Zarządzanie dużymi zestawami danych w Databricks Partycjonowanie z -order Automatyczna optymalizacja i nie tylko

‍

W dzisiejszym świecie opartym na danych organizacje generują i przetwarzają ogromne ilości danych na różnych platformach. Efektywne zarządzanie dużymi zbiorami danych to wyzwanie, które wymaga zoptymalizowanych rozwiązań w celu zapewnienia szybkiej wydajności, zmniejszenia kosztów operacyjnych i zapewnienia dokładności danych. W środowisku Databricks opartym na Apache Spark wykorzystanie kluczowych technik optymalizacji staje się niezbędne do usprawnienia przechowywania i przetwarzania.

W tym artykule zagłębimy się w trzy kluczowe mechanizmy optymalizacji: Partycjonowanie, Zamawianie Z, i Automatyczna optymalizacja, i będzie badać dodatkowe techniki, takie jak Odkurzanie i retencja Delta Lake, Buforowanie, Zmaterializowane widoki, i Monitorowanie kosztów. Razem strategie te zapewniają wydajną obsługę dużych zbiorów danych w Databricks.

1. Partycjonowanie — dzielenie danych dla wydajności

Co to jest partycjonowanie?

Partycjonowanie to proces dzielenia dużych zbiorów danych na mniejsze, logiczne segmenty, znane jako partycje. Technika ta jest szczególnie skuteczna w optymalizacji wydajności zapytań, zapewniając, że tylko odpowiednie podzbiory danych są odczytywane do pamięci. Korzystając z partycjonowania, można zmniejszyć ilość danych skanowanych podczas wykonywania zapytania, co skutkuje znaczną poprawą wydajności. Partycjonowanie pozwala również na równoległe przetwarzanie danych, umożliwiając szybsze czasy wykonania.

W Apache Spark partycjonowanie odgrywa kluczową rolę w optymalizacji operacji odczytu i zapisu. Gdy partycjonowanie jest stosowane poprawnie, Spark może przetwarzać wiele partycji jednocześnie, rozkładając obciążenie obliczeniowe i skracając czas spędzony na odczycie dużych ilości danych.

Jak działa partycjonowanie w Databricks?

W Databricks partycjonowanie jest stosowane na poziomie tabeli Delta Lake. Dane są przechowywane w oddzielnych katalogach opartych na kolumnach partycjonowania, co pozwala Spark odczytać tylko odpowiednie partycje podczas przetwarzania zapytań. Na przykład, jeśli pracujesz z danymi sprzedaży, możesz podzielić tabelę według roku i miesiąca, aby przyspieszyć zapytania filtrowane według okresu czasu:

‍

Ta konfiguracja zapewnia, że zapytania filtrowane według określonych lat lub miesięcy mają dostęp tylko do odpowiednich partycji, przyspieszając proces wyszukiwania.

Zalety i wyzwania partycjonowania

Zalety:

• Szybsze zapytania: Filtrując na podstawie kolumn partycji, Databricks może pominąć nieistotne partycje, poprawiając wydajność zapytań.
• Skalowalność: Partycjonowanie umożliwia równoległe przetwarzanie dużych zbiorów danych, co ułatwia skalowanie operacji przy zwiększonej objętości danych.
• Poprawiona wydajność: Operacje odczytu i zapisu korzystają z mniejszej liczby, bardziej zorganizowanych plików, minimalizując koszty operacji we/wy plików.

Wyzwania:

• Nadmierne partycjonowanie: Nadmierne partycjonowanie lub partycjonowanie przez zbyt wiele kolumn może prowadzić do fragmentacji i pogorszenia wydajności, ponieważ Spark może mieć do czynienia ze zbyt wieloma małymi partycjami.
• Przekrzywione dane: Jeśli dystrybucja danych jest nierównomierna, niektóre partycje mogą stać się znacznie większe niż inne, powodując nierównowagę podczas przetwarzania równoległego.

2. Z-Ordering — optymalizacja układu danych dla szybszych zapytań

Co to jest Z-Ordering?

Z-Ordering to technika, która organizuje dane w partycjach w sposób optymalizujący lokalizację danych. Jest to szczególnie przydatne, gdy zapytania są filtrowane na wielu kolumnach, ponieważ minimalizuje liczbę bloków danych, które muszą zostać zeskanowane. Gdy dane są w porządku Z, kolumny o wysokiej korelacji są przechowywane blisko siebie, co zapewnia, że zapytania filtrowane według tych kolumn mogą szybciej pobierać dane.

Z Ordering pomaga poprawić wydajność poprzez zmniejszenie liczby plików, które należy odczytać w przypadku zapytań, które filtrowane są na wielu kolumnach.

Jak działa zamówienie Z w Databricks?

Aby zastosować Z-Ordering w Databricks, można użyć polecenia OPTIMIZE SQL. Z Ordering jest zwykle stosowany po zapisaniu danych do tabel Delta Lake. Na przykład, aby zoptymalizować tabelę sales_data według daty zamówienia, możesz użyć następującego polecenia:

‍

Z-Ordering pomaga zapewnić, że wiersze o podobnych wartościach daty zamówienia są przechowywane blisko siebie, dzięki czemu zapytania filtrowane na daty zamówienia mogą być wykonywane szybciej.

3. Automatyczna optymalizacja — usprawnienie zarządzania danymi

Co to jest automatyczna optymalizacja?

