نصيحة الأكاديمية لفتح نموذج جدول و تخزين الأوضاع

تم نشر هذه المقالة الأصلية على New Stack. مقارنة Apache Iceberg وDelta Lake وApache Hudi و تعلم كيفية اختيار شكل جدول مفتوح الصحيح لملف البيانات الخاص بك. يتم تحديد كيفية تصنيع أنظمة البيانات في المنظمات، مما يوفر الأساس لمحطات البيانات المتوسطة والفعالة والمستدامة، وذلك من خلال الاستفادة من نقاط القوة الفريدة في تخزين الأوضاع - التوسع والمرونة والتكلفة - جنبا إلى جنب مع القدرة المتقدمة على إدارة الملفات من أنماط البيانات المفتوحة مثل Apache Iceberg وDelta Lake وApache Hudi، ويمكن للمنظمات إنشاء أنماط تصميمية متكاملة تلبية متطلبات ضرائب البيانات الحديثة. ويشكل تخزين الأبواب أساسًا، ويقدم إدارةًا عميقًا للبيانات المهيمنة والمتوسطة وغير المهيمنة، في حين أن أنماط المجلات المفتوحة تشكل طبقة من التخزين للبيانات المتطورة، مما يتيح ميزاتًا مثل البيانات وقطاع البيانات وقطاعات النماذج وقطاعات النماذج وقطاعات التخزين وقطاعات التخزين (ACID). سيقوم هذا الدليل بتحليل دور المجلات المفتوحة ومخزون الأجسام في بناء محطات البيانات الحديثة. وسنستعرض تطورها، وسيقارن المجلات المفتوحة الرائدة وتحديد التحديات التي تساعد على تحسين تصميمك لتقنيات التحليل المتقدمة ومعدلات العمل الذكية.من خلال فهم هذه المكونات، سيكون لديك القدرة على تصميم أنظمة البيانات التي ليست مجرد فعالة ومتوسطة ولكن أيضا قابلة للتكيف مع المتغيرات السريعة في عصر البيانات. Where Open Table Formats Fit In أين تناسب شكل جدول مفتوح أين تناسب شكل جدول مفتوح ويستند الأكاديمية الحديثة للمخزونات على ثلاث مكونات هامة: طبقة المخزون، وتصميم جدول مفتوح ومحركات الحاسب الآلي. ويعد هذا التصميم المتعدد الأبعاد متكاملًا لتحقيق الاستفادة الكاملة من التوسع والتكلفة للمخزون الآلي مع الاستفادة من إمكانيات جدول مفتوح للتعامل مع البيانات المتطورة والتعامل معها عبر محركات الحاسب الآلي المختلفة. في أساسها يقع طبقة تخزين تخزين الأشياء، والذي يوفر تخزين قابل للتوسع والمرونة لبيانات هيكلية، نصف الهيكلية، وغير الهيكلية. في طبقة تخزين تقع أنماط جدول مفتوح، والتي يمكن أن تكون Apache Iceberg، Delta Lake، أو Apache Hudi. هذه أنماط جدول مفتوح تعمل ك طبقة تخزين البيانات الممتازة، وتوفير ميزات مماثلة لبيانات قاعدة بيانات بما في ذلك التخزين والتقسيم والتصنيع، فضلاً عن ميزات متقدمة مثل عمليات ACID، وتطور التخزين والتنقل في الوقت المناسب. Evolution of Data Architectures تطور معالم البيانات يمكن القول بأن نمو حقل البيانات يمكن أن يكون جزءاً من تطور أوسع من أنماط البيانات.أنظمة مبكرة مثل عمليات معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OTLP) كانت تركز على سلامة المعاملات ولكنها لم تكن لديها القدرة على تحليلها.إن ظهور أنماط معالجة المعاملات عبر الإنترنت (OLAP) قد أطلقت حقل البيانات، التي تم تحسينها لتسجيل البيانات الهيكلية، ولكن على تكلفة معالجة البيانات النصفية الهيكلية وغير الهيكلية بشكل فعال. نشرت بحيرة البيانات لمواجهة هذه القيود ، مما يتيح تخزينًا قابلًا للتوسع لأشكال البيانات المختلفة ومهارات التصميم على القراءة ، ومع ذلك ، فإن عدم وجود ضمانات تداولية في بحيرة البيانات أدى إلى تطوير بحيرة البيانات ، والتي تضم قوة بحيرة البيانات ومخزونات البيانات في بيئة متواضعة. يتم بناؤها على نموذج جدول مفتوح ومحتوى المحتوى وتقسيمها بالكامل ، مما يعني أنها تم بناؤها من أجزاء ماكينة. Why Open Table Formats Are Ideal for Object Storage لماذا شكلات جدول مفتوح مثالية لتخزين الأشياء تم تصميم معمارات حوض البيانات بطريقة ملموسة لتسريع