Data Lakehouse: Az adatvezérelt utazás meghajtása

A Data Lakehouse egy új és feltörekvő adatkezelési architektúra, amely egyesíti az adattó és az adattárház legjobb részeit. A Data Lakehouse használatával különböző típusú adatokat tárolhat egyetlen platformon, és ACID-kompatibilis lekérdezéseket és elemzéseket hajthat végre.

Tehát miért használjunk adattóházat? Vezető szoftvermérnökként megértem, milyen nehéz lehet, amikor két külön rendszert kell kezelnie és karbantartania, és nagy mennyiségű adatot kell átadnia egyikről a másikra.

Ha adatait üzleti elemzések futtatására és jelentések készítésére szeretné használni, strukturált adatokat kell tárolnia egy adattárházban. Másrészt ahhoz, hogy a különböző adatforrásokból származó összes adatot eredeti formátumban tároljuk, szükség van egy adattóra. Egyetlen tóházzal nincs szükség a különböző rendszerek fenntartására, mivel mindkét világból a legjobbat hozza.

A Data Lakehouse jelentősége

Ahhoz, hogy szervezete és vállalkozása növekedjen, képesnek kell lennie az adatok tárolására és elemzésére, függetlenül a formátumtól és a struktúrától. A Data Lakehouse-ok azért fontosak a modern adatkezelés szempontjából, mert mind az adattavak, mind az adattárházak korlátaival foglalkoznak.

Az adattavak gyakran adatmocsárokká alakulhatnak, ahol az adatok minden struktúra vagy irányítás nélkül kerülnek ki. Ez megnehezíti az adatok megtalálását és felhasználását, és adatminőségi problémákhoz is vezethet. Másrészt egy adattárház gyakran túlságosan merevvé teszi. Drágává is válik.

A Data Lakehouse saját jellemzőkkel rendelkezik. Vessünk egy pillantást rájuk.

A Data Lakehouse jellemzői

Mielőtt belevágna a Data Lakehouse architektúrába, nézzük meg a Data Lakehouse legfontosabb jellemzőit vagy jellemzőit.

  • Támogatja a tranzakciókat – Ha egy közepesen nagy léptékű adattárházat futtat, akkor egyszerre több olvasás és írás történik. Az ACID-megfelelés biztosítja, hogy az egyidejű olvasás és írás ne akadályozza az adatokat.
  • Az üzleti intelligencia támogatása – BI-eszközeit közvetlenül hozzáadhatja az indexelt adatokhoz. Megszűnik az adatok másolása máshová. Ezenkívül rövidebb idő alatt és alacsonyabb költségek mellett kapja meg a legfrissebb adatokat.
  • Az adattárolás és a számítási réteg el van választva – Ha a két réteget elválasztja, az egyiket a másik befolyásolása nélkül méretezheti. Ha több tárhelyre van szüksége, hozzáadhatja azt a számítási méret növelése nélkül.
  • Különböző adattípusok támogatása – Mivel a Data Lakehouse egy adattó tetejére épül, különféle típusú és formátumú adatokat támogat. Különféle adattípusokat, például hangot, videót, képeket és szöveget tárolhat és elemezhet.
  • Nyitottság a tárolási formátumokban – A Data Lakehouse-ok nyílt és szabványos tárolási formátumokat használnak, mint pl Apache parketta. Ez lehetővé teszi különböző eszközök és könyvtárak csatlakoztatását az adatok eléréséhez.
  • Változatos munkaterhelések támogatottak – A Data Lakehouse-ban tárolt adatok használatával a munkaterhelések széles skáláját hajthatja végre. Ez magában foglalja az SQL-en keresztüli lekérdezéseket, valamint a BI-t, az elemzést és a gépi tanulást.
  • Valós idejű adatfolyam támogatása – Nem kell külön adattárat létrehoznia és külön folyamatot futtatnia a valós idejű elemzéshez.
  • Schema Governance – A Data Lakehouse-ok robusztus adatirányítást és auditálást támogatnak.
  •   Internetes streaming: mi ez és hogyan működik?

    Data Lakehouse architektúra

    Most itt az ideje, hogy vessünk egy pillantást egy Data Lakehouse architektúrájára. A Data Lakehouse architektúra megértése kulcsfontosságú a működésének megértéséhez. A Data Lakehouse architektúra elsősorban öt fő összetevőből áll. Nézzük meg őket egyenként.

    Adatbeviteli réteg

    Ez az a réteg, ahol az összes különböző adatot a különböző formátumokban rögzítik. Ezek lehetnek adatváltozások az elsődleges adatbázisban, különböző IoT-érzékelőktől származó adatok vagy az adatfolyamokon keresztül áramló valós idejű felhasználói adatok.

    Adattárolási réteg

    Miután az adatokat a különböző forrásokból bevitték, ideje elmenteni őket a megfelelő formátumukban. Itt jön be a tárolóréteg. Az adatok különféle médiumokon tárolhatók, például az AWS S3-ban. Valójában ez az Ön adattója.