Auto Optimize to funkcja Databricks, która automatycznie optymalizuje tabele Delta Lake, dynamicznie obsługując rozmiary plików i układ danych. Automatyzuje zagęszczanie i optymalizację plików podczas operacji zapisu, zapewniając, że tabele Delta Lake pozostają wydajne w wykonywaniu zapytań bez konieczności ręcznej interwencji. Ta funkcja jest szczególnie przydatna w scenariuszach, w których częste małe zapisy mogą w przeciwnym razie skutkować dużą liczbą małych plików, co może utrudniać wydajność.

Jak włączyć automatyczną optymalizację w Databricks?

Aby włączyć automatyczną optymalizację w Databricks, można skonfigurować właściwości tabeli Delta Lake na poziomie tabeli, jak pokazano w następującym poleceniu SQL:

‍

Włączając automatyczną optymalizację, Databricks automatycznie zajmie się dzieleniem większych plików na mniejsze w razie potrzeby, a także zagęszczaniem mniejszych plików na większe w celu zmniejszenia kosztów.

4. Delta Lake Vacuum & Retention — zarządzanie cyklami życia danych

Co to jest próżnia?

Odkurzanie to krytyczna operacja w Delta Lake, która czyści stare wersje plików danych, skutecznie zmniejszając zużycie pamięci i zapewniając optymalne działanie tabel Delta Lake. Z biegiem czasu Delta Lake zachowuje stare wersje plików, aby obsługiwać transakcje ACID, ale jeśli nie zostaną one zarządzane, mogą zwiększyć koszty przechowywania i spowolnić wydajność zapytań.

Aby zarządzać starymi danymi, możesz uruchomić polecenie VACUUM, aby usunąć pliki, które nie są już potrzebne:

‍

To polecenie usunie pliki danych starsze niż 168 godzin (lub 7 dni), zmniejszając ogólny obszar pamięci masowej i zapewniając, że zapytania działają z najnowszymi wersjami danych.

Przechowywanie i konfiguracja danych w Databricks

Databricks umożliwia również skonfigurowanie przechowywania danych dla usuniętych plików. Czas przechowywania usuniętych plików można określić za pomocą programu Delta.DeletedFileRetentionDuration:

‍

Zapewnia to, że usunięte dane są przechowywane przez skonfigurowany okres, chroniąc przed utratą danych w przypadku niezamierzonego usunięcia.

5. Buforowanie i zmaterializowane widoki — poprawa wydajności zapytań

Buforowanie w Databricks

Buforowanie to technika, która przechowuje często dostępne dane w pamięci, zmniejszając potrzebę odczytu ich z dysku w kolejnych zapytaniach. Databricks oferuje funkcję CACHE SELECT, która umożliwia buforowanie wyników zapytania:

‍

Buforując dane, Databricks zachowa je w pamięci, co przyspiesza przyszłe zapytania wymagające tych samych danych.

Zmaterializowane widoki

Zmaterializowane widoki przechowują wynik zapytania jako fizyczną tabelę, umożliwiając szybszy dostęp do powtarzalnych zapytań. W przeciwieństwie do widoków zwykłych, zmaterializowane widoki są obliczane i przechowywane, więc wyniki są gotowe do natychmiastowego zapytania.

Przykład:

‍

Zmaterializowane widoki są szczególnie przydatne w przypadku obciążeń analitycznych, które wymagają agregacji lub podsumowania w dużych zbiorach danych.

6. Monitorowanie i optymalizacja kosztów

Audyt zapytań SQL

Monitorowanie wydajności zapytań ma kluczowe znaczenie dla identyfikacji wąskich gardeł i optymalizacji wykorzystania zasobów. Databricks dostarcza narzędzia takie jak Profil zapytania oraz polecenie EXPLAIN, aby pomóc użytkownikom analizować wydajność zapytania:

‍

Zapewni to szczegółowy plan wykonania, pomagający zidentyfikować wszelkie nieefektywności zapytania.

Optymalizacja kosztów przetwarzania

• Automatyczne skalowanie klastrów: Włączając automatyczne skalowanie, klastry Databricks mogą automatycznie dostosowywać liczbę węzłów w zależności od wymagań obciążenia pracą, pomagając obniżyć koszty.
• Monitoruj czasy wykonywania zapytań: Długotrwałe zapytania często wskazują na problemy z partycjonowaniem lub obecność zbyt wielu małych plików. Monitorowanie czasów wykonania może pomóc w określeniu obszarów optymalizacji.

7. Porównanie technik optymalizacji danych

8. Podsumowanie i zalecenia

Zarządzanie dużymi zbiorami danych w Databricks wymaga wdrożenia kombinacji partycjonowania, porządkowania Z, automatycznej optymalizacji i innych technik pomocniczych. Najlepsze podejście zależy od różnych czynników, takich jak charakter danych, rodzaje uruchamianych zapytań i ogólne koszty obliczeniowe.

• Charakterystyka danych: Rozważ partycjonowanie według kolumn często używanych w zapytaniach.
• Rodzaj przetwarzania: To, czy Twój potok danych jest wsadowy, czy przesyłany strumieniowo, wpłynie na to, które techniki są najbardziej odpowiednie.
• Optymalizacja kosztów: Skorzystaj z automatycznej optymalizacji i automatycznego skalowania, aby zminimalizować koszty operacyjne.

Łącząc te techniki optymalizacji, możesz zapewnić lepszą wydajność, mniejsze koszty przechowywania i bardziej skalowalny potok danych w Databricks, ułatwiając zarządzanie dużymi zestawami danych w chmurze.

Ta rozszerzona wersja zapewnia dodatkowy kontekst i wyjaśnia, w jaki sposób każda technika przyczynia się do optymalizacji dużych zbiorów danych w Databricks.

Strategia na rzecz sukcesu: wdrożenie automatyzacji w celu zwiększenia produktywności

‍