Ett data lakehouse representerar en modern och innovativ strategi för datahantering. Det förenar de mest fördelaktiga aspekterna av datasjöar och datalager, vilket skapar en enhetlig plattform. Denna arkitektur möjliggör lagring av en mångfald av datatyper i ett enda system, samtidigt som den stödjer ACID-kompatibla transaktioner och analyser.
Varför bör man då välja ett data lakehouse? Som erfaren mjukvaruingenjör har jag insett komplexiteten och de utmaningar som uppstår när man behöver hantera och underhålla två skilda system, särskilt med stora flöden av data som ska överföras mellan dem.
För att kunna använda din data för verksamhetsanalys och rapportgenerering är det nödvändigt att lagra strukturerad data i ett datalager. Å andra sidan, för att kunna behålla data i sitt originalformat från diverse källor, krävs en datasjö. Ett data lakehouse eliminerar behovet av att underhålla flera system, genom att förena de främsta fördelarna från båda världarna.
Betydelsen av ett Data Lakehouse
För att en organisation eller verksamhet ska kunna växa och utvecklas krävs förmågan att lagra och analysera data oavsett format eller struktur. Data lakehouse är fundamentala för modern datahantering eftersom de motverkar begränsningarna som finns i både datasjöar och datalager.
Datasjöar riskerar att förvandlas till okontrollerade ”data-träsk”, där data lagras utan struktur och kontroll. Detta försvårar sökning och användning av data, och kan dessutom leda till problem med datakvaliteten. Ett datalager, å andra sidan, tenderar att vara för rigidt och även kostsamt.
Ett data lakehouse har en egen uppsättning karakteristiska egenskaper. Låt oss gå igenom dem.
Karakteristiska drag hos ett Data Lakehouse
Innan vi går in på själva arkitekturen, låt oss undersöka de viktigaste funktionerna eller egenskaperna hos ett data lakehouse.
- Transaktionsstöd: I ett data lakehouse av viss storlek, pågår samtidigt ett stort antal läs- och skrivoperationer. ACID-kompatibilitet säkerställer att samtidiga läsningar och skrivningar inte leder till felaktigheter i datan.
- Business Intelligence-stöd: Det går att ansluta BI-verktyg direkt till den indexerade datan. Behovet av att kopiera data till andra platser elimineras. Dessutom får du tillgång till den mest aktuella informationen på kortare tid och till lägre kostnad.
- Separerad datalagring och beräkning: Genom att skilja på de två lagren, kan du skala det ena oberoende av det andra. Om mer lagringsutrymme behövs, kan det läggas till utan att påverka beräkningskapaciteten.
- Stöd för varierande datatyper: Eftersom ett data lakehouse är baserat på en datasjö, finns det stöd för olika datatyper och format. Det går att lagra och analysera ljud, video, bilder och text.
- Öppet lagringsformat: Data lakehouse använder öppna och standardiserade lagringsformat, som exempelvis Apache Parquet. Detta underlättar integrationen med olika verktyg och bibliotek för att komma åt data.
- Stöd för varierande arbetsbelastningar: Genom datan som lagras i ett data lakehouse kan man utföra en mängd olika arbetsbelastningar. Detta inkluderar SQL-frågor, BI, analyser och maskininlärning.
- Realtidsdataströmmar: Det är inte nödvändigt att bygga ett separat datalager och köra en separat pipeline för realtidsanalys.
- Schemastyrning: Data lakehouse främjar tillförlitlig datastyrning och granskning.
Data Lakehouse-arkitektur
Låt oss nu undersöka strukturen hos ett data lakehouse. En förståelse för arkitekturen är nödvändig för att förstå hur det fungerar. Arkitekturen består i huvudsak av fem grundläggande komponenter. Vi ska gå igenom dem en efter en.
Datainmatningslager
Detta är lagret där all data i olika format samlas in. Det kan handla om dataändringar i en primär databas, data från olika IoT-sensorer, eller realtidsdata som flödar via dataströmmar.