    Metaadatok és gyorsítótárazási réteg

    Most, hogy az adattárolási réteg a helyén van, szüksége van egy metaadat- és adatkezelési rétegre. Ez egységes nézetet biztosít az adattóban lévő összes adatról. Ez az a réteg is, amely ACID-tranzakciókat ad hozzá a meglévő adattóhoz, hogy azt egy adattóházzá alakítsa át.

    API-réteg

    Az API-réteg segítségével érheti el az indexelt adatokat a metaadatrétegből. Ezek lehetnek adatbázis-illesztőprogramok, amelyek lehetővé teszik a lekérdezések kódon keresztüli futtatását. Vagy ezek megjelenhetnek végpontok formájában, amelyek bármely ügyfélről elérhetők.

    Adatfogyasztási réteg

    Ez a réteg tartalmazza az analitikai és üzleti intelligencia eszközöket, amelyek az adattóházból származó adatok fő felhasználói. Itt futtathatja gépi tanulási programjait, hogy értékes betekintést nyerhessen a tárolt és indexelt adatokból.

    Tehát most már tiszta képe van a tó építészetéről. De hogyan építs egyet?

    A Data Lakehouse felépítésének lépései

    Nézzük meg, hogyan hozhat létre saját adattóházat. Függetlenül attól, hogy rendelkezik egy meglévő adattóval vagy raktárral, vagy a semmiből épít egy tóházat, a lépések hasonlóak maradnak.

  • Azonosítsa a követelményeket – Ide tartozik annak meghatározása, hogy milyen típusú adatokat fog tárolni, és milyen felhasználási eseteket kíván megcélozni. Ezek lehetnek a gépi tanulási modellek, az üzleti jelentések vagy az elemzések.
  • Hozzon létre egy adatfeldolgozási folyamatot – Az adatfeldolgozási folyamat felelős az adatoknak a rendszerbe való eljuttatásáért. Az adatokat előállító forrásrendszerek alapján érdemes lehet olyan üzenetküldő buszokat használni, mint például az Apache Kafka, vagy megtenni az API-végpontokat.
  • Tárolási réteg felépítése – Ha már rendelkezik adattókkal, akkor az tárolórétegként működhet. Ellenkező esetben különféle lehetőségek közül választhat, például AWS S3, HDFS vagy Delta-tó.
  • Adatfeldolgozás alkalmazása – Itt kinyerheti és átalakíthatja az adatokat üzleti igényei alapján. Használhat nyílt forráskódú eszközöket, mint pl Apache Spark előre meghatározott időszakos jobok futtatásához, amelyek feldolgozzák és feldolgozzák a tárolóréteg adatait.
  • Metaadatkezelés létrehozása – Nyomon kell követnie és tárolnia kell a különféle típusú adatokat és a hozzájuk tartozó tulajdonságokat, hogy szükség esetén könnyen katalogizálható és kereshető legyen. Érdemes lehet gyorsítótárazási réteget is létrehozni.
  • Integrációs lehetőségek biztosítása – Most, hogy az elsődleges tóház készen áll, integrációs horgokat kell biztosítania, ahol külső eszközök csatlakozhatnak és hozzáférhetnek az adatokhoz. Ezek lehetnek SQL-lekérdezések, gépi tanulási eszközök vagy üzleti intelligencia-megoldások.
  • Az adatkezelés megvalósítása – Mivel különféle forrásokból származó adatokkal kell dolgoznia, adatkezelési szabályzatot kell létrehoznia, beleértve a hozzáférés-szabályozást, a titkosítást és az auditálást. Ennek célja az adatok minőségének, konzisztenciájának és a szabályoknak való megfelelés biztosítása.
  •   Egyéni alkalmazásikonok lassítják le iPhone-ját

    Ezután nézzük meg, hogyan migrálhat át egy Data Lakehouse-ra, ha rendelkezik meglévő adatkezelési megoldással.

    A Data Lakehouse-ba való migráció lépései

    Amikor áttelepíti az adatterhelést egy Data Lakehouse megoldásba, bizonyos lépéseket érdemes szem előtt tartania. A cselekvési tervvel elkerülheti az utolsó pillanatban felmerülő problémákat.

    1. lépés: Az adatok elemzése

    A sikeres migráció kezdeti és egyik legfontosabb lépése az adatelemzés. Megfelelő elemzéssel meghatározhatja az áttelepítés hatókörét. Ezenkívül lehetővé teszi az esetleges további függőségek azonosítását. Most már nagyobb áttekintést kap a környezetéről és arról, hogy mit készül áttelepíteni. Ez lehetővé teszi a feladatok jobb priorizálását.

    2. lépés: Az adatok előkészítése az áttelepítésekhez

    A sikeres migráció következő lépése az adatok előkészítése. Ez magában foglalja az áttelepítendő adatokat, valamint a támogató adatkeretrendszereket, amelyekre szüksége lesz. Ahelyett, hogy vakon várná, hogy minden adata elérhető legyen a tóparton, értékes időt és erőforrásokat takaríthat meg, ha tudja, hogy mely adatkészletekre és oszlopokra van szüksége.

