Data Lakehouse: Îmbunătățiți călătoria dvs. bazată pe date

Data Lakehouse este o arhitectură nouă și emergentă de gestionare a datelor care combină cele mai bune părți ale unui lac de date și ale unui depozit de date. Folosind un data lakehouse, aveți posibilitatea de a stoca diferite tipuri de date într-o singură platformă și de a efectua interogări și analize conforme cu ACID.

Deci, de ce să folosiți un lac de date? Fiind un inginer de software senior, pot înțelege cât de dificil devine atunci când trebuie să gestionați și să întrețineți două sisteme separate și să aveți volume mari de flux de date de la unul la altul.

Dacă doriți să vă folosiți datele pentru a rula analize de afaceri și pentru a genera rapoarte, trebuie să stocați datele structurate într-un depozit de date. Pe de altă parte, pentru a stoca toate datele care provin din diverse surse de date și în formatul său original, aveți nevoie de un lac de date. Având o singură casă pe lac, elimină necesitatea de a menține sisteme diferite, deoarece aduce tot ce este mai bun din ambele lumi.

Semnificația Data Lakehouse

Pentru a vă dezvolta organizația și afacerea, trebuie să puteți stoca și analiza datele indiferent de format sau structură. Lacurile de date sunt importante pentru gestionarea modernă a datelor, deoarece abordează limitările atât ale lacurilor de date, cât și ale depozitelor de date.

Lacurile dvs. de date se pot transforma adesea în mlaștini de date, unde datele sunt aruncate fără nicio structură sau guvernare. Acest lucru face dificilă găsirea și utilizarea datelor și poate duce, de asemenea, la probleme de calitate a datelor. Pe de altă parte, a avea un depozit de date te duce adesea să fii prea rigid. Devine și scump.

Un lac de date are propriul set de caracteristici. Să aruncăm o privire la ele.

Caracteristicile unui Data Lakehouse

Înainte de a vă scufunda în arhitectura data lakehouse, să vedem cele mai importante caracteristici sau caracteristici ale unui data lakehouse.

Acceptă tranzacții – Când rulați un data lakehouse la o scară moderată, vor avea loc mai multe citiri și scrieri în același timp. Conformitatea ACID asigură că citirile și scrierile simultane nu împiedică datele.

Suport pentru Business Intelligence – Puteți adăuga instrumentele dvs. BI direct la datele indexate. Este eliminată nevoia de a copia datele în altă parte. În plus, obțineți cele mai recente date într-un timp redus și la un cost mai mic.

Stocarea datelor și Stratul de calcul sunt separate – Cu cele două straturi separate, puteți scala unul dintre ele fără a-l afecta pe celălalt. Dacă aveți nevoie de mai mult spațiu de stocare, îl puteți adăuga fără a mări și calculul.

Suport pentru diferite tipuri de date – Deoarece un lac de date este construit pe deasupra unui lac de date, acceptă diferite tipuri și formate de date. Puteți stoca și analiza diferite tipuri de date, cum ar fi audio, video, imagini și text.

Deschidere în formatele de stocare – Casele de date folosesc formate de stocare deschise și standardizate, cum ar fi Apache Parquet. Acest lucru vă permite să conectați diferite instrumente și biblioteci pentru a accesa datele.

Sunt acceptate diverse sarcini de lucru – Folosind datele stocate într-un lac de date, puteți efectua o gamă largă de sarcini de lucru. Aceasta include interogări prin SQL, precum și BI, analiză și învățare automată.

Suport pentru streaming în timp real – nu trebuie să creați un depozit de date separat și să rulați o conductă separată pentru analize în timp real.

Guvernarea Schemei – Data Lakehouses promovează o guvernare și auditare robustă a datelor.

Arhitectura Data Lakehouse

Acum, este timpul să aruncăm o privire asupra arhitecturii unui data lakehouse. Înțelegerea arhitecturii data lakehouse este cheia pentru înțelegerea modului în care funcționează. Arhitectura data Lakehouse are în primul rând cinci componente majore. Să le privim unul câte unul.

Stratul de absorbție a datelor

Acesta este stratul în care sunt capturate toate datele diferite în diferitele sale formate. Acestea pot fi modificări ale datelor din baza de date primară, date de la diverși senzori IoT sau date de utilizator în timp real care circulă prin fluxurile de date.

Stratul de stocare a datelor

Odată ce datele au fost ingerate din diferitele surse, este timpul să le stocați în formatele adecvate. Aici intervine stratul de stocare. Datele pot fi stocate pe diverse medii, cum ar fi AWS S3. Efectiv, acesta este lacul tău de date.

