Wenn Sie mit KI/ML -Workloads (wie ich) arbeiten und versuchen, herauszufinden, welches Datenformat zu wählen sind, ist dieser Beitrag für Sie. Egal, ob Sie ein Pupil, Analyst oder Ingenieur sind, wenn Sie die Unterschiede zwischen Apache Iceberg, Delta Lake und Apache Hudi kennen, können Ihnen eine Menge Kopfschmerzen ersparen, wenn es um Leistung, Skalierbarkeit und Echtzeit-Updates geht. Am Ende dieses Handbuchs haben Sie ein solides Kernfunktionen und können das beste offene Tischformat für KI/ML -Workloads auswählen. Lass uns eintauchen!
Warum brauchen wir das offene Tabellenformat für KI/ML -Workloads?
Traditionelle Datenseen haben einige Einschränkungen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurden drei führende offene Tabellenformate entworfen. Ich habe später in der Put up ein Architekturdiagramm für jedes Format hinzugefügt:
- Apache Iceberg
- Delta Lake
- Apache Hudi
Wichtige Vorteile dieser Formate
Diese Formate befassen sich mit einigen der wichtigsten Probleme mit herkömmlichen Datenseen:
- Mangel an Säure -Transaktionen: Iceberg, Delta Lake und Hudi lösen diese Gewährleistung der Zuverlässigkeit, gleichzeitigen Lesevorgänge und gleichzeitigen Schreibvorgänge.
- Keine früheren Datenverfolgung: Iceberg, Delta Lake und Hudi ermöglichen dies, indem Sie vergangene Datenzustände für Debuggen, ML -Coaching oder Prüfung reproduzieren.
- Daten und Metadaten Skalierbarkeit: Alle drei Formate unterstützen Echtzeitdatenskalierbarkeit durch Dateiverdichtung.
Vergleich basierend auf AI/ML -Anwendungsfällen
Schauen wir uns die Ansätze jedes Codecs in Schlüsselbereichen an:
- Characteristic Shops: Wie intestine jedes Format die Datenanforderungen für Schulungs -ML -Modelle unterstützt.
- Modelltraining: Wie intestine jedes Format die Datenanforderungen für Schulungs -ML -Modelle unterstützt.
- Skalierbare ML -Pipelines: Wie intestine jedes Format umgeht, um die Datenverarbeitung mit groß angelegten Daten zu machen.
Lesen Sie auch: Was sind Datenseen? Schritt -by -Step -Leitfaden
Was ist der Apache -Eisberg?
Apache Iceberg Das offene Tabellenformat ist zu einem Branchenstandard für die Verwaltung von Datenseen und die Lösung der Probleme des traditionellen Datensees geworden. Es bietet hohe Analysen für große Datensätze.
Bezüglich Characteristic ShopsApache Iceberg unterstützt Säuretransaktionen unter Verwendung von Snapshot -Isolation, um gleichzeitige Schreibvorgänge und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Darüber hinaus ermöglicht Iceberg Schema -Änderungen, ohne vorhandene Abfragen zu brechen, was bedeutet, dass Sie die Datensätze nicht umschreiben müssen, um Änderungen wie in herkömmlichen Datenseen vorzunehmen. Iceberg unterstützt Zeitreisen mit Schnappschüssen und ermöglicht es Benutzern, ältere Versionen abzufragen. Iceberg reduziert die schlechte Abfrageleistung durch versteckte Partitionierung und Metadatenindexierung, um die Abfrageleistung zu beschleunigen, und verbessert die Datenorganisation und den Zugriffeffizienz.
Bezüglich ModelltrainingIceberg unterstützt die ML -Datenanforderungen, indem es schnelles Datenabruf für schnelleres Modelltraining optimiert, indem die Zeitreise unterstützt und die Snapshot -Isolation verwendet wird, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent bleiben und aufgrund gleichzeitiger Aktualisierungen nicht beschädigt werden. Es filtert Daten effizient durch versteckte Partitionierung, um die Abfragegeschwindigkeit zu verbessern und unterstützt Prädikatschubdownsicherstellen, dass ML -Frameworks wie Spark, Pytorch und TensorFlow -Lastdaten effizient laden. Iceberg ermöglicht die Schema -Evolution, ohne die sich entwickelnden ML -Bedürfnisse zu brechen.
