Архітектура озера даних: Глибоке занурення в реалізацію Delta Lake

У сучасному світі, керованому даними, організації по всьому світу все більше покладаються на озера даних для зберігання та обробки величезних обсягів структурованих, напівструктурованих і неструктурованих даних. Озеро даних служить централізованим сховищем, що дозволяє науковцям даних, аналітикам та інженерам отримувати доступ та аналізувати дані для різних цілей, включаючи бізнес-аналітику, машинне навчання та розширену аналітику. Однак традиційні озера даних часто страждають від таких проблем, як надійність даних, проблеми з якістю даних та відсутність ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) транзакцій. Саме тут на допомогу приходить Delta Lake, пропонуючи надійне та масштабоване рішення для вирішення цих проблем та розкриття справжнього потенціалу озер даних.

Що таке озеро даних?

Озеро даних – це централізоване сховище, яке дозволяє зберігати всі ваші структуровані, напівструктуровані та неструктуровані дані в будь-якому масштабі. На відміну від сховища даних, яке зазвичай зберігає оброблені та відфільтровані дані, озеро даних зберігає дані у їхньому вихідному, власному форматі. Це забезпечує більшу гнучкість і спритність, оскільки дані можна трансформувати та аналізувати різними способами без необхідності попереднього визначення схеми. Уявіть собі це як величезний резервуар, де сходяться всі ваші потоки даних, чекаючи, щоб їх торкнулися та вдосконалили.

Проблеми традиційних озер даних

Незважаючи на свій потенціал, традиційні озера даних часто стикаються з кількома проблемами:

• Надійність даних: Неузгоджені формати даних, пошкоджені файли та невдалі завдання можуть призвести до ненадійних даних і неточних висновків.
• Якість даних: Відсутність процесів перевірки та очищення даних може призвести до нечистих або неточних даних, що ускладнює довіру до результатів аналізу.
• Відсутність ACID транзакцій: Одночасні записи та оновлення в озері даних можуть призвести до пошкодження та неузгодженостей даних. Без ACID транзакцій важко гарантувати цілісність даних.
• Еволюція схеми: У міру розвитку джерел даних може знадобитися зміна схеми озера даних. Управління еволюцією схеми може бути складним і схильним до помилок.
• Управління даними: Забезпечення безпеки даних, відповідності та контролю доступу може бути складним у традиційному середовищі озера даних.
• Проблеми з продуктивністю: Запит та обробка великих наборів даних у традиційному озері даних може бути повільним і неефективним.

Представляємо Delta Lake: Надійне та масштабоване рішення

Delta Lake – це рівень зберігання з відкритим вихідним кодом, який забезпечує надійність, якість і продуктивність озер даних. Побудований на основі Apache Spark, Delta Lake забезпечує ACID транзакції, еволюцію схеми, версіонування даних та інші функції, які вирішують проблеми традиційних озер даних. Це дозволяє організаціям будувати надійні та масштабовані конвеєри даних, які можуть обробляти великі обсяги даних з упевненістю.

Ключові функції Delta Lake

• ACID транзакції: Delta Lake надає ACID транзакції, забезпечуючи цілісність і узгодженість даних, навіть коли кілька користувачів або програм одночасно записують в озеро даних. Це усуває ризик пошкодження даних і забезпечує надійну обробку даних.
• Еволюція схеми: Delta Lake підтримує еволюцію схеми, дозволяючи легко додавати, видаляти або змінювати стовпці у ваших даних, не порушуючи існуючі програми. Це спрощує процес адаптації до мінливих вимог до даних.
• Версіонування даних: Delta Lake надає версіонування даних, що дозволяє відстежувати зміни у ваших даних з плином часу. Це дозволяє вам перевіряти походження даних, відтворювати минулі аналізи та повертатися до попередніх версій ваших даних, якщо це необхідно.
• Time Travel: Використовуючи версіонування даних, Delta Lake дозволяє вам запитувати старіші знімки ваших даних. Ця функція, відома як Time Travel, надзвичайно корисна для аудиту, налагодження та відтворення історичних станів даних.
• Уніфікована пакетна та потокова обробка: Delta Lake підтримує як пакетну, так і потокову обробку даних, дозволяючи вам створювати уніфіковані конвеєри даних, які можуть обробляти як історичні, так і дані в реальному часі.
• Масштабована обробка метаданих: Delta Lake використовує архітектуру метаданих на основі журналу, яка може масштабуватися для обробки петабайтів даних і мільярдів файлів.
• Забезпечення якості даних: Delta Lake дозволяє визначати обмеження якості даних і забезпечувати їх дотримання під час прийому даних. Це допомагає переконатися, що в озеро даних записуються лише дійсні та точні дані.
• Відкритий формат: Delta Lake зберігає дані у форматі Parquet з відкритим вихідним кодом, який широко підтримується різними інструментами та фреймворками для обробки даних.
• Оптимізована продуктивність: Delta Lake надає кілька оптимізацій продуктивності, таких як пропуск даних, кешування та індексування, для прискорення продуктивності запитів.

