Na czym polega architektura lakehouse typu medallion?

Architektura medalionu opisuje serię warstw danych, które określają jakość danych przechowywanych w Lakehouse. Usługa Azure Databricks zaleca zastosowanie wielowarstwowego podejścia do stworzenia jednego źródła prawdy dla produktów danych korporacyjnych.

Ta architektura gwarantuje niepodzielność, spójność, izolację i trwałość, ponieważ dane przechodzą przez wiele warstw weryfikacji i przekształceń przed zapisaniem w układzie zoptymalizowanym pod kątem wydajnej analizy. Terminy brązowe (surowe), srebrne (zweryfikowane) i złote (wzbogacone) opisują jakość danych w każdej z tych warstw.

Architektura medalionu jako wzorzec projektowania danych

Architektura medalionu to wzorzec projektowania danych używany do logicznego organizowania danych. Jej celem jest przyrostowe i stopniowe ulepszanie struktury i jakości danych w miarę ich przepływu przez poszczególne warstwy architektury (od tabel warstwy Bronze ⇒ Silver ⇒ Gold). Architektury medalionowe są czasami określane również jako architektury wieloskokowe.

Postępując zgodnie z postępem danych w tych warstwach, organizacje mogą przyrostowo poprawić jakość i niezawodność danych, dzięki czemu będą bardziej odpowiednie dla aplikacji do analizy biznesowej i uczenia maszynowego.

Stosowanie architektury medalonu jest zalecanym najlepszym rozwiązaniem, ale nie wymaganiem.

Przykładowa architektura medalionu

W tym przykładzie architektury medalionu przedstawiono brązowe, srebrne i złote warstwy do użycia przez zespół ds. operacji biznesowych. Każda warstwa jest przechowywana w innym schemacie wykazu operacji.

• Warstwa brązowa (ops.bronze): Pobiera nieprzetworzone dane z takich źródeł jak magazyn w chmurze, platforma Kafka i usługa Salesforce. W tym miejscu nie jest przeprowadzane czyszczenie danych ani walidacja.
• Warstwa srebrna (ops.silver): czyszczenie i walidacja danych są wykonywane w tej warstwie.
  • Dane dotyczące klientów i transakcji są czyszczone przez usuwanie pustych wartości oraz separowanie nieprawidłowych rekordów. Te zestawy danych są przyłączone do nowego zestawu danych o nazwie customer_transactions. Analitycy danych mogą używać tego zestawu danych do analizy predykcyjnej.
  • Podobnie konta i zestawy danych okazji sprzedaży z Salesforce są łączone w celu utworzenia account_opportunities, rozszerzonego o dane dotyczące konta.
  • Dane leads_raw są czyszczone w zestawie danych o nazwie leads_cleaned.
• Warstwa złota (ops.gold): ta warstwa jest przeznaczona dla użytkowników biznesowych. Zawiera mniej zestawów danych niż srebro i złoto.
  • customer_spending: Średnie i łączne wydatki dla każdego klienta.
  • account_performance: Dzienna wydajność dla każdego konta.
  • sales_pipeline_summary: informacje na temat całościowego potoku sprzedaży.
  • business_summary: Wysoce zagregowane informacje dla kadry kierowniczej.

Pozyskiwanie danych pierwotnych do warstwy z brązu

Warstwa brązowa zawiera nieprzetworzone, niewalidowane dane. Dane pozyskane w warstwie brązu zwykle mają następujące cechy:

• Zawiera i utrzymuje stan pierwotny źródła danych w oryginalnych formatach.
• Dołączany jest stopniowo i rośnie wraz z upływem czasu.
• Jest przeznaczony do używania przez obciążenia, które wzbogacają dane dla tabel srebrnych, a nie do uzyskiwania dostępu przez analityków i data scientistów.
• Służy jako pojedyncze źródło prawdy, zachowując wierność danych.
• Umożliwia ponowne przetwarzanie i inspekcję przez przechowywanie wszystkich danych historycznych.
• Może to być dowolna kombinacja transakcji strumieniowych i wsadowych ze źródeł, w tym magazynów obiektów w chmurze (