Introducción

En el mundo rápidamente cambiante de las grandes proceso de datos y análisis, la gestión potencial de extensos conjuntos de datos sirve como pilar fundamental para que las empresas tomen decisiones informadas. Les ayuda a extraer información útil de sus datos. En los últimos años ha surgido una variedad de soluciones, como Databricks Delta Lake y Apache Iceberg. Estas plataformas fueron desarrolladas para la gestión de lagos de datos y ambas ofrecen características y funcionalidades sólidas. Pero las organizaciones necesitan comprender los matices en términos de arquitectura y aspectos técnicos y funcionales para migrar la plataforma existente. Este artículo explorará el complejo proceso de transición de Databricks Delta Lake a Apache Iceberg.

OBJETIVOS DE APRENDIZAJE

• Comprender las características de Databricks y Apache Iceberg.
• Aprenda a comparar los componentes arquitectónicos entre Databricks y Apache Iceberg.
• Comprenda las mejores prácticas para migrar la arquitectura del lago delta a una plataforma de código abierto como Iceberg.
• Utilizar otras herramientas de terceros como alternativa a la plataforma delta lake.

Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.

Descripción de Databricks Delta Lake

Databricks Delta Lake es básicamente una capa sofisticada de almacenamiento construida sobre Apache Spark estructura. Ofrece algunas funcionalidades de datos modernas desarrolladas para una gestión de datos perfecta. Delta Lake tiene varias características principales:

• Transacciones ACID: Delta Lake garantiza los principios fundamentales de atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad para todas las modificaciones en los datos del usuario, garantizando así operaciones de datos sólidas y válidas.
• Evolución del esquema: La flexibilidad viene predominantemente con Delta Lake, porque admite perfectamente la evolución del esquema, lo que permite a las industrias llevar a cabo cambios en el esquema sin alterar los canales de datos existentes en producción.
• Viaje en el tiempo: Al igual que el viaje en el tiempo en las películas de ciencia ficción, el lago delta ofrece la posibilidad de consultar instantáneas de datos en momentos concretos en el tiempo. Por lo tanto, proporciona a los usuarios una inmersión profunda en un análisis histórico integral de datos y capacidades de control de versiones.
• Gestión de archivos optimizada: Delta Lake admite técnicas sólidas para organizar y administrar archivos de datos y metadatos. Esto da como resultado un rendimiento de consultas optimizado y un alivio de los costos de almacenamiento.

Características del Apache Iceberg

Apache Iceberg ofrece una alternativa competitiva para las empresas que buscan una solución mejorada de gestión de lagos de datos. Icebergs supera algunos de los formatos tradicionales como Parquet u ORC. Hay muchas ventajas distintivas:

• Evolución del esquema: El usuario puede aprovechar la función de evolución del esquema mientras realiza los cambios del esquema sin costosas reescrituras de tablas.
• Aislamiento de instantáneas: Iceberg brinda soporte para el aislamiento de instantáneas, por lo que garantiza lecturas y escrituras consistentes. Facilita modificaciones simultáneas en las tablas sin comprometer la integridad de los datos.
• Manejo de Metadatos: Esta característica básicamente separa los metadatos de los archivos de datos. Y guárdelo en un repositorio dedicado que sea diferente de los propios archivos de datos. Lo hace para aumentar el rendimiento y potenciar operaciones de metadatos eficientes.
• Poda de partición: Aprovechando técnicas de poda avanzadas, optimiza el rendimiento de las consultas al reducir los datos escaneados durante la ejecución de la consulta.

Análisis Comparado de Arquitecturas

Profundicemos en el análisis comparativo de arquitecturas:

Arquitectura de Databricks Delta Lake

• Capa de almacenamiento: Delta Lake aprovecha el almacenamiento en la nube, por ejemplo Amazon S3, Azure Blob como su capa subyacente de almacenamiento, que consta tanto de archivos de datos como de registros de transacciones.
• Manejo de Metadatos: Los metadatos permanecen dentro de un registro de transacciones. Por lo tanto, conduce a operaciones de metadatos eficientes y garantiza la coherencia de los datos.
• Técnicas de optimización: Delta Lake utiliza toneladas de técnicas de optimización. Incluye omisión de datos y ordenamiento Z para mejorar radicalmente el rendimiento de las consultas y reducir la sobrecarga al escanear los datos.

Arquitectura del iceberg Apache

• Separación de metadatos: Hay una diferencia en comparación con Databricks en términos de separación de metadatos de archivos de datos. El iceberg almacena metadatos en un repositorio separado de los archivos de datos.
• Soporte Transaccional: Para garantizar la integridad y confiabilidad de los datos, Iceberg cuenta con un protocolo de transacciones sólido. Este protocolo garantiza las operaciones de tabla atómicas y consistentes.
• Compatibilidad: Motores como Apache Spark, Flink y Presto son fácilmente compatibles con el Iceberg. Los desarrolladores tienen la flexibilidad de utilizar Iceberg con estos marcos de procesamiento por lotes y en tiempo real.

Navegando el panorama migratorio: consideraciones y mejores prácticas

Se necesita una inmensa cantidad de planificación y ejecución para implementar la migración de Databricks Delta Lake a Apache Iceberg. Se deben hacer algunas consideraciones que son:

• Evolución del esquema: Garantizar la perfecta compatibilidad entre la función de evolución del esquema de Delta Lake e Iceberg para preservar la coherencia durante los cambios de esquema.
• Migración de datos: Las estrategias deben desarrollarse e implementarse teniendo en cuenta factores como el volumen de datos, los requisitos de tiempo de inactividad y la coherencia de los datos.
• Compatibilidad de consultas: Se debe verificar la compatibilidad de consultas entre Delta Lake e Iceberg. Esto conducirá a una transición sin problemas y la funcionalidad de consulta existente también estará intacta después de la migración.
• Rendimiento Pruebas : Inicie pruebas exhaustivas de rendimiento y regresión para comprobar el rendimiento de la consulta. También se debe comprobar la utilización de recursos entre Iceberg y Delta Lake. De esta manera se pueden reconocer las áreas potenciales para la optimización.