Metadate și stratul de stocare în cache

Acum că aveți stratul de stocare a datelor, aveți nevoie de un strat de metadate și de gestionare a datelor. Aceasta oferă o vedere unificată a tuturor datelor prezente în lacul de date. Acesta este, de asemenea, stratul care adaugă tranzacții ACID la lacul de date existent pentru a-l transforma într-un lac de date.

Stratul API

Puteți accesa datele indexate din stratul de metadate folosind stratul API. Acestea pot fi sub formă de drivere de bază de date care vă permit să vă executați interogările prin cod. Sau, acestea ar putea fi expuse sub formă de puncte finale care pot fi accesate de la orice client.

Stratul de consum de date

Acest strat cuprinde instrumentele dvs. de analiză și Business Intelligence, care sunt principalii utilizatori ai datelor din data lakehouse. Puteți rula programele de învățare automată aici pentru a obține informații valoroase din datele pe care le-ați stocat și indexat.

Deci, acum aveți o imagine clară a arhitecturii casei lacului. Dar cum construiești unul?

Pași pentru construirea unui Data Lakehouse

Să vedem cum vă puteți construi propriul data Lakehouse. Indiferent dacă aveți un lac de date sau un depozit existent sau dacă construiți un lac de la zero, pașii rămân similari.

Identificați cerințele – Aceasta include identificarea tipurilor de date pe care le veți stoca și a cazurilor de utilizare pe care doriți să le vizați. Acestea pot fi modelele dvs. de învățare automată, rapoartele de afaceri sau analizele.

Creați o conductă de absorbție – conducta de absorbție a datelor este responsabilă pentru aducerea datelor în sistemul dvs. Pe baza sistemelor sursă care generează datele, s-ar putea să doriți să alegeți magistralele de mesagerie precum Apache Kafka sau să aveți expuse punctele finale API.

Construiți stratul de stocare – Dacă aveți deja un lac de date, atunci acesta poate acționa ca strat de stocare. În caz contrar, puteți alege dintre diverse opțiuni precum AWS S3, HDFS sau Lacul Delta.

Aplicați procesarea datelor – Aici extrageți și transformați datele în funcție de cerințele dvs. de afaceri. Puteți folosi instrumente open-source, cum ar fi Apache Spark pentru a rula joburi periodice predeterminate care vor ingera și procesa datele din stratul de stocare.

Creați gestionarea metadatelor – Trebuie să urmăriți și să stocați diferitele tipuri de date și proprietățile lor corespunzătoare, astfel încât acestea să poată fi catalogate și căutate cu ușurință atunci când este necesar. De asemenea, este posibil să doriți să creați un strat de cache.

Furnizați opțiuni de integrare – Acum că lacul principal este gata, va trebui să furnizați cârlige de integrare unde instrumentele externe se pot conecta și accesa datele. Acestea pot fi interogări SQL, instrumente de învățare automată sau soluții de Business Intelligence.

Implementați guvernanța datelor – Deoarece veți lucra cu diferite tipuri de date din surse diferite, trebuie să stabiliți politici de guvernare a datelor, inclusiv controlul accesului, criptarea și auditul. Acest lucru este pentru a asigura calitatea datelor, consecvența și conformitatea cu reglementările.

În continuare, să vedem cum puteți migra la un data lakehouse dacă aveți o soluție de gestionare a datelor existentă.

Pași pentru migrarea la un Data Lakehouse

Când migrați volumul de lucru de date către o soluție data lakehouse, există anumiți pași pe care ar trebui să-i aveți în vedere. A avea un plan de acțiune vă permite să evitați problemele de ultim moment.

Pasul 1: Analizați datele

Pașii inițiali și unul dintre cei mai importanți pentru orice migrare de succes este analiza datelor. Cu o analiză adecvată, puteți defini domeniul de aplicare al migrației dvs. În plus, vă permite să identificați toate dependențele suplimentare pe care le puteți avea. Acum, aveți o imagine de ansamblu mai bună asupra mediului dvs. și a ceea ce sunteți pe cale să migrați. Acest lucru vă permite să vă prioritizați mai bine sarcinile.

Pasul 2: Pregătiți datele pentru migrații

Următorul pas pentru o migrare de succes este pregătirea datelor. Acestea includ datele pe care le veți migra, precum și cadrele de date suport de care veți avea nevoie. În loc să așteptați orbește ca toate datele dvs. să fie disponibile în casa dvs. de lac, știind de ce seturi de date și coloane aveți de fapt nevoie poate economisi timp și resurse valoroase.

