AI/ML 워크로드를위한 최상의 오픈 테이블 형식을 선택하는 방법은 무엇입니까?

이 안내서는 AI/ML 전문가가 작업량에 대한 올바른 오픈 테이블 형식 (Apache Iceberg, Delta Lake 또는 Apache Hudi)을 선택할 수 있도록 도와줍니다. 성능, 확장 성 및 실시간 업데이트에 중점을 둔 기존 데이터 호수에 대한 이러한 형식의 주요 장점을 간략하게 설명합니다. 목차 :

ai/ml 핵심 장점

ai/ml 유스 케이스 비교

아파치 빙산 이해 Apache Delta Lake 이해 Apache Hudi 이해

ai/ml 필요에 대한 올바른 형식을 선택하십시오
• 결론
  AI/ml 워크로드에 오픈 테이블 형식이 필수적인 이유 :
  • 전통적인 데이터 호수에는 중요한 특징이 부족합니다. 이 세 가지 오픈 테이블 형식은 다음과 같은 한계를 다룹니다
  아파치 빙산 델타 레이크 아파치 hudi
주요 장점 : 이 형식은 일반적인 데이터 호수 도전 과제를 극복합니다 :
산 거래 :
• 동시 읽기 및 쓰기에 대한 신뢰성을 보장합니다 역사적 데이터 추적 :
디버깅, ML 교육 및 감사를위한 과거 데이터 상태 재생산. 확장 가능한 데이터 및 메타 데이터 :
• 파일 압축을 통한 실시간 확장 성
ai/ml 유스 케이스 비교 : 가이드는 각 형식의 적합성을 비교합니다
• 피처 스토어 :
ML 모델 교육에 대한 데이터 요구 사항 모델 교육 :
• ML 모델 교육에 대한 데이터 요구 사항 확장 가능한 ML 파이프 라인 :
대규모 데이터 처리 처리

Apache Iceberg :

Iceberg는 대규모 데이터 세트에 대한 고성능 분석을 제공하는 업계 표준 오픈 테이블 형식입니다. 탁월한 :

피처 스토어 :

쿼리를 방해하지 않고 동시 쓰기 및 스키마 진화를위한 스냅 샷 격리가있는 산성 트랜잭션. 스냅 샷을 사용하여 시간 여행을하면 이전 버전을 쿼리 할 수 ​​있습니다. 숨겨진 파티셔닝 및 메타 데이터 인덱싱 쿼리 성능을 향상시킵니다

모델 교육 :
1. 시간 여행 및 스냅 샷 격리를 통한 더 빠른 모델 교육을위한 최적화 된 빠른 데이터 검색. 숨겨진 파티셔닝 및 술어 푸시 다운을 통한 효율적인 데이터 필터링. 스키마 진화를 지원합니다.
확장 가능한 ML 파이프 라인 :
2. Spark, Flink, Trino 및 Presto와의 호환성. 비용 절감을위한 더 빠른 파이프 라인 실행 및 증분 데이터 처리. 산성 거래는 신뢰할 수있는 파이프 라인을 보장합니다
3. 아파치 델타 레이크 :

Delta Lake는 Databricks에 의해 개발 된 Spark와 완벽하게 통합됩니다. 그 강점은 다음과 같습니다

기능 저장소 :

산성 거래 및 동시성 제어. 메타 데이터 계층은 트랜잭션을 추적하여 데이터 무결성 및 스키마 변경을 시행합니다. 시간 여행 기능을 사용하면 과거 데이터 버전을 쿼리 할 수 ​​있습니다. 메타 데이터 및 트랜잭션 로그를 통해 최적화 된 쿼리 성능. 실시간 변경 사항을 지원합니다 모델 교육 :

산 거래를 통한 신뢰할 수있는 버전 교육 데이터. 시간 여행 및 롤백 기능은 재현성과 디버깅을 향상시킵니다. Z- 주문은 쿼리 성능을 향상시킵니다. 가용성에 영향을 미치지 않고 스키마 변경을 지원합니다 확장 가능한 ML 파이프 라인 :
• 타이트 스파크 통합은 ML 워크 플로 통합을 단순화합니다. 스파크 구조 스트리밍으로 실시간 스트리밍을 통해 더 빠른 의사 결정이 가능합니다. 산 거래는 여러 동시 ML 팀을 지원합니다 아파치 hudi :
• Hudi는 실시간 분석 및 증분 처리를위한 트랜잭션 스토리지 계층으로 Apache Data Lake 스택을 향상시킵니다. 주요 특징은 다음과 같습니다. 기능 저장소 : 산성 거래, 커밋 타임 라인 및 메타 데이터 레이어를 통한 이벤트 추적. 스키마 진화 (경고 포함). 시간 여행 및 롤백. 인덱싱 기술을 통한 쿼리 성능 향상. merge-on-read (MOR)를 사용하여 자주 업데이트되는 테이블을 최적화했습니다. 스트리밍을 지원합니다 (마이크로 배치 또는 증분 배치) 모델 교육 :
사기 탐지와 같은 응용 프로그램에 대한 실시간 업데이트. 증분 데이터로드로 인한 계산 비용이 낮아집니다. Seamless Merge-on-Read 증분 쿼리. 유연한 섭취 모드 배치 및 실시간 ML 교육을 최적화하십시오 확장 가능한 ML 파이프 라인 :
• 스트리밍 워크로드를 위해 설계되었습니다. 내장 소형 파일 관리. 레코드 수준 업데이트 및 삭제가있는 효율적인 데이터 세트 진화 비교 테이블 :

올바른 형식 선택 :

빙산 :

고급 메타 데이터 관리 및 시간 여행 요구를 가진 대규모 배치 처리에 가장 적합합니다. 델타 레이크 : 실시간, 산성 트랜잭션 및 증분 처리가 필요한 스트리밍 워크로드에 이상적입니다.

Hudi :
• 실시간 스트리밍 및 세밀한 데이터 제어에서 고주파 업데이트에 가장 적합합니다. 결론 :
최적의 선택은 특정 AI/ML 워크로드 요구 사항에 따라 다릅니다. 결정을 내릴 때 스트리밍 데이터, 실시간 업데이트, 고급 데이터 관리, 과거 버전 작성 또는 배치 처리 최적화 우선 순위를 정하십시오.

위 내용은 AI/ML 워크로드를위한 최상의 오픈 테이블 형식을 선택하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!