Nowoczesne formaty tabel i magazyny obiektowe w architekturze danych
Współczesne systemy zarządzania danymi przechodzą transformację, której kluczowym elementem są otwarte formaty tabel oraz magazyny obiektowe. Te dwa elementy pozwalają firmom tworzyć skalowalne, elastyczne i zoptymalizowane kosztowo środowiska danych. Korzystając z takich rozwiązań, jak Apache Iceberg, Delta Lake oraz Apache Hudi, organizacje mogą budować nowoczesne „data lakehouse”, czyli hybrydowe architektury łączące możliwości hurtowni danych oraz jezior danych.
Nowoczesna architektura danych – otwarte formaty tabel
Tradycyjne podejście do przechowywania i przetwarzania danych opierało się na klasycznych bazach OLTP (przetwarzanie transakcyjne) oraz OLAP (przetwarzanie analityczne). Jednak obie te technologie miały swoje ograniczenia – OLTP sprawdzały się w operacjach transakcyjnych, ale brakowało im możliwości przechowywania i analizy dużych zbiorów danych, natomiast OLAP dobrze radziły sobie z analizą, jednak kosztem elastyczności i wydajności w przypadku nowych źródeł danych.
W odpowiedzi na te wyzwania powstała koncepcja „data lake”, czyli jeziora danych, które przechowuje duże ilości zróżnicowanych informacji, ale często pozbawione były wsparcia dla transakcyjności oraz zaawansowanego zarządzania danymi. Połączeniem najlepszych cech hurtowni oraz jezior danych jest „data lakehouse” – rozwiązanie bazujące na otwartych formatach tabel oraz magazynach obiektowych, które oferuje zarówno skalowalność, jak i spójność danych na poziomie transakcji.
Kluczowa rola magazynów obiektowych
Magazyny obiektowe, takie jak Amazon S3, Google Cloud Storage czy Azure Blob Storage, stanowią fundament nowoczesnych systemów przetwarzania danych. Dzięki swoim właściwościom pozwalają one na przechowywanie strukturalnych, pół-strukturalnych oraz niestrukturalnych danych w sposób efektywny pod względem kosztów oraz zarządzania. Mogą być wdrażane w różnych środowiskach – od centrów danych, przez chmury hybrydowe, aż po systemy rozproszone.
Najważniejsze cechy nowoczesnych magazynów obiektowych to:
– Skalowalność – obsługa rosnących zbiorów danych bez konieczności modernizacji infrastruktury,
– Elastyczność – możliwość integracji z różnymi narzędziami analitycznymi,
– Zoptymalizowane przechowywanie danych – obniżenie kosztów dzięki mechanizmom kompresji oraz zarządzania danymi.
Omówienie głównych formatów tabel
Na rynku istnieją trzy główne otwarte formaty tabel, które umożliwiają efektywne przechowywanie i przetwarzanie danych w „data lakehouse”:
Apache Iceberg
Apache Iceberg to jeden z najczęściej używanych formatów tabel, który został zaprojektowany z myślą o dużych zbiorach danych. Kluczowe właściwości Iceberg to:
– Obsługa transakcji ACID, zapewniająca spójność danych,
– Możliwość ewolucji schematu bez konieczności przepisywania całych zbiorów danych,
– Wsparcie dla partycjonowania i indeksowania danych, co poprawia wydajność zapytań.
Jednym z najważniejszych aspektów Apache Iceberg jest oddzielna warstwa metadanych, która pozwala na szybki dostęp do struktury tabel, co znacznie przyspiesza ich przetwarzanie.
Delta Lake
Rozwiązanie pierwotnie stworzone przez Databricks, które wprowadza rejestr transakcyjny zapewniający spójność i hermetyzację zmian w danych. Dzięki ścisłej integracji z Apache Spark, Delta Lake doskonale sprawdza się w środowiskach, gdzie przetwarzanie danych jest intensywne i wymaga wysokiej wydajności. Od niedawna Delta Lake można używać również niezależnie od Spark, co zwiększa jego elastyczność.
Apache Hudi
Hudi (Hadoop Upserts Deletes and Incrementals) to format, który powstał z myślą o systemach wymagających częstych aktualizacji danych. Kluczowe funkcje Apache Hudi to:
– Możliwość zapisu strumieniowego, co pozwala na przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym,
– Obsługa historycznych zapytań (Time Travel), co ułatwia analizowanie zmian zachodzących w bazie danych,
– Zastosowanie optymalizacji zapisu i odczytu, co znacząco zmniejsza obciążenie systemu.
Porównanie formatów – który wybrać?
Każdy z wymienionych formatów posiada swoje unikalne cechy, które sprawiają, że sprawdzają się w określonych scenariuszach:
– Jeśli zależy nam na łatwej integracji z chmurami publicznymi oraz szerokim wsparciu – najlepszym wyborem będzie Apache Iceberg.
– Jeśli priorytetem jest pełna zgodność z Apache Spark oraz zarządzanie transakcjami – warto rozważyć Delta Lake.
– W przypadku potrzeby częstych zmian w dużych zbiorach danych oraz analizy strumieniowej – Apache Hudi będzie najlepszym rozwiązaniem.
Przyszłość otwartych formatów tabel
Z biegiem czasu można spodziewać się dalszego rozwoju otwartych formatów tabel i „data lakehouse”. W szczególności prognozowany jest wzrost integracji z AI oraz uczeniem maszynowym, co pozwoli na lepsze wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji na poziomie analityki dużych zbiorów danych.
Coraz więcej dostawców chmurowych oraz platform analitycznych wdraża wsparcie dla otwartych formatów tabel, co dodatkowo przyczynia się do ich popularyzacji. W efekcie nowoczesne systemy zarządzania danymi staną się bardziej elastyczne, wydajne i odporne na zmienność środowisk IT.
Podsumowanie
Połączenie otwartych formatów tabel z magazynami obiektowymi to nie tylko chwilowy trend, ale kluczowy krok w kierunku budowy nowoczesnych, otwartych i skalowalnych infrastrukturalnie systemów danych. Niezależnie od tego, czy organizacja buduje system analityczny dla AI, hurtownię danych czy zarządza dynamicznie zmieniającymi się informacjami, Apache Iceberg, Delta Lake oraz Apache Hudi stanowią fundament innowacyjnych ekosystemów baz danych.