    3. lépés: Alakítsa át az adatokat a szükséges formátumra

    Kihasználhatja az automatikus konverziót. Valójában előnyben kell részesíteni az automatikus konvertáló eszközöket, amennyire csak lehetséges. Az adatkonverziók a Data Lakehouse-ba való átálláskor bonyolultak lehetnek. Szerencsére a legtöbb eszköz könnyen olvasható SQL-kóddal vagy alacsony kódú megoldásokkal érkezik. Olyan eszközök, mint Alkimista segítsen ebben.

    4. lépés: Érvényesítse az adatokat az áttelepítés után

    Amint az áttelepítés befejeződött, ideje ellenőrizni az adatokat. Itt próbálja meg a lehető legnagyobb mértékben automatizálni az érvényesítési folyamatot. Ellenkező esetben a kézi áttelepítés fárasztóvá válik, és lelassítja. Csak végső esetben szabad alkalmazni. Fontos annak ellenőrzése, hogy üzleti folyamatai és adatfeladatai az áttelepítés után is érintetlenül maradnak.

      20+ LinkedIn-statisztika, amely bizonyítja, hogy ez nem csak a dolgozó szakembereknek szól

    A Data Lakehouse legfontosabb jellemzői

    🔷 Teljes körű adatkezelés – Olyan adatkezelési funkciókat kap, amelyek segítségével a legtöbbet hozhatja ki adataiból. Ide tartozik az adattisztítás, az ETL vagy a kivonat-átalakítás-betöltés folyamat, valamint a séma érvényesítése. Így könnyen megtisztíthatja és előkészítheti adatait további elemzési és BI (üzleti intelligencia) eszközök számára.

    🔷 Nyitott tárolási formátumok – Az adatok mentési formátuma nyílt és szabványos. Ez azt jelenti, hogy a különböző adatforrásokból gyűjtött adatokat a rendszer hasonlóan tárolja, és már a kezdetektől fogva dolgozhat velük. Támogatja az olyan formátumokat, mint az AVRO, az ORC vagy a Parquet. Ezenkívül támogatják a táblázatos adatformátumokat is.

    🔷 Tárhely elkülönítése – Leválaszthatja tárhelyét a számítási erőforrásoktól. Ez úgy érhető el, hogy mindkettőhöz külön klasztereket használnak. Ezért szükség szerint külön-külön is bővítheti tárhelyét anélkül, hogy szükségtelenül módosítania kellene a számítási erőforrásokat.

    🔷 Adatfolyamok támogatása – Az adatközpontú döntések meghozatala gyakran valós idejű adatfolyamok fogyasztásával jár. A szabványos adattárházhoz képest az adattárház támogatja a valós idejű adatfeldolgozást.

    🔷 Adatkezelés – Támogatja az erős kormányzást. Ezenkívül auditálási lehetőségeket is kap. Ezek különösen fontosak az adatok integritásának megőrzéséhez.

    🔷 Csökkentett adatköltségek – Az adattárház üzemeltetési költsége viszonylag alacsonyabb, mint egy adattárházé. Alacsonyabb áron kaphat felhőobjektum-tárhelyet növekvő adatigényeihez. Ezenkívül kapsz egy hibrid architektúrát. Így szükségtelenné válik több adattároló rendszer karbantartása.

    Data Lake vs Data Warehouse vs Data Lakehouse

    FeatureData LakeData WarehouseData LakehouseData Storage Nyers vagy strukturálatlan adatokat tárol Feldolgozott és strukturált adatok tárolása Nyers és strukturált adatok tárolása.A sémának nincs rögzített sémájaRögzített sémája nyílt forráskódú sémát használ az integrációkhozAdattranszformáció Az adatok nincs átalakítva. -kompatibilis ACID-kompatibilis lekérdezési teljesítmény Jellemzően lassabb, mivel az adatok strukturálatlanok Nagyon gyors a strukturált adatok miatt Gyors a félig strukturált adatok miatt KöltségA tárolás költséghatékonyMagasabb tárolási és lekérdezési költségek A tárolás és a lekérdezési költségek kiegyensúlyozottak. ed real- időelemzésTámogatja a valós idejű elemzést. Használati esetekAdattárolás, feltárás, ML és AIRjelentés és elemzés a BIB gépi tanulás és elemzés segítségével

    Következtetés

    Az adattárak és az adattárházak erősségeit zökkenőmentesen kombinálva egy Data Lakehouse megbirkózik azokkal a fontos kihívásokkal, amelyekkel az adatok kezelése és elemzése során szembesülhet.

    Most már ismeri a tó jellemzőit és építészetét. A Data Lakehouse jelentősége abban nyilvánul meg, hogy képes mind strukturált, mind strukturálatlan adatokkal dolgozni, és egységes platformot kínál a tároláshoz, a lekérdezéshez és az elemzéshez. Ezenkívül megkapja a ACID-megfelelőséget is.

    Az ebben a cikkben ismertetett lépésekkel az adattóház létrehozásáról és az arra való átállásról, kihasználhatja az egységes és költséghatékony adatkezelési platform előnyeit. Maradjon a korszerű adatkezelési környezetben, és ösztönözze az adatvezérelt döntéshozatalt, az elemzést és az üzleti növekedést.

    Ezután tekintse meg részletes cikkünket az adatreplikációról.