Управление версиями данных для озер данных обработка изменений в крупномасштабном масштабе

Data version control for data lakes handling changes at large scale

В постоянно меняющемся мире больших данных эффективное управление огромными объемами информации становится критической задачей для бизнеса по всему миру. Поскольку хранилища данных (data lakes) становятся предпочтительным решением для хранения и обработки огромных наборов данных, становится все более очевидной необходимость в эффективном механизме контроля версий данных.

В данной статье мы рассмотрим концепцию хранилищ данных, изучим их отличия от хранилищ данных и реляционных баз данных и обсудим важность контроля версий данных в контексте управления данными большого масштаба.

Понимание хранилищ данных

Хранилище данных (data lake) – это централизованный репозиторий, который хранит структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные в их исходном формате. В отличие от традиционных хранилищ данных или реляционных баз данных, хранилища данных принимают данные из различных источников без необходимости предварительного преобразования данных или определения схемы. В результате, хранилища данных могут вмещать огромные объемы данных из разных источников, предоставляя экономически эффективное и масштабируемое решение для работы с большими данными.

• Адам Росс Нельсон о уверенной науке о данных
• Как определить отсутствующие данные в наборах данных временных рядов
• Python в Excel Это изменит науку о данных навсегда

Прежде чем мы ответим на вопросы “Что такое контроль версий данных?” и “Почему он важен для хранилищ данных?”, мы рассмотрим основные характеристики хранилищ данных.

Источник

Схема при чтении против схемы при записи

Хранилища данных следуют подходу “Схема при чтении”, что означает, что данные хранятся в их исходном виде, и схемы применяются во время потребления данных. В отличие от хранилищ данных и реляционных баз данных, которые придерживаются модели “Схема при записи”, где данные должны быть структурированы и соответствовать заранее определенным схемам перед загрузкой в базу данных.

Гибкость и подвижность

Хранилища данных обеспечивают гибкость, позволяя организациям хранить различные типы данных, не беспокоясь о немедленном моделировании данных. Это позволяет данным ученым, аналитикам и другим заинтересованным сторонам выполнять исследовательский анализ и получать информацию без предварительного знания о структуре данных.

Экономическая эффективность

Используя экономически эффективные решения хранения, такие как распределенная файловая система Hadoop (HDFS) или облачное хранилище, хранилища данных могут обрабатывать данные большого масштаба без значительных затрат. Это особенно полезно при работе с экспоненциально растущими объемами данных.

Хранилища данных против хранилищ данных и реляционных баз данных

Важно различать хранилища данных от хранилищ данных и реляционных баз данных, так как каждое из них служит разным целям и имеет отличительные характеристики.

Хранилища данных

Некоторые ключевые характеристики хранилищ данных следующие:

• Тип данных: Хранилища данных в основном хранят структурированные данные, которые были обработаны с помощью процесса ETL (извлечение, преобразование, загрузка) для соответствия определенной схеме.

• Применение схемы: Хранилища данных используют подход “схема при записи”. Данные должны быть преобразованы и структурированы перед загрузкой, чтобы обеспечить согласованность и качество данных.

• Обработка: Хранилища данных используют массово-параллельную обработку (MPP) для быстрого выполнения запросов. Они оптимизированы для сложных аналитических запросов и отчетности.

• Оптимизация хранения: Хранилища данных используют колоночные форматы хранения и индексацию для улучшения производительности запросов и сжатия данных.

• Применение: Хранилища данных предназначены для бизнес-аналитиков, лиц, принимающих решения и руководителей, которым требуется быстрый и надежный доступ к структурированным данным для отчетности, бизнес-аналитики и стратегического принятия решений.

В заключение, хранилища данных приоритезируют разнообразие данных и исследования, что делает их подходящими для сценариев, где ландшафт данных быстро меняется, и начальная структура данных может быть неопределенной. В то же время, хранилища данных более подходят для хранения разнообразных и исходных данных для исследовательского анализа, в то время как хранилища данных сосредоточены на структурированных данных, обеспечивая качество данных и эффективное выполнение запросов для бизнес-критических операций, таких как бизнес-аналитика и отчетность.

Реляционные базы данных

Некоторые ключевые характеристики реляционных баз данных следующие:

• Структура данных: Реляционные базы данных хранят структурированные данные в строках и столбцах, где типы данных и связи определяются схемой перед вставкой данных.