Para la migración, los desarrolladores pueden utilizar algunos esqueletos de código predefinidos de la documentación de Iceberg y databricks e implementarlos. Los pasos se mencionan a continuación y el lenguaje utilizado aquí es Scala:

Paso 1: crear la tabla Delta Lake

En el paso inicial, asegúrese de que el depósito S3 esté vacío y verificado antes de proceder a crear datos dentro de él. Una vez completado el proceso de creación de datos, realice la siguiente verificación:

val data=spark.range(0,5)
data.write.format("delta").save("s3://testing_bucket/delta-table")

spark.read.format("delta").load("s3://testing_bucket/delta-table")

Agregar código de vacío opcional

#adding optional code for vaccum later
val data=spark.range(5,10)
data.write.format("delta").mode("overwrite").save("s3://testing_bucket/delta-table")

Paso 2: CTAS y lectura de la tabla Delta Lake

#reading delta lake table
spark.read.format("delta").load("s3://testing_bucket/delta-table")

Paso 3: leer Delta Lake y escribir en la tabla Iceberg

val df_delta=spark.read.format("delta").load("s3://testing_bucket/delta-table")
df_delta.writeTo("test.db.iceberg_ctas").create()
spark.read.format("iceberg").load("test.db.iceberg.ctas)

Verifique los datos volcados en las tablas iceberg en S3

Comparando las herramientas de terceros en términos de simplicidad, rendimiento, compatibilidad y soporte. Las dos herramientas, es decir. AWS Glue DataBrew y Snowflake vienen con su propio conjunto de funcionalidades.

Elaboración de datos de AWS Glue

Proceso de migración:

• Facilidad de uso : AWS Glue DataBrew es un producto en la nube de AWS y proporciona una experiencia fácil de usar para tareas de limpieza y transformación de datos.
• moderna: Glue DataBrew se puede integrar perfectamente con otros servicios en la nube de Amazon. Las organizaciones que trabajan con AWS pueden utilizar este servicio.

Conjunto de características:

• Transformación de datos: Viene con un gran conjunto de funciones para la transformación de datos (EDA). Puede resultar útil durante la migración de datos.
• Perfilado automático: Al igual que las otras herramientas de código abierto, DataBrew perfila automáticamente los datos. para detectar cualquier inconsistencia y también recomendar tareas de transformación.

Rendimiento y compatibilidad:

• Escalabilidad: Para procesar conjuntos de datos más grandes que se pueden encontrar durante el proceso de migración, Glue DataBrew también proporciona escalabilidad para manejarlos.
• Compatibilidad: Proporciona compatibilidad con un conjunto más amplio de formatos y fuentes de datos, facilitando así la integración con diversas soluciones de almacenamiento.

Copo de nieve

Proceso de migración:

• Facilidad de Migración: Para simplificar, Snowflake cuenta con servicios de migración que ayudan a los usuarios finales a pasar de los almacenes de datos existentes a la plataforma Snowflake.
• Documentación Completa: Snowflake proporciona una amplia documentación y una gran cantidad de recursos para comenzar con el proceso de migración.

Conjunto de características:

• Capacidades de almacenamiento de datos: Proporciona un conjunto más amplio de funciones de almacenamiento y admite datos semiestructurados, intercambio de datos y gobernanza de datos.
• Concurrencia: La arquitectura permite una alta concurrencia que es adecuada para organizaciones con requisitos exigentes de procesamiento de datos.

Rendimiento y compatibilidad:

• Rendimiento: Snowflake también tiene un rendimiento eficiente en términos de escalabilidad, lo que permite a los usuarios finales procesar grandes volúmenes de datos con facilidad.
• Compatibilidad: Snowflake también proporciona varios conectores para diferentes fuentes de datos, lo que garantiza la compatibilidad cruzada con diversos ecosistemas de datos.

Conclusión

Para optimizar los flujos de trabajo de gestión del lago de datos y del almacén y extraer resultados comerciales, la transición es vital para las organizaciones. Las industrias pueden aprovechar ambas plataformas en términos de capacidades y disparidades arquitectónicas y técnicas y decidir cuál elegir para utilizar el máximo potencial de sus conjuntos de datos. También ayuda a las organizaciones a largo plazo. Con un panorama de datos que cambia dinámica y rápidamente, las soluciones innovadoras pueden mantener a las organizaciones al límite.

Puntos clave

• Apache Iceberg proporciona características fantásticas como aislamiento de instantáneas, gestión eficiente de metadatos y poda de particiones, por lo que mejora las capacidades de gestión del lago de datos.
• La migración a Apache Iceberg implica una planificación y ejecución cautelosas. Las organizaciones deben considerar factores como la evolución del esquema, las estrategias de migración de datos y la compatibilidad de consultas.
• Databricks Delta Lake aprovecha el almacenamiento en la nube como capa de almacenamiento subyacente, almacenando archivos de datos y registros de transacciones, mientras que Iceberg separa los metadatos de los archivos de datos, mejorando el rendimiento y la escalabilidad.
• Las organizaciones también deben considerar las implicaciones financieras, como los costos de almacenamiento, los cargos informáticos, las tarifas de licencia y cualquier recurso ad hoc necesario para la migración.

Preguntas frecuentes

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/guide-to-migrating-from-databricks-delta-lake-to-apache-iceberg/