In Bezug auf skalierbare ML -Pipelines bietet seine Kompatibilität mit verschiedenen Verarbeitungsmotoren wie Apache Spark, Flink, Trino und Presto Flexibilität beim Aufbau skalierbarer ML -Pipelines. Es unterstützt eine schnellere Pipeline -Ausführung, um kürzere ML -Modelltrainingszyklen zu gewährleisten. Iceberg unterstützt die inkrementelle Datenverarbeitung, sodass ML -Pipelines den gesamten Datensatz nicht neu aufbauen müssen. Sie müssen nur veränderte oder neue Daten verarbeiten, was zu Kosteneinsparungen in einer Cloud -Umgebung führt. Iceberg unterstützt Säuretransaktionen, um eine sichere gleichzeitige Schreibvorgänge und die zuverlässigen ML -Datenpipelines zu gewährleisten, wodurch Datenkonsistenzen in verteilten Umgebungen vermieden werden.
Was ist Apache Delta Lake?
Apache Delta Lakeentwickelt von den Erstellern von Apache Spark-Databricks, ist eine Open-Supply-Datenspeicherebene, die nahtlos in Spark sowohl für das Lesen als auch für das Schreiben integriert wird. Es verschmilzt Apache -Parquetdatendateien mit einem ausgeklügelten Metadatenprotokoll und verfügt über tiefe Integrationen mit Spark
In Bezug auf Characteristic -Shops führt Delta Lake Säure -Transaktionen durch und verarbeitet die Paramperium, um sicherzustellen, dass Schreibvorgänge, Aktualisierungen und Deletten nicht zu korrupten Daten führen. Um die Durchsetzbarkeit und Konsistenz innerhalb von Delta Lake zu gewährleisten, können Metadaten die Transaktionen verfolgen. Darüber hinaus verhindert Delta Lake, schlechte Daten in die Tabelle einzugeben, indem Tabellenbeschränkungen erzwungen und Schema -Änderungen ermöglicht werden. Dennoch erfordern einige Schemaveränderungen, wie das Ablegen von Säulen, eine sorgfältige Handhabung. Benutzer können frühere Versionen der Daten abfragen, da die Zeitreisefunktionen durch das Transaktionsprotokoll aktiviert sind. Delta Lake optimiert die Abfrageleistung durch die Verwendung seiner Metadaten- und Transaktionsprotokolle. Wichtig ist, dass Delta Lake Echtzeitänderungen mit der Unterstützung von Streaming-Schreibvorgängen ermöglicht. Darüber hinaus löst es Kosten- und Speicherprobleme durch Echtzeitdateiverdichtung.
Der Delta Lake unterhält zuverlässige und versionierte Trainingsdaten mit Säuretransaktionen im Modelltraining. ML -Modelle verwenden die Zeitreise- und Rollback -Funktion, um auf historischen Schnappschüssen zu trainieren, was die Reproduzierbarkeit und das Debuggen verbessert. Die Verwendung von Z-Order verbessert die Abfrageleistung und senkt die I/A-Kosten, da sie ähnliche Daten zusammenklingen. Darüber hinaus wurde berichtet, dass Delta Lake die Leseleistung durch Partitionsbeschneidung, Metadatenindexierung und Z-Bestellung verbessert. Schließlich behält Delta Lake unterstützende Schemaänderungen ohne Auswirkungen auf die Verfügbarkeit.
Bei skalierbaren ML -Pipelines erleichtert die enge Kopplung von Delta Lake mit Apache Spark es, in vorhandene ML -Workflows zu integrieren. Neue Daten werden kontinuierlich aufgenommen, da sie Echtzeit-Streaming mit strukturiertem Spark-Streaming unterstützt, was eine schnellere Entscheidungsfindung ermöglicht. Zuletzt hilft Delta Lake mehreren ML -Groups, dank Säuretransaktionen gleichzeitig ohne Korruption am selben Datensatz zu arbeiten.
Was ist Apache Hudi?
Apache Hudi Verbessert den Apache Information Lake Stack mit einer Open-Sourcing-Transaktionsspeicherschicht, die Echtzeit-Analysen und inkrementelle Verarbeitung unterstützt. Hudi ermöglicht es Information Lakes, inkrementelle Verarbeitung zu unterstützen, die es langsamer Batch-Verarbeitung in nahezu Echtzeitanalysen verwandeln kann.
