Datalagring är central när det kommer till att arbeta med data. Vi lagrar ofta data on-prem eller i molnet, och det är inte ovanligt att implementera hybridlösningar. De vanligaste datahanteringssystemen är Data Warehouses och Data Lakes. Delta Lake är en användbar förlängning av Data Lake.
Data Lake-utmaningar
Data Lakes kan hänvisas till som en pool som kan lagra strukturerad och ostrukturerad data till en låg kostnad, men de har några nackdelar: Det är utmanande att upprätthålla kvaliteten på data, eftersom den växande datamängden påverkar prestandan negativt och data består av av olika format. De är också svåra att säkra när det gäller få revisions- och styrningsfunktioner. Som ett resultat blir stora mängder data oanvända.
Vad är Delta Lake?
Delta Lake är ett lager för datalagring och hantering med öppen källkod till förmån för en robust datasjö med Apache Spark. Det löser utmaningarna med vanlig datasjö och tillhandahåller ett mer tillförlitligt, säkert och prestandaeffektivt lagringsverktyg för alla dataformat såväl som både batch- och streamingdata.
Vilka är fördelarna med att använda Delta Lake?
Huvudkomponenterna som bygger upp Delta Lake är parkettfiler och transaktionsloggkataloger, som säkerställer datatillförlitlighet. Deltatabeller används för versionskontroll.
Deltatabeller: Innehåller data i parkettfiler och transaktionsloggar som förvaras i objektlagringen. Kan valfritt registreras i en metabutik.
Transaktionsloggar: Ordnade register över transaktionerna utförda på en Delta-tabell och fungerar som den enda sanningskällan för den tabellen. Det är mekanismen som Delta Engine använder för att garantera atomicitet.
Delta Lake erbjuder ett gäng nyckelfunktioner, såsom:
ACID-transaktioner: För att säkerställa hög integritet och datatillförlitlighet hanterar Delta Lake ACID-transaktioner. Detta innebär att data garanteras att inte hamna i ett inkonsekvent tillstånd som kräver tidskrävande återställning.
Skalbar metadatahantering: Distribuerad dataprocess och endast läsning av data från den senaste kontrollpunkten gör att Delta Lake effektivt kan hantera stora mängder data.
Upp- och borttagningar: Möjliggör komplexa användningsfall genom att stödja uppdatering, radering och sammanfogning.
Strömmande och batchförening: En deltatabell kan fungera antingen som en batchtabell eller en källa eller sänkning för strömmad data. Blandningen av batch och streaming kan förhindra problem som korrupta register.
Tidsresor: Versionshantering möjliggör fullständig kontroll och åtkomst över datahistorik och kommer med fördelen av att använda konsekventa data för reproducerbara resultat när du experimenterar med dina maskininlärningsmodeller.
Schematillämpning och schemautveckling: Inkonsekventa poster kan förhindras från att tas in eftersom Delta Lake ger möjligheten att genomdriva ett schema genom att specificera det. Delta Lake ger också möjlighet att fånga ändringar i en tabell med stöd av schemautveckling.
Utöver dessa funktioner beviljar Delta Lake också optimering för att påskynda frågeprestanda. De olika teknikerna inkluderar filhantering, datahoppning, tabelloptimering och cachning.
Som du ser finns det många fördelar med Delta Lake och om du arbetar med stora mängder data och vill underlätta ETL-processen rekommenderar jag dig att överväga att använda den.