وتكلفة أنظمة تخزين الأشياء، مثل Amazon Web Services (AWS) S3, Google Cloud Storage و Azure Blob Storage. وتشمل الخصائص الرئيسية للهياكل المطاطية البيانات على تخزين الأشياء: طبقة تخزين متكاملة: من خلال استخدام تخزين الأفراد، يمكن للمخزونات البيانات تخزين كمية كبيرة من البيانات في شكلها الأصلي، مما يلغي الحاجة إلى تحويل البيانات المعقدة قبل تخزينها. التوسع: أنظمة تخزين الأشياء هي من نوعها قابلة للتوسع، مما يتيح للمخزونات البيانات استيعاب كميات متزايدة من البيانات دون تغييرات كبيرة في البنية التحتية. مرونة: يمكن تطوير تخزين الأشياء الأفضل من نوعه في أي مكان - في المكان، في الضوء الخاص، في الضوء العام، في مرافق التخزين، في مراكز البيانات، وفي محطات البيانات، وهذا مرونة يسمح للمؤسسات بتخصيص البنية التحتية البيانية الخاصة بها لتلبية احتياجاتها التشغيلية والمغربية المحددة. من خلال تدمير هذه العناصر، توفر الأكواد البيئية حلًا شاملًا يضم قوة البحار البيئية والخزانات البيئية.هذا التصميم يسهل تخزين البيانات الكافية وإدارةها وتحليلها، وكلها تم بناء على أساس أنظمة تخزين الأشياء المتوسطة والمرونة. Open Table Formats Defined شكل جدول مفتوح المحدد شكل جدول مفتوح هو نافذة مفتوحة مصممة لتنفيذ مجموعة من البيانات التحليلية الكبيرة بشكل فعال، ويعمل كمترابطة من البيانات فوق ملفات البيانات، مما يسهل إدارة البيانات بشكل عاجل ومواصلة الوصول إلى مختلف محركات المعالجة. إليك نظرة عامة على ثلاثة أنواع من الأقراص المفتوحة: بحيرة ديكتاتورية Iceberg وHudi: Apache Iceberg Apache Iceberg هو نموذج جدول عالية الأداء مصممة لمجموعة كبيرة من البيانات. يهدف تصميمه إلى عمليات القراءة الفعالة والتوسع، مما يجعلها حجر الزاوية لعمليات تحليل الأعمال الحديثة. واحدة من ميزاتها المحددة هي فصل الملفات من البيانات، مما يسمح بإزالة وتخطيط مبتكرة فعالة. يلجأ هذا التصميم إلى عمليات الملفات الضريبية، مما يسمح بتخطيط الاستفسارات المباشر على مجموعة كبيرة من البيانات. وتؤكد التقدمات الحديثة في بيئة Iceberg تطويرها بشكل متزايد في جميع أنحاء الصناعة. S3 Tables يسهل إدارة البيانات من خلال تزويد محركات الأسئلة بإمكانية الوصول مباشرة إلى بيانات الملفات والملفات البيانية المتوفرة في أنظمة متوافقة مع S3, مما يقلل من التوقعات وتحسين التفاعلية. يهدد دور Iceberg في المرتبة الأولى في منصات الميناء المفتوحة ويؤكد التركيز على الأداء والسلطة. يثبت التزام الصناعة بالانفتاح والاتفاقيات، مما يعزز وضع Iceberg كواحدة من المراكز الرائدة في مجال التصميم. توفير Databricks لـ Tabular Polaris مصدر مفتوح توفير Databricks لـ Tabular Polaris مصدر مفتوح Delta Lake تم تطويرها في البداية من قبل Databricks ، كانت Delta Lake متصلة بعناصر Apache Spark. وهي متوافقة تماما مع Spark API ومتكاملة مع Spark Structured Streaming ، مما يسمح للعمليات على حد سواء. واحدة من الخصائص الرئيسية لـ Delta Lake هي أنها تستخدم لوحة بيانات التداول لتسجيل جميع التغييرات التي تم اتخاذها على البيانات، مما يضمن رؤى متواضعة وتقسيم الكتابة. Apache Hudi تم تصميم Apache Hudi لمواجهة التحديات التي تواجهها استهلاك البيانات في الوقت الحقيقي وتقنيات تحليل البيانات ، وخاصة في البيئات التي تتطلب التحديثات المتكررة ، وتدعم هيكلها تخزين الكتابة المناسبة (WOS) لتخزين البيانات المناسبة وتخزين الكتابة المناسبة (ROS) لتسجيل الأسئلة ، مما يتيح مشاهدة أحدث مجموعة من البيانات. من خلال معالجة التغييرات في تدفقات البيانات بشكل متزايد، تسهل Hudi تحليلات في الوقت الحقيقي على نطاق واسع.