In Bezug auf Characteristic -Shops hat Hudi Säuretransaktionen ermöglicht und es ist möglich, Ereignisse mithilfe der Festungszeitleiste und den Metadatenschichten zu verfolgen. Daher besteht keine Probability auf inkonsistente Daten, die sich aus Schreibvorgängen, Aktualisierungen und Löschern ergeben. Hudi ermöglicht eine Schema -Entwicklung, aber bestimmte Schema -Änderungen, wie z. B. Ablagerungssäulen, müssen Sorgfalt erfordern, um nicht vorhandene Fragen zu brechen. Hudis Commit Timeline ermöglicht auch Zeitreisen und Rollback -Funktionen, die die Abfrage älterer Versionen und die Rückrollwechsel unterstützt. Darüber hinaus wird die Abfrageleistung von Hudi durch die Verwendung mehrerer Indexierungstechniken, einschließlich Bloomfilter sowie globale und partitionelle Indizes, verbessert. Hudi optimiert häufig aktualisierte Tabellen mithilfe des MERGE-On-Learn-Speichermodells (MORE-Learn). Hudi erlaubt Streaming -Schreibvorgänge, bietet aber kein vollständig kontinuierliches Streaming wie das Funkenstreaming von Delta Lake. Stattdessen arbeitet Hudi mit Micro-Batch- oder inkrementellen Stapelmodi mit Integrationen zu Apache Kafka, Flink und Funkenstreaming.
Hudi eignet sich hervorragend für Implementierungen für maschinelles Lernen in Echtzeit wie Betrugserkennung oder Empfehlungssystemen, da es in Echtzeit-Updates während des Modelltrainings ermöglicht. Es senkt die Rechenkosten, da das System nur die geänderten Daten laden muss, anstatt ganze Datensätze neu zu laden. Inkrementelle Merge-on-Learn-Abfragen werden nahtlos verwaltet. Die flexiblen Einnahmemodi optimieren Hudis Batch- und Echtzeit-ML-Coaching und können mehrere ML-Pipelines gleichzeitig unterstützen.
In Bezug auf skalierbare ML-Pipelines wurde Hudi für Streaming-First-Workloads entwickelt. Daher ist es für KI/ML-Anwendungsfälle am besten geeignet, in denen Daten häufig wie in Advert-Bidding-Systemen aktualisiert werden müssen. Es verfügt über integrierte kleine Dateiverwaltungsfunktionen, um Leistungs Engpässe zu verhindern. Hudi ermöglicht auch eine effiziente Entwicklung über Datensätze, indem sie Updates auf Datensatzebene integrieren und sowohl für ML-Characteristic-Shops als auch für Trainingspipelines löschen.
| Downside/Funktion | EISBERG | Delta Lake | Hudi |
|---|---|---|---|
| Säuretransaktionen und Konsistenz | Ja | Ja | Ja |
| Schemaentwicklung | Ja | Ja | Ja |
| Zeitreisen & Versioning | Ja | Ja | Ja |
| Abfrageoptimierung (Partitionierung und Indexierung) | Ja (am besten) | Ja | Ja |
| Echtzeit-Streaming-Unterstützung | NEIN | Ja | Ja (am besten) |
| Speicheroptimierung | Ja | Ja | Ja |
Apache Iceberg vs. Delta Lake vs. Hudi: Welches offene Tabellenformat sollten Sie für AI/ML -Workloads auswählen?
Wenn Sie es so weit geschafft haben, haben wir einige der wichtigen Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen Apache Iceberg, Delta Lake und Apache Hudi erfahren.
Es ist an der Zeit, zu entscheiden, welches Format für Ihren Anwendungsfall am sinnvollsten ist! Meine Empfehlung wird geführt, anhand derer Szenario am besten anwendbar ist:
- Eisberg: Entscheiden Sie sich für Eisberg, wenn Sie brauchen effiziente, groß angelegte Batch-Verarbeitung mit Erweitertes Metadatenmanagementinsbesondere wenn sie mit historischen Daten arbeiten und benötigen Zeitreisen.
- Delta Lake: Am besten für Echtzeit, Streaming-KI/ML-Workloads Wo Säuretransaktionen Und Inkrementelle Datenverarbeitung sind entscheidend.
- Hudi: Preferrred, wenn Sie brauchen Hochfrequenz-Updates In Echtzeit-Streaming KI/ML -Arbeitsbelastung und bevorzugen mehr feinkörnige Kontrolle über Daten.
Abschluss
Wenn Ihr Hauptanliegen darin besteht, Daten und Echtzeit-Updates zu streamen, ist Delta Lake oder Hudi möglicherweise die beste Wahl im offenen Tabellenformat für AI/ML-Workloads. Wenn Sie jedoch erweiterte Datenverwaltung, historische Versioning und Batch -Verarbeitungsoptimierung benötigen, fällt Iceberg auf. Für Anwendungsfälle, die sowohl Streaming- als auch Stapelverarbeitung mit Datenaktualisierungen auf Datensatzebene erfordern, ist Hudi wahrscheinlich die beste Choice.