Comment choisir le meilleur format de table ouverte pour les charges de travail AI / ML?

Ce guide aide les professionnels de l'IA / ML à choisir le bon format de table ouverte (Apache Iceberg, Delta Lake ou Apache Hudi) pour leurs charges de travail. Il décrit les principaux avantages de ces formats par rapport aux lacs de données traditionnels, en nous concentrant sur les performances, l'évolutivité et les mises à jour en temps réel.

Table des matières:

• Pourquoi les formats de table ouverts sont essentiels pour Ai / Ml
  • Avantages clés
  • AI / ML Comparaison du cas d'utilisation
• Comprendre Apache iceberg
• Comprendre Apache Delta Lake
• Comprendre Apache Hudi
• Choisir le bon format pour vos besoins AI / ML
• Conclusion

Pourquoi les formats de table ouverts sont essentiels pour les charges de travail AI / ML:

Les lacs de données traditionnels manquent de caractéristiques cruciales. Ces trois formats de table ouverts abordent ces limitations:

1. apache iceberg
2. Delta Lake
3. apache hudi

Avantages clés:

Ces formats surmontent les défis de données de données communes:

• Transactions acides: Fiabilité garantie avec des lectures et des écritures simultanées.
• Suivi des données historiques: reproduire les états de données antérieurs pour le débogage, la formation ML et l'audit.
• Données et métadonnées évolutives: Évolutivité en temps réel via le compactage du fichier.

AI / ML Comparaison du cas d'utilisation:

Le guide compare la pertinence de chaque format pour:

• Stores de fonctionnalités: Exigences de données pour la formation des modèles ML.
• Formation du modèle: Exigences de données pour la formation des modèles ML.
• Pipelines ML évolutifs: Gestion du traitement des données à grande échelle.

apache iceberg:

iceberg est un format de table ouvert standard de l'industrie offrant des analyses hautes performances sur des ensembles de données massifs. Il excelle dans:

• Stores de caractéristiques: Transactions acides avec isolement instantané pour les écritures simultanées et l'évolution du schéma sans perturber les requêtes. Le voyage dans le temps utilisant des instantanés permet d'interroger des versions plus anciennes. Le partitionnement caché et l'indexation des métadonnées améliorent les performances de la requête.
• Formation du modèle: Récupération rapide des données rapide pour une formation de modèle plus rapide via les voyages dans le temps et l'isolement d'instantané. Filtrage efficace de données grâce à un partitionnement caché et à la poussée des prédicats. Soutient l'évolution du schéma.
• Pipelines ML évolutifs: Compatibilité avec Spark, Flink, Trino et Presto. Exécution plus rapide du pipeline et traitement incrémentiel des données pour les économies de coûts. Les transactions acides assurent des pipelines fiables.

APACHE Delta Lake:

développé par Databricks, Delta Lake s'intègre parfaitement à Spark. Ses forces se trouvent:

• Stores de fonctions: Transactions acides et contrôle de la concurrence. Les couches de métadonnées suivent les transactions, appliquant l'intégrité des données et les modifications du schéma. La fonctionnalité de voyage dans le temps permet d'interroger les versions de données passées. Performances de requête optimisées via les métadonnées et les journaux de transaction. Prend en charge les changements en temps réel.
• Formation du modèle: Données de formation fiables et versées avec des transactions acides. Le voyage dans le temps et les fonctionnalités de recul améliorent la reproductibilité et le débogage. L'ordre z améliore les performances de requête. Prend en charge les changements de schéma sans avoir un impact sur la disponibilité.
• Pipelines ML évolutifs: L'intégration de l'étincelle serrée simplifie l'intégration du flux de travail ML. Le streaming en temps réel avec un streaming structuré Spark permet une prise de décision plus rapide. Les transactions acides prennent en charge plusieurs équipes ML simultanées.

Apache Hudi:

Hudi améliore la pile de lacs de données Apache avec une couche de stockage transactionnelle pour l'analyse en temps réel et le traitement incrémentiel. Ses caractéristiques clés sont:

• Stores de fonctionnalités: Transactions acides, suivi des événements via des délais de validation et des couches de métadonnées. Évolution du schéma (avec des mises en garde). Voyage dans le temps et recul. Amélioration des performances de la requête grâce à des techniques d'indexation. Tables optimisées fréquemment mises à jour à l'aide de Merge-on Read (MOR). Prend en charge les écritures de streaming (micro-lots ou lot incrémentiel).
• Formation du modèle: Mises à jour en temps réel pour des applications telles que la détection de fraude. Réduire les coûts de calcul en raison du chargement incrémentiel de données. Requêtes incrémentielles de fusion sans couture. Les modes d'ingestion flexibles optimisent le lot et la formation en temps réel.
• Pipelines ML évolutifs: Conçu pour les charges de travail en streaming. Gestion intégrée des petits fichiers. Évolution efficace de l'ensemble de données avec les mises à jour et les suppressions de niveau enregistrel.

Tableau de comparaison:

Feature	Iceberg	Delta Lake	Hudi
ACID Transactions	Yes	Yes	Yes
Schema Evolution	Yes	Yes	Yes
Time Travel & Versioning	Yes	Yes	Yes
Query Optimization	Yes (Best)	Yes	Yes
Real-time Streaming Support	No	Yes	Yes (Best)
Storage Optimization	Yes	Yes	Yes

Choisir le bon format:

• iceberg: Meilleur pour le traitement par lots à grande échelle avec gestion avancée des métadonnées et besoins de voyage dans le temps.
• Lac delta: Idéal pour les charges de travail en temps réel, nécessitant des transactions acides et un traitement incrémentiel.
• Hudi: Mieux pour les mises à jour à haute fréquence dans le streaming en temps réel et le contrôle des données à grain fin.

Conclusion:

Le choix optimal dépend de vos exigences spécifiques de charge de travail AI / ML. Déterminez si vous hiérarchisez les données de streaming, les mises à jour en temps réel, la gestion avancée des données, le versioning historique ou l'optimisation du traitement par lots lors de votre décision.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!