajte in vzdržujte svoje podatkovno jezero: Redno spremljajte delovanje in zdravje svojega podatkovnega jezera ter po potrebi izvajajte vzdrževalna opravila.

Primer: Izgradnja podatkovnega cevovoda v realnem času z Delta Lake

Oglejmo si primer iz resničnega sveta izgradnje podatkovnega cevovoda v realnem času za obdelavo transakcij e-trgovine z uporabo Delta Lake.

Scenarij: Podjetje za e-trgovino želi analizirati svoje podatke o transakcijah v realnem času, da bi prepoznalo trende, odkrilo goljufije in prilagodilo izkušnje strank.

Rešitev:

1. Vnos podatkov: Podjetje uporablja Apache Kafka za pretakanje podatkov o transakcijah s svoje platforme za e-trgovino v podatkovno jezero.
2. Obdelava podatkov: Apache Spark Streaming porabi podatke iz Kafka in jih zapisuje v Delta Lake v realnem času.
3. Transformacija podatkov: Spark izvaja transformacije podatkov, kot so čiščenje, bogatenje in združevanje podatkov o transakcijah.
4. Analitika v realnem času: Podjetje uporablja Spark SQL za poizvedovanje in analizo podatkov v Delta Lake v realnem času, pri čemer ustvarja vpoglede, ki se uporabljajo za prilagajanje priporočil strank in odkrivanje goljufivih transakcij.

Prednosti uporabe Delta Lake v tem scenariju:

• Obdelava podatkov v realnem času: Delta Lake podjetju omogoča obdelavo podatkov o transakcijah v realnem času, kar jim omogoča hitro odzivanje na spreminjajoče se potrebe strank in odkrivanje goljufij, ko se zgodijo.
• Zanesljivost podatkov: Delta Lake zagotavlja, da so podatki o transakcijah zanesljivi in dosledni, tudi ob izpadih.
• Kakovost podatkov: Delta Lake podjetju omogoča uveljavljanje omejitev kakovosti podatkov med vnosom podatkov, s čimer zagotavlja, da se obdelujejo samo veljavni in točni podatki.
• Razširljivost: Delta Lake se lahko razširi za obdelavo velikih količin podatkov o transakcijah brez poslabšanja zmogljivosti.

Najboljše prakse za implementacijo Delta Lake

Za zagotovitev uspešne implementacije Delta Lake upoštevajte naslednje najboljše prakse:

• Izberite pravo obliko zapisa shranjevanja: Parquet je priporočena oblika zapisa shranjevanja za Delta Lake zaradi učinkovite kompresije in kodiranja.
• Optimizirajte svojo konfiguracijo Spark: Prilagodite svojo konfiguracijo Spark, da optimizirate zmogljivost za svojo specifično obremenitev. Upoštevajte dejavnike, kot so dodeljevanje pomnilnika, paralelizem in particije za premešanje.
• Uporabite preskakovanje podatkov: Delta Lake podpira preskakovanje podatkov, kar Sparku omogoča, da se izogne branju nepotrebnih podatkov med poizvedbami. Uporabite preskakovanje podatkov za izboljšanje zmogljivosti poizvedb.
• Razdelite svoje podatke: Razdelitev podatkov na podlagi pogostih predikatov poizvedb lahko znatno izboljša zmogljivost poizvedb.
• Stisnite majhne datoteke: Majhne datoteke lahko poslabšajo zmogljivost. Redno stiskajte majhne datoteke v večje datoteke, da izboljšate zmogljivost poizvedb.
• Počistite stare različice: Delta Lake sledi različicam podatkov, kar lahko porabi prostor za shranjevanje. Redno počistite stare različice, da sprostite prostor za shranjevanje.
• Spremljajte svoje podatkovno jezero: Spremljajte delovanje in zdravje svojega podatkovnega jezera, da hitro prepoznate in odpravite težave.
• Izvedite pravilnike upravljanja podatkov: Izvedite pravilnike varnosti podatkov, skladnosti s predpisi in nadzora dostopa za zaščito svojih podatkov.
• Avtomatizirajte svoje podatkovne cevovode: Avtomatizirajte svoje podatkovne cevovode, da zagotovite doslednost in zanesljivost.