• Применение схемы: Реляционные базы данных используют подход “схема при записи”, где данные должны соответствовать предопределенной схеме перед вставкой. Это обеспечивает согласованность и целостность данных.

• Обработка: Реляционные базы данных оптимизированы для транзакционной обработки и структурированных запросов с использованием SQL. Они отлично справляются с управлением структурированными данными и поддержкой ACID (атомарность, согласованность, изолированность, сохранность) транзакций.

• Масштабируемость: Реляционные базы данных могут масштабироваться вертикально путем обновления оборудования, но горизонтальное масштабирование может быть более сложным из-за необходимости поддержания целостности данных и отношений.

• Варианты использования: Реляционные базы данных широко используются для приложений, требующих управления структурированными данными, таких как управление взаимоотношениями с клиентами (CRM), планирование ресурсов предприятия (ERP) и системы онлайн-транзакционной обработки (OLTP).

Озера данных предназначены для хранения и обработки разнообразных и необработанных данных, что делает их подходящими для исследовательского анализа и обработки больших данных. Реляционные базы данных оптимизированы для структурированных данных с четко определенными схемами, что делает их подходящими для транзакционных приложений и структурированного запроса.

Важность контроля версий данных в озерах данных

Поскольку озера данных становятся основой современной инфраструктуры данных, управление изменениями данных и контроль версий становятся критической задачей. Контроль версий данных означает возможность отслеживать, управлять и аудитировать изменения, внесенные в наборы данных со временем. Это особенно важно в озерах данных по следующим причинам.

Объем и разнообразие данных

Озера данных часто содержат огромные и разнообразные наборы данных из различных источников с непрерывными обновлениями и добавлениями. Эффективное управление этими изменениями критично для поддержания согласованности и точности данных.

Совместное исследование данных

В озерах данных различные команды и заинтересованные стороны совместно исследуют данные для получения информации. Без должного контроля версий разные пользователи могут непреднамеренно перезаписывать или изменять данные, что может привести к возникновению проблем с целостностью данных и путаницей.

Аудит и соответствие требованиям

В регулируемых отраслях или с соблюдением строгих требований к управлению данными контроль версий данных является важным для отслеживания изменений, понимания линии происхождения данных и обеспечения соблюдения нормативных требований.

Источник

Работа с изменениями в масштабе с контролем версий данных

Для эффективной обработки изменений в озерах данных необходимо использовать надежные механизмы контроля версий данных. Вот несколько основных стратегий:

• Снимки с отметкой времени: Сохранение снимков данных с отметкой времени позволяет получить историческое представление о внесенных изменениях со временем. Эти снимки могут использоваться для возврата к предыдущему состоянию или отслеживания линии происхождения данных.
• Управление метаданными: Отслеживание метаданных, таких как схема данных, источники данных и процессы трансформации данных, помогает понять эволюцию наборов данных и контекст изменений.
• Управление доступом и разрешениями: Внедрение точного управления доступом и разрешениями гарантирует, что только авторизованные пользователи могут вносить изменения в конкретные наборы данных, что снижает риск несанкционированных изменений.
• Отслеживание изменений и уведомления: Настройка механизмов отслеживания изменений и уведомлений позволяет заинтересованным сторонам быть в курсе модификаций данных, обеспечивая прозрачность и осведомленность.
• Автоматизированное тестирование и проверка: Автоматизированные процедуры тестирования и проверки помогают обнаружить и устранить любые аномалии или несоответствия, возникающие из-за изменений данных.

Заключение

Озера данных революционизировали способ управления и анализа данных большого масштаба организаций. Их способность хранить различные типы данных без предопределенных схем делает их высоко гибкими и экономически эффективными. Однако управление изменениями в озерах данных требует тщательного внимания для обеспечения согласованности, точности и соблюдения требований к данным.

Контроль версий данных играет важную роль в решении этих задач, позволяя организациям справляться с изменениями в масштабе и извлекать ценные инсайты из своих озер данных с уверенностью и надежностью. Путем внедрения надежных механизмов контроля версий и следуя bewt практикам, бизнесы могут использовать озера данных на полную мощность, стимулируя инновации и принятие обоснованных решений.

Об авторе – Крути Чапанери – молодой программист и технический писатель с большим интересом к взаимодействию технологий и бизнеса. Она с радостью использует свои навыки письма, чтобы помочь бизнесам расти и успешно развиваться онлайн на конкурентном рынке. Вы можете связаться с ней через Linkedin.