Bagaimana untuk memilih format jadual terbuka terbaik untuk beban kerja AI/ML?

Panduan ini membantu profesional AI/ML memilih format meja terbuka yang betul (Apache Iceberg, Delta Lake, atau Apache Hudi) untuk beban kerja mereka. Ia menggariskan kelebihan utama format ini melalui tasik data tradisional, memberi tumpuan kepada prestasi, skalabilitas, dan kemas kini masa nyata.

Jadual Kandungan:

• mengapa format meja terbuka penting untuk AI/ml
  • Kelebihan Utama
  • ai/ml menggunakan perbandingan kes
• Memahami Iceberg Apache
• Memahami Apache Delta Lake
• Memahami Apache Hudi
• memilih format yang tepat untuk keperluan AI/ML anda
• Kesimpulan

mengapa format meja terbuka penting untuk beban kerja AI/ml:

Tasik data tradisional tidak mempunyai ciri -ciri penting. Tiga format meja terbuka ini menangani batasan ini:

1. Apache Iceberg
2. Delta Lake
3. Apache hudi

Kelebihan Utama:

Format ini mengatasi cabaran tasik data biasa:

Urus niaga asid
• : kebolehpercayaan yang dijamin dengan bacaan serentak dan menulis.
• Penjejakan Data Sejarah: Menghasilkan semula keadaan data masa lalu untuk debugging, latihan ML, dan pengauditan.
• data berskala & metadata: skalabilitas masa nyata melalui pemadatan fail.

ai/ml menggunakan perbandingan kes:

Panduan membandingkan kesesuaian setiap format untuk:

• kedai ciri: Keperluan data untuk model ML latihan.
• Latihan Model: Keperluan data untuk model ML latihan.
• saluran paip ml berskala: mengendalikan pemprosesan data berskala besar.

Apache Iceberg:

Iceberg adalah format meja terbuka standard industri yang menawarkan analisis prestasi tinggi pada dataset besar-besaran. Ia unggul dalam:

• Ciri -ciri kedai: Urus niaga asid dengan pengasingan snapshot untuk menulis serentak dan evolusi skema tanpa mengganggu pertanyaan. Perjalanan masa menggunakan gambar membolehkan pertanyaan versi lama. Pengindeksan Partitioning dan Metadata Tersembunyi Meningkatkan Prestasi Pertanyaan.
• Latihan Model: Mengoptimumkan pengambilan data cepat untuk latihan model yang lebih cepat melalui perjalanan masa dan pengasingan snapshot. Penapisan data yang cekap melalui pembahagian tersembunyi dan pushdown predikat. Menyokong evolusi skema.
• Pipelin ML berskala: keserasian dengan percikan, flink, trino, dan presto. Pelaksanaan saluran paip yang lebih cepat dan pemprosesan data tambahan untuk penjimatan kos. Urus niaga asid memastikan saluran paip yang boleh dipercayai.

Apache Delta Lake:

Dibangunkan oleh Databricks, Delta Lake mengintegrasikan dengan lancar dengan Spark. Kekuatannya terletak di:

• Ciri -ciri Ciri: Urus niaga asid dan kawalan bersamaan. Lapisan metadata mengesan urus niaga, menguatkuasakan integriti data dan perubahan skema. Fungsi perjalanan masa membolehkan pertanyaan versi data masa lalu. Prestasi pertanyaan yang dioptimumkan melalui metadata dan log transaksi. Menyokong perubahan masa nyata.
• Latihan Model: Data latihan yang boleh dipercayai, versi dengan urus niaga asid. Ciri -ciri perjalanan dan rollback masa meningkatkan kebolehulangan dan debugging. Z-Pesanan meningkatkan prestasi pertanyaan. Menyokong perubahan skema tanpa memberi kesan kepada ketersediaan.
• saluran paip ml berskala: Integrasi percikan ketat memudahkan integrasi aliran kerja ML. Streaming masa nyata dengan streaming berstruktur Spark membolehkan membuat keputusan lebih cepat. Transaksi asid menyokong pelbagai pasukan ML bersamaan.

Apache hudi:

Hudi meningkatkan tumpukan tasik data Apache dengan lapisan penyimpanan transaksional untuk analisis masa nyata dan pemprosesan tambahan. Ciri -ciri utamanya ialah:

• Kedai Ciri: Urus niaga asid, penjejakan acara melalui garis masa komit dan lapisan metadata. Evolusi skema (dengan kaveat). Perjalanan masa dan pengembalian semula. Prestasi pertanyaan yang lebih baik melalui teknik pengindeksan. Dioptimumkan jadual yang sering dikemas kini menggunakan Merge-on-Read (MOR). Menyokong Streaming Writes (batch micro-batch atau tambahan).
• Latihan model: kemas kini masa nyata untuk aplikasi seperti pengesanan penipuan. Kos pengiraan yang lebih rendah disebabkan oleh pemuatan data tambahan. Pertanyaan tambahan gabungan yang dibaca dengan lancar. Mod pengambilan fleksibel mengoptimumkan batch dan latihan ml masa nyata.
• saluran paip ML berskala: Direka untuk beban kerja streaming. Pengurusan fail kecil terbina dalam. Evolusi dataset yang cekap dengan kemas kini dan pemadaman peringkat rekod.

Jadual perbandingan:

Memilih format yang betul:

• Iceberg: terbaik untuk pemprosesan batch berskala besar dengan pengurusan metadata lanjutan dan keperluan perjalanan masa.
• Delta Lake: Sesuai untuk masa nyata, beban kerja streaming yang memerlukan urus niaga asid dan pemprosesan tambahan.
• hudi: terbaik untuk kemas kini frekuensi tinggi dalam aliran masa nyata dan kawalan data halus.

Kesimpulan:

Pilihan optimum bergantung kepada keperluan beban kerja AI/ML khusus anda. Pertimbangkan sama ada anda mengutamakan data streaming, kemas kini masa nyata, pengurusan data canggih, versi bersejarah, atau pengoptimuman pemprosesan batch semasa membuat keputusan anda.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk memilih format jadual terbuka terbaik untuk beban kerja AI/ML?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!