如何為AI/ML工作負載選擇最佳的開放式桌子格式？

本指南可幫助AI/ML專業人員選擇右開放餐桌格式（Apache Iceberg，Delta Lake或Apache Hudi）的工作量。 它概述了這些格式比傳統數據湖的關鍵優勢，重點是性能，可伸縮性和實時更新。 目錄的

表：

為什麼打開表格式對於AI/ML

至關重要
• 鍵優點
  • ai/ml用例比較
  了解Apache Iceberg
• 了解Apache Delta Lake
• 理解Apache Hudi
• 選擇適合您的AI/ML需求的正確格式
• 結論
>

為什麼打開的表格式對於AI/ML工作負載至關重要：

> >傳統數據湖缺乏關鍵特徵。 這三個打開的​​表格格式解決了以下局限性：

三角洲湖

1. apache hudi
鍵優點：
這些格式克服了共同的數據湖挑戰：

酸性交易：

>通過並發讀取和寫入保證可靠性。

• 歷史數據跟踪：再現過去的數據狀態進行調試，ML培訓和審計。
• >可擴展的數據和元數據：通過文件壓實實時可擴展性。
• ai/ml用例比較： 該指南比較了每種格式的適用性：

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特徵商店：

培訓ML模型的數據要求。

• 模型培訓：培訓ML模型的數據要求。
可伸縮的ML管道：
• 處理大規模數據處理。
• Apache Iceberg：

冰山是一種行業標準的開放式格式，可在大規模數據集上提供高性能分析。 它在：中脫穎而出 >

特徵存儲：

與快照隔離的酸性交易，用於並發寫入和架構進化而不會破壞查詢。 使用快照的時間旅行可以查詢較舊版本。 隱藏的分區和元數據索引提高查詢性能。

>

模型培訓：

通過時間旅行和快照隔離進行了更快的模型訓練，優化了快速數據檢索。 通過隱藏的分區和謂詞下降，有效的數據過濾。 支持架構進化。

• >可伸縮的ML管道：與火花，弗林克，trino和Presto的兼容性。 更快的管道執行和成本節省的增量數據處理。 酸性交易確保可靠的管道。
• Apache Delta Lake：
• Delta Lake由Databricks開發，Delta Lake與Spark無縫集成。 它的優勢在於：
  • 特徵存儲：酸性交易和並發控制。 元數據層跟踪交易，實施數據完整性和模式變化。 時間旅行功能允許查詢過去的數據版本。 通過元數據和事務日誌優化查詢性能。 支持實時更改。
  • 模型培訓：可靠的，版本的培訓數據，具有酸性交易。 時間旅行和回滾功能提高了可重複性和調試。 Z排序改善查詢性能。 支持模式變化而不會影響可用性。 >
  • >可伸縮的ML管道：緊密的火花集成簡化了ML Workflow集成。 使用火花結構化流媒體進行實時流式傳輸，可以更快地決策。 酸性交易支持多個並發的ML團隊。

  apache hudi：

  HUDI用交易存儲層增強了Apache Data Lake堆棧，用於實時分析和增量處理。 它的主要特徵是：

  特徵商店：
  • 酸性交易，通過提交時間表和元數據層進行事件跟踪。 架構進化（有警告）。 時間旅行和回滾。 通過索引技術提高了查詢性能。 使用合併讀取（MOR）優化了經常更新的表。 支持流寫作（微批次或增量批次）。 >
  模型培訓：
  • 用於諸如欺詐檢測的應用程序的實時更新。 由於增量數據加載而導致的計算成本降低。 無縫合併在讀取增量查詢中。 柔性攝入模式優化批處理和實時ML培訓。
  >可伸縮的ML管道：
  • >專為流式工作負載而設計。 內置的小文件管理。 具有記錄級更新和刪除的高效數據集演變。
  比較表：

  選擇正確的格式：

  >
  • >冰山：最適合大規模批處理處理，具有高級元數據管理和時間旅行需求。
  • 三角洲湖：非常適合實時，流式工作負載需要酸交易和增量處理。
  > hudi：
  • 最適合實時流和細粒度數據控制中的高頻更新。
  結論：

  最佳選擇取決於您的特定AI/ML工作負載要求。 考慮您在做出決定時是否優先考慮流媒體數據，實時更新，高級數據管理，歷史版本控製或批處理處理優化。 >

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