Datalagringslager
När informationen har matats in från olika källor, är det dags att lagra den i korrekt format. Här kommer lagringslagret in i bilden. Data kan lagras i olika medier, som exempelvis AWS S3. Detta är själva datasjön.
Metadata- och cachelager
Med lagringslagret på plats behövs ett lager för metadata och datahantering. Detta skapar en enhetlig överblick över all data i datasjön. Det här lagret möjliggör också ACID-transaktioner för den befintliga datasjön, vilket omvandlar den till ett data lakehouse.
API-lager
Man kan komma åt indexerad data från metadatalagret via API-lagret. Det kan ske via databasdrivrutiner som tillåter att frågor körs via kod, eller genom slutpunkter som är tillgängliga för alla klienter.
Dataanvändningslager
Detta lager består av analys- och Business Intelligence-verktyg, som är de huvudsakliga användarna av data från data lakehouse. Här kan man köra maskininlärningsalgoritmer för att få fram värdefulla insikter från den lagrade och indexerade datan.
Nu har vi en tydlig bild av ett data lakehouses arkitektur. Men hur bygger man då ett sådant?
Steg för att skapa ett Data Lakehouse
Låt oss gå igenom hur man bygger ett eget data lakehouse. Oavsett om man har en befintlig datasjö eller ett datalager, eller om man skapar ett data lakehouse från grunden, så är stegen i stort sett desamma.
- Identifiera behoven: Definiera vilka typer av data som ska lagras och vilka användningsområden som ska fokuseras på. Det kan röra sig om maskininlärningsmodeller, affärsrapportering eller analyser.
- Skapa en inmatningspipeline: Denna pipeline ansvarar för överföringen av data till systemet. Beroende på vilka källsystem som genererar data, kan det vara lämpligt att använda meddelandebussar som Apache Kafka, eller exponera API-slutpunkter.
- Bygg lagringslagret: Om en datasjö redan existerar, kan den fungera som lagringslager. Annars kan man välja bland alternativ som AWS S3, HDFS eller Delta Lake.
- Tillämpa databearbetning: Här extraheras och transformeras datan baserat på affärskrav. Verktyg som Apache Spark kan användas för att köra periodiska jobb som bearbetar data från lagringslagret.
- Skapa metadatahantering: Olika datatyper och deras egenskaper behöver spåras och lagras, för att underlätta katalogisering och sökning. Det kan även vara fördelaktigt att skapa ett cachelager.
- Tillhandahåll integrationsalternativ: När data lakehouse är färdigt, behöver integrationspunkter skapas så att externa verktyg kan ansluta och komma åt datan. Det kan handla om SQL-frågor, maskininlärningsverktyg eller Business Intelligence-lösningar.
- Implementera datastyrning: Eftersom man arbetar med olika typer av data från diverse källor, är det nödvändigt att upprätta policyer för datastyrning, inklusive åtkomstkontroll, kryptering och granskning. Detta för att säkerställa datakvalitet, konsekvens och efterlevnad av regelverk.
Låt oss nu undersöka hur man migrerar till ett data lakehouse, om man redan har en befintlig datahanteringslösning.
Steg för att migrera till ett Data Lakehouse
Vid migrering av en dataarbetsbelastning till ett data lakehouse, finns det vissa steg man bör beakta. En genomtänkt plan hjälper till att undvika problem i sista stund.
Steg 1: Analysera datan
Det första och mest avgörande steget för en framgångsrik migrering är dataanalys. En noggrann analys definierar omfattningen av migreringen, och identifierar eventuella ytterligare beroenden. Med en klar överblick över miljön och vad som ska migreras, blir det enklare att prioritera uppgifter.
Steg 2: Förbered datan för migrering
Nästa steg är att förbereda datan, inklusive själva datan som ska migreras och de stödjande ramverk som behövs. Genom att veta exakt vilka datauppsättningar och kolumner som faktiskt behövs, kan man spara värdefull tid och resurser, istället för att blint vänta på att all data ska vara tillgänglig i data lakehouse.