Delta Lake proti drugim rešitvam za podatkovna jezera

Medtem ko obstajajo druge rešitve za podatkovna jezera, Delta Lake ponuja izrazite prednosti glede zanesljivosti, zmogljivosti in upravljanja.

• V primerjavi s tradicionalnimi podatkovnimi jezeri, ki temeljijo na Hadoop: Delta Lake zagotavlja transakcije ACID in evolucijo sheme, ki manjkajo v tradicionalnih podatkovnih jezerih, ki temeljijo na Hadoop.
• V primerjavi z Apache Hudi in Apache Iceberg: Medtem ko Hudi in Iceberg ponujata tudi transakcije ACID in sorodne funkcije, se Delta Lake pogosto šteje za enostavnejšega za implementacijo in upravljanje, zlasti za organizacije, ki so že močno vložile v ekosistem Spark. Izbira je pogosto odvisna od specifičnega primera uporabe in obstoječe infrastrukture.

Primeri uporabe za Delta Lake

Delta Lake se lahko uporablja v različnih primerih uporabe, vključno z:

• Podatkovno skladiščenje: Delta Lake se lahko uporablja za izgradnjo sodobnega podatkovnega skladišča, ki združuje prilagodljivost podatkovnega jezera z zanesljivostjo in zmogljivostjo podatkovnega skladišča.
• Analitika v realnem času: Delta Lake se lahko uporablja za izgradnjo cevovodov za analitiko v realnem času, ki obdelujejo podatke v realnem času in ustvarjajo vpoglede, ki se uporabljajo za sprejemanje pravočasnih odločitev.
• Strojno učenje: Delta Lake se lahko uporablja za shranjevanje in upravljanje velikih naborov podatkov, ki so potrebni za strojno učenje.
• Upravljanje podatkov: Delta Lake se lahko uporablja za izvajanje pravilnikov upravljanja podatkov, ki zagotavljajo kakovost, varnost in skladnost podatkov.
• Revizija in skladnost: Zmožnosti potovanja skozi čas Delta Lake so idealne za zahteve revizije in skladnosti, kar vam omogoča enostavno poustvarjanje preteklih stanj podatkov.

Prihodnost Delta Lake

Delta Lake se hitro razvija, redno se dodajajo nove funkcije in izboljšave. Prihodnost Delta Lake je svetla, s potencialom, da postane standardna plast za shranjevanje za podatkovna jezera. Odprtokodna skupnost aktivno prispeva k projektu, veliki ponudniki storitev v oblaku pa vedno bolj ponujajo izvorno podporo za Delta Lake.

Zaključek

Delta Lake je zmogljiva in vsestranska rešitev za izgradnjo zanesljivih, razširljivih in zmogljivih podatkovnih jezer. Z obravnavo izzivov tradicionalnih podatkovnih jezer Delta Lake organizacijam omogoča, da sprostijo pravi potencial svojih podatkov in pridobijo konkurenčno prednost. Ne glede na to, ali gradite podatkovno skladišče, cevovod za analitiko v realnem času ali platformo za strojno učenje, vam lahko Delta Lake pomaga doseči vaše cilje. S sprejetjem Delta Lake lahko organizacije po vsem svetu izboljšajo kakovost svojih podatkov, povečajo hitrost svoje analitike in zmanjšajo stroške svoje podatkovne infrastrukture. Sprejetje Delta Lake je ključni korak za vsako organizacijo, ki želi postati resnično vodena s podatki. Pot do izgradnje robustnega in zanesljivega podatkovnega jezera se začne z razumevanjem temeljnih načel Delta Lake in skrbnim načrtovanjem vaše strategije implementacije.