الميزات مثل ملفات Bloom والتصنيع العالمي تحسين عمليات I/O، وتحسين أداء الأسئلة والتسجيل. بالإضافة إلى ذلك، يحتوي Hudi على أدوات لتجميع وتضخيم وإزالة، والتي تساعد في الحفاظ على منظمة جدول الأعمال والفعالية.إمكانية معالجة التحديثات على المستوى الرقمي والإزالة تجعلها خيارًا عمليًا لتدفقات البيانات بسرعة عالية وسيناريوهات تتطلب الامتثال وإدارة البيانات الصارمة. Comparing Open Table Formats موازنة جدول مفتوح Apache Iceberg، Delta Lake، و Apache Hudi كلها تقدم مزايا فريدة من نوعها لتصميمات بحيرة البيانات. تتيح كل من الملفات ACID التوافق مع ACID، مما يضمن عمليات البيانات موثوقة. Iceberg يستخدم تركيز الفيديو للاتحاد التجاري، Delta Lake يستخدم لوحة بيانات التجارة لتركيز الرسائل المتوازنة والتسجيل، وHudi يقدم التحكم في المستوى الملف للتحكم في المنافسة على المستوى الملف للواقعات ذات المنافسة العالية. تتيح Iceberg تطوير التخطيط مرنة دون إعادة كتابة البيانات الحالية، تزويد Delta Lake بتغيير التخطيط في الوقت الفعلي للحفاظ على جودة البيانات، وتزويد Hudi بتغيير التخطيط مرنة للحصول على مرونة إضافية. التطور: Iceberg يدعم التطور التطور، مما يتيح التحديثات المباشرة لسياسات التجزئة دون إعادة كتابة البيانات الحالية.Delta Lake يسمح بتغيير التجزئة ولكن قد يتطلب التدخل اليدوي لتحقيق الأداء المثالي، في حين أن هودي يقدم التجزئة الخفيفة كبديل للتجزئة التقليدية. رحلات في الوقت: يقدم كل من هذه المكونات إمكانات رحلات في الوقت، مما يسمح للمستخدمين بتحقيق حالة البيانات التاريخية. الاستفادة الكبيرة: Iceberg هو شكل جدول مفتوح الأوسع نطاقًا من قبل مجتمع البيانات. من Databricks إلى Snowflake إلى AWS، العديد من المنصات الكبيرة قد استثمرت في Iceberg.إذا كنت بالفعل جزءًا من هذه المناخات أو تفكر في الانضمام إليها، قد تظهر Iceberg بشكل طبيعي. تصفح: يوفر Hudi القدرة على تصفح المواد المتعددة الأبعاد، بما في ذلك ملفات Bloom و تصفح المستندات على مستوى المستندات، والتي يمكن تحسين أداء الاستفسارات. التنافسية والتسويق: تم تصميم هودي لتقنيات التحليل في الوقت الحقيقي مع التحكم المتقدم في التعاقد مع أدوات متكاملة مثل ديلتا ستريبرر لتسويق متزايد. ديلتا ليك تدعم التسويق من خلال تغييرات البيانات، و Iceberg يوفر القدرة الأساسية على القراءة المتزايدة. وتشير هذه التمييزات إلى أن على الرغم من أن كل من المكونات الثلاثة توفر أساسًا قويًا لتنظيمات البيانات الحديثة، إلا أن اختيارًا مثاليًا يعتمد على متطلبات عمل محددة ومتطلبات المنظمة. Performance Expectations توقعات الأداء إن تحقيق الأداء المثالي في معمارات حديقة البيانات أمر ضروري لإستخدام القدرات الكاملة من طرازات الأقراص المفتوحة.هذا الأداء يعتمد على كفاءة طبقات المختبرات والمخزون. يجب أن يوفر طبقة الامتصاص المنخفضة والهبوط العالي لتلبية متطلبات التحليل الكبيرة.لابد أن تسهل حلول الامتصاص المتعلقة بالبيانات الوصول السريع والمساعدة على نقل البيانات بسرعة عالية، مما يضمن تشغيلًا سريعًا حتى عند كميات كبيرة من العمل.إضافة إلى ذلك، فإن عمليات الدخول/الخروج الفعالة في الثانية (IOPS) مهمة للتعامل مع عدد كبير من طلبات البيانات المباشرة، مما يتيح تفاعلات البيانات المباشرة دون حواجز. ومن المهم أيضا أن تكون أداء طبقات الحساب، التي تؤثر بشكل مباشر على معالجة البيانات وارتفاع سرعات إجراء الأسئلة. يجب أن تكون محركات الحساب قابلة للتطوير لتنفيذ حجم البيانات المتزايد وطلبات المستخدم دون التأثير على الأداء. يستخدم خطط إجراء الأسئلة المنخفضة وإستراتيجيات إدارة الموارد لتعزيز المزيد من كفاءة المعالجة. بالإضافة إلى ذلك، تحتاج محركات الحساب