Архітектура Delta Lake

Архітектура Delta Lake зазвичай складається з наступних компонентів:

• Джерела даних: Це різні джерела даних, які надходять в озеро даних, такі як бази даних, програми, датчики та зовнішні API.
• Шар прийому: Цей шар відповідає за прийом даних з різних джерел в озеро даних. Він може включати процеси вилучення, перетворення та завантаження даних (ETL).
• Шар зберігання: Цей шар зберігає дані в озері даних. Delta Lake використовує служби хмарного зберігання, такі як Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2 або Google Cloud Storage, як базовий шар зберігання.
• Шар обробки: Цей шар відповідає за обробку та аналіз даних в озері даних. Apache Spark зазвичай використовується як механізм обробки для Delta Lake.
• Шар обслуговування: Цей шар надає доступ до оброблених даних для різних програм, таких як інформаційні панелі бізнес-аналітики, моделі машинного навчання та інструменти аналізу даних.

Ось спрощене представлення архітектури Delta Lake:

Джерела даних --> Шар прийому (наприклад, Spark Streaming, Apache Kafka) --> Шар зберігання (Delta Lake на S3/ADLS/GCS) --> Шар обробки (Apache Spark) --> Шар обслуговування (Інструменти BI, Моделі ML)

Реалізація Delta Lake: Покрокова інструкція

Ось покрокова інструкція з реалізації Delta Lake у вашому озері даних:

1. Налаштуйте своє середовище: Встановіть Apache Spark і бібліотеку Delta Lake. Ви можете використовувати хмарну платформу інженерії даних, таку як Databricks або Amazon EMR, щоб спростити процес налаштування.
2. Налаштуйте своє сховище: Виберіть службу хмарного зберігання (наприклад, Amazon S3, Azure Data Lake Storage Gen2, Google Cloud Storage) і налаштуйте її для роботи з Delta Lake.
3. Приймайте дані в Delta Lake: Використовуйте Apache Spark для читання даних з різних джерел і запису їх у Delta Lake у форматі Parquet.
4. Визначте свою схему: Визначте схему ваших даних і забезпечте її дотримання під час прийому даних.
5. Виконайте перетворення даних: Використовуйте Apache Spark для виконання перетворень даних і операцій очищення.
6. Запитуйте та аналізуйте дані: Використовуйте SQL або Spark DataFrames для запиту та аналізу даних у Delta Lake.
7. Реалізуйте політики управління даними: Реалізуйте політики безпеки даних, відповідності та контролю доступу для захисту ваших даних.
8. Відстежуйте та підтримуйте своє озеро даних: Регулярно відстежуйте продуктивність і стан вашого озера даних і виконуйте завдання з обслуговування за потреби.

Приклад: Створення конвеєра даних у реальному часі з Delta Lake

Розглянемо реальний приклад створення конвеєра даних у реальному часі для обробки транзакцій електронної комерції за допомогою Delta Lake.

Сценарій: Компанія електронної комерції хоче аналізувати дані про свої транзакції в режимі реального часу, щоб визначати тенденції, виявляти шахрайство та персоналізувати клієнтський досвід.

Рішення:

1. Прийом даних: Компанія використовує Apache Kafka для потокової передачі даних про транзакції зі своєї платформи електронної комерції в озеро даних.
2. Обробка даних: Apache Spark Streaming споживає дані з Kafka і записує їх у Delta Lake в режимі реального часу.
3. Перетворення даних: Spark виконує перетворення даних, такі як очищення, збагачення та агрегування даних про транзакції.
4. Аналітика в реальному часі: Компанія використовує Spark SQL для запиту та аналізу даних у Delta Lake в режимі реального часу, генеруючи аналітичні дані, які використовуються для персоналізації клієнтських рекомендацій і виявлення шахрайських транзакцій.

Переваги використання Delta Lake в цьому сценарії:

• Обробка даних у реальному часі: Delta Lake дозволяє компанії обробляти дані про транзакції в режимі реального часу, що дозволяє їм швидко реагувати на мінливі потреби клієнтів і виявляти шахрайство в міру його виникнення.
• Надійність даних: Delta Lake гарантує, що дані про транзакції є надійними та узгодженими, навіть перед лицем збоїв.
• Якість даних: Delta Lake дозволяє компанії забезпечувати дотримання обмежень якості даних під час прийому даних, гарантуючи обробку лише дійсних і точних даних.
• Масштабованість: Delta Lake може масштабуватися для обробки великих обсягів даних про транзакції без погіршення продуктивності.