Steg 3: Konvertera datan till önskat format
Automatiska konverteringsverktyg bör användas i största möjliga utsträckning. Datakonverteringar i samband med migrering till data lakehouse kan vara komplicerat, men de flesta verktyg erbjuder lättläst SQL-kod eller lågkods-lösningar. Verktyg som Alkemist kan vara till hjälp.
Steg 4: Validera datan efter migrering
När migreringen är klar, är det dags att validera datan. Valideringsprocessen bör automatiseras så mycket som möjligt, annars kan manuell validering bli både tröttsam och tidskrävande. Det är viktigt att verifiera att affärsprocesser och datajobb fungerar som de ska efter migreringen.
Viktiga egenskaper hos ett Data Lakehouse
🔷 Fullständig datahantering: Datahanteringsfunktioner gör det möjligt att få ut det mesta av datan. Det inkluderar datarensning, ETL-processer (Extract-Transform-Load) och schematillämpning. Det underlättar rengöring och förberedelse av datan för analys och BI-verktyg (Business Intelligence).
🔷 Öppet lagringsformat: Det öppna och standardiserade lagringsformatet innebär att all insamlad data lagras på samma sätt, oavsett källa. Format som AVRO, ORC och Parquet stöds, liksom tabellformat.
🔷 Separerad lagring: Lagring och beräkningsresurser är frikopplade genom separata kluster. Det innebär att lagringen kan skalas upp vid behov, utan att beräkningsresurserna behöver påverkas.
🔷 Stöd för dataströmmar: Datadrivet beslutsfattande kräver ofta konsumtion av realtidsdata. Ett data lakehouse erbjuder stöd för realtidsdataflöden, till skillnad från ett traditionellt datalager.
🔷 Datastyrning: Det finns stöd för stark styrning och revisionsmöjligheter, vilket är avgörande för att upprätthålla dataintegriteten.
🔷 Minskade datakostnader: Driftskostnaderna för ett data lakehouse är generellt sett lägre än för ett datalager. Molnobjektlagring för växande datamängder är billigare, och hybridarkitekturen eliminerar behovet av att underhålla flera system.
Data Lake vs. Data Warehouse vs. Data Lakehouse
Funktion | Data Lake | Data Warehouse | Data Lakehouse |
Datalagring | Lagrar rå eller ostrukturerad data | Lagrar bearbetad och strukturerad data | Lagrar både rå och strukturerad data |
Dataskema | Inget fast schema | Fast schema | Använder öppet källkodsschema för integrationer |
Datatransformation | Data transformeras inte | Omfattande efterlevnadID ACTL krävs | ACID ACTL krävs ACTL efterlevnad ETL krävs -compliant |
Frågeprestanda | Generellt långsammare, pga ostrukturerad data | Mycket snabb, pga strukturerad data | Snabb, pga semistrukturerad data |
Kostnad | Lagring är kostnadseffektiv | Högre lagrings- och frågekostnader | Balanserad lagrings- och frågekostnad |
Datastyrning | Kräver noggrann styrning | Kräver noggrann styrning | Stark styrning krävs |
Realtidsanalys | Stöd- realtidsstyrning | Stöd- styrning time analytics | Stöder realtidsanalys |
Användningsfall | Datalagring, utforskning, ML och AIR | Rapportering och analys med hjälp av BI | Både maskininlärning och analys |
Slutsats
Genom att sömlöst förena styrkorna hos datasjöar och datalager, hanterar data lakehouse de centrala utmaningarna som uppstår vid hantering och analys av data.
Nu har vi gått igenom egenskaperna och arkitekturen hos ett data lakehouse. Dess betydelse framgår tydligt av dess förmåga att hantera både strukturerad och ostrukturerad data. Det erbjuder en enhetlig plattform för lagring, sökning och analys, och stödjer dessutom ACID-efterlevnad.
Med de steg som beskrivs i den här artikeln för att bygga och migrera till ett data lakehouse, kan man dra nytta av fördelarna med en enhetlig och kostnadseffektiv datahanteringsplattform. Genom detta kan man hålla sig i framkant inom modern datahantering och möjliggöra datadrivet beslutsfattande, analyser och affärstillväxt.
Kolla gärna in vår detaljerade artikel om datareplikering.