Pasul 3: Convertiți datele în formatul necesar

Puteți folosi conversia automată. De fapt, ar trebui să preferați instrumentele de conversie automată pe cât posibil. Conversiile datelor la migrarea către data Lakehouse pot fi dificile. Din fericire, majoritatea instrumentelor vin cu cod SQL ușor de citit sau soluții low-code. Instrumente ca Alchimist ajuta cu asta.

Pasul 4: Validați datele după migrare

Odată ce migrarea este finalizată, este timpul să validați datele. Aici, ar trebui să încercați să automatizați procesul de validare cât mai mult posibil. În caz contrar, migrarea manuală devine plictisitoare și vă încetinește. Ar trebui folosit doar ca ultimă soluție. Este important să verificați dacă procesele dvs. de afaceri și sarcinile de date rămân neafectate după migrare.

Caracteristici cheie ale Data Lakehouse

🔷 Gestionarea completă a datelor – Obțineți funcții de gestionare a datelor care vă ajută să profitați la maximum de datele dvs. Acestea includ curățarea datelor, procesele ETL sau Extract-Transform-Load și aplicarea schemei. Astfel, vă puteți igieniza și pregăti cu ușurință datele pentru alte instrumente de analiză și BI (Business Intelligence).

🔷 Formate de stocare deschise – Formatul de stocare în care sunt salvate datele dvs. este deschis și standardizat. Aceasta înseamnă că datele pe care le colectați din diferite surse de date sunt toate stocate în mod similar și puteți lucra cu ele chiar de la început. Acceptă formate precum AVRO, ORC sau Parquet. În plus, acceptă și formate de date tabelare.

🔷 Separarea stocării – Vă puteți decupla stocarea de resursele de calcul. Acest lucru se realizează prin utilizarea clusterelor separate pentru ambele. Prin urmare, vă puteți mări spațiul de stocare separat, după cum este necesar, fără a fi nevoie să faceți modificări inutil în resursele dvs. de calcul.

🔷 Suport pentru fluxul de date – Luarea deciziilor bazate pe date implică adesea consumul de fluxuri de date în timp real. În comparație cu un depozit de date standard, un data lakehouse vă oferă suport pentru asimilarea datelor în timp real.

🔷 Guvernarea datelor – Susține o guvernare puternică. În plus, aveți și capabilități de auditare. Acestea sunt deosebit de importante pentru a menține integritatea datelor.

🔷 Costuri reduse cu datele – Costul operațional al funcționării unui data lakehouse este comparativ mai mic decât al unui depozit de date. Puteți obține stocare de obiecte în cloud pentru nevoile dvs. în creștere de date la un preț mai mic. În plus, obțineți o arhitectură hibridă. Astfel, puteți elimina nevoia de a menține mai multe sisteme de stocare a datelor.

Data Lake vs. Data Warehouse vs. Data Lakehouse

FeatureData LakeData WarehouseData LakehouseData Storage Stochează date brute sau nestructurate Stochează date procesate și structurate Stochează atât date brute, cât și date structurateSchema de date Nu are o schemă fixă ​​Are o schemă fixă ​​Folosește o schemă open-source pentru integrări Transformarea datelorDatele nu sunt transformate. -Compliant ACID-Compliant Query Performance De obicei mai lentă deoarece datele sunt nestructurate Foarte rapid din cauza datelor structurate Rapid datorită datelor semi-structurate Costul de stocare este rentabil Costuri mai mari de stocare și interogare Costurile de stocare și interogare sunt echilibrate. Guvernarea datelor Necesită guvernare atentă. analiză în timp Sprijină analiză în timp real Cazuri de utilizare Stocarea datelor, explorare, ML și AIRRaportare și analiză folosind BIBoth machine learning and analytics

Concluzie

Combinând perfect atât punctele forte ale lacurilor de date, cât și ale depozitelor de date, un lac de date abordează provocările importante cu care te-ai putea confrunta în gestionarea și analiza datelor.

Acum știți despre caracteristicile și arhitectura unei case de lac. Semnificația unui data lakehouse este evidentă în capacitatea sa de a lucra atât cu date structurate, cât și cu date nestructurate, oferind o platformă unificată pentru stocare, interogare și analiză. În plus, obțineți și conformitatea ACID.

Cu pașii menționați în acest articol despre construirea și migrarea către un lac de date, puteți debloca beneficiile unei platforme de gestionare a datelor unificate și rentabile. Rămâneți la curent cu peisajul modern de gestionare a datelor și stimulați procesul de luare a deciziilor, analiza și creșterea afacerii bazate pe date.

În continuare, consultați articolul nostru detaliat despre replicarea datelor.