Рекомендації щодо реалізації Delta Lake

Щоб забезпечити успішну реалізацію Delta Lake, врахуйте наступні рекомендації:

• Виберіть правильний формат зберігання: Parquet – це рекомендований формат зберігання для Delta Lake завдяки його ефективному стисненню та кодуванню.
• Оптимізуйте конфігурацію Spark: Налаштуйте конфігурацію Spark, щоб оптимізувати продуктивність для вашого конкретного робочого навантаження. Враховуйте такі фактори, як розподіл пам’яті, паралелізм і розділи перетасування.
• Використовуйте пропуск даних: Delta Lake підтримує пропуск даних, що дозволяє Spark уникати читання зайвих даних під час запитів. Використовуйте пропуск даних для покращення продуктивності запитів.
• Розділіть свої дані: Розділення даних на основі загальних предикатів запитів може значно покращити продуктивність запитів.
• Ущільнюйте малі файли: Малі файли можуть погіршити продуктивність. Регулярно ущільнюйте малі файли у більші, щоб покращити продуктивність запитів.
• Очищайте старі версії: Delta Lake відстежує версії даних, які можуть споживати місце для зберігання. Регулярно очищайте старі версії, щоб звільнити місце для зберігання.
• Відстежуйте своє озеро даних: Відстежуйте продуктивність і стан свого озера даних, щоб швидко виявляти та вирішувати проблеми.
• Реалізуйте політики управління даними: Реалізуйте політики безпеки даних, відповідності та контролю доступу для захисту ваших даних.
• Автоматизуйте свої конвеєри даних: Автоматизуйте свої конвеєри даних, щоб забезпечити послідовність і надійність.

Delta Lake vs. Інші рішення для озера даних

Хоча існують інші рішення для озера даних, Delta Lake пропонує чіткі переваги з точки зору надійності, продуктивності та управління.

• Порівняно з традиційними озерами даних на основі Hadoop: Delta Lake надає ACID транзакції та еволюцію схеми, яких не вистачає в традиційних озерах даних на основі Hadoop.
• Порівняно з Apache Hudi та Apache Iceberg: Хоча Hudi та Iceberg також пропонують ACID транзакції та пов’язані функції, Delta Lake часто вважається простішим у реалізації та керуванні, особливо для організацій, які вже значною мірою інвестували в екосистему Spark. Вибір часто залежить від конкретного випадку використання та існуючої інфраструктури.

Варіанти використання Delta Lake

Delta Lake можна використовувати в різних випадках використання, включаючи:

• Сховище даних: Delta Lake можна використовувати для створення сучасного сховища даних, яке поєднує гнучкість озера даних з надійністю та продуктивністю сховища даних.
• Аналітика в реальному часі: Delta Lake можна використовувати для створення конвеєрів аналітики в реальному часі, які обробляють дані в режимі реального часу та генерують аналітичні дані, які використовуються для прийняття своєчасних рішень.
• Машинне навчання: Delta Lake можна використовувати для зберігання та керування великими наборами даних, необхідними для машинного навчання.
• Управління даними: Delta Lake можна використовувати для реалізації політик управління даними, які забезпечують якість, безпеку та відповідність даних.
• Аудит і відповідність: Можливості Time Travel Delta Lake ідеально підходять для вимог аудиту та відповідності, дозволяючи вам легко відтворювати минулі стани даних.

Майбутнє Delta Lake

Delta Lake швидко розвивається, і регулярно додаються нові функції та вдосконалення. Майбутнє Delta Lake світле, з потенціалом стати стандартним шаром зберігання для озер даних. Спільнота з відкритим вихідним кодом активно робить внесок у проект, і великі постачальники хмарних послуг все частіше пропонують власну підтримку Delta Lake.

Висновок

Delta Lake – це потужне та універсальне рішення для створення надійних, масштабованих і продуктивних озер даних. Вирішуючи проблеми традиційних озер даних, Delta Lake дозволяє організаціям розкрити справжній потенціал своїх даних і отримати конкурентну перевагу. Незалежно від того, чи створюєте ви сховище даних, конвеєр аналітики в реальному часі чи платформу машинного навчання, Delta Lake може допомогти вам досягти ваших цілей. Прийнявши Delta Lake, організації по всьому світу можуть покращити якість своїх даних, збільшити швидкість своєї аналітики та зменшити вартість своєї інфраструктури даних. Впровадження Delta Lake є вирішальним кроком для будь-якої організації, яка прагне стати справді керованою даними. Шлях до побудови надійного та надійного озера даних починається з розуміння основних принципів Delta Lake та ретельного планування вашої стратегії реалізації.