إلى التكامل بشكل كامل مع نموذج جدول مفتوح لاستخدام الوظائف المتقدمة بشكل كامل مثل المعاملات ACID، والتطور في المخططات، والحركة في الوقت. كما تحتاج هذه الميزات إلى تكوين بشكل صحيح وتفعيلها لتخزين متكامل. واحدة من هذه الميزات هي معالجة مادة البيانات الفعالة، حيث يتم إدارة مادة البيانات بشكل منفصل عن البيانات، مما يتيح التخطيط والتنفيذ للتحقيق أسرع. تكوين البيانات في مجموعات أقل، وتحسين كفاءة التحقيق من خلال تقليل كمية البيانات التي يتم تسجيلها أثناء العمليات. تشجيع التطور للسياسات يتيح لتصميمات جدول التكيف مع التغيرات في هيكل البيانات دون إعادة كتابة البيانات الكبيرة، مما يضمن مرونة مع الحد من التخزين. من خلال التركيز على هذه الجوانب من الأداء في جميع أنحاء المخزون والمعدات الحاسوبية، يمكن للمؤسسات التأكد من أن بيئات مراكش البيانات الخاصة بهم هي فعالة، قابلة للتوسع، وتكون قادرة على تلبية متطلبات تحليلات العمل الحديثة والذكاء الاصطناعي. Open Data Lakehouses and Interoperability محطات البيانات المفتوحة والاتفاقيات ويستند تصميم Data Lakehouse على نموذجات جدول مفتوح لتوفير نهج متكامل لإدارة البيانات، ومع ذلك، فإن تحقيق النموذج الحقيقي يتطلب أكثر من استخدام نموذج جدول مفتوح فقط. وتشمل التصاميم المكتبية المفتوحة معايير مفتوحة وبهذه التصاميم تتمكن من دعم التفاعلية والتفاعلية في جميع أنحاء المجموعة، ومع ذلك، لا تزال التحديات العملية، مثل ضمان التفاعلية في الكاتالونات وتجنب التعايش مع خدمات مخصصة لإدارة المكتبات. يظهر التقدم نحو التوافق الشامل، مما يمنح الطريق إلى الكتابة مرة واحدة، الاستفسارات في أي مكان أنظمة.من المهم أن نلاحظ أن XTable لا يسمح لك الكتابة في العديد من برامج الكمبيوتر المفتوح، فقط قراءة.أنا أعتقد أن الابتكارات المستقبلية في التفاعلية ستواصل بناء على هذه المشاريع وغيرها حول برامج الكمبيوتر المفتوح. تحميل Apache XTable تحميل Apache XTable The Future of Open Table Formats المستقبل من طرازات المكتب المفتوح في ظل التطور التكنولوجي المتسارع في مجال تكنولوجيا المعلومات، فإن التطور التكنولوجي المتسارع في مجال تكنولوجيا المعلومات سيكون من الممكن أن يؤدي إلى تطور مستمر في مجال تكنولوجيا المعلومات ( ) يمكن أن تبدو هذه المرافق مثل منصات مع التكاملات المباشرة مع منصات الذكاء الاصطناعي الرئيسية مثل Hugging Face و OpenAI. ML العملات ML العملات ومن المحتمل أن تكون منطقة أخرى من النمو المهمة في مجتمع مصدر مفتوح. عندما تبدأ الشركات الخاصة الكبرى مثل Databricks، Snowflake وAWS في تدمير وزنها، فمن السهل أن تنسى أن نموذج جدول مفتوح هو معايير مفتوحة حقيقية. Iceberg، Hudi وDelta Lake متوفرة لجميع المشاركين، والتعاون أو التكامل في أدوات مصدر مفتوح وشركات. بالرغم من ذلك، فإنهم جزء من منظومة البيانات المفتوحة المتنوعة. وأخيرًا، ستستمر اتخاذ إمكانيات جدول مفتوح في انخفاض مع تطوير الشركات محطات بيانات عالية الكفاءة على نطاق واسع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وغيرها من حالات الاستخدام المتقدمة. يساوي المهنيين في الصناعة شعبية المجلات المفتوحة مع انخفاض وفوضى Hadoop في أوائل الستينيات. بعض بعض Build for Today and Tomorrow بناءً على اليوم والغد يتيح الجمع بين أنماط جدول مفتوح مع تخزين الأشياء ذات الأداء العالي للمصممين بناء أنظمة البيانات المفتوحة والمتوافقة مع القدرة على تلبية متطلبات الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا التحليلية المتقدمة.من خلال استخدام هذه التقنيات، يمكن للمؤسسات إنشاء الأكاديميات المتوسطة والمرونة التي تدفع الابتكار والفعالية في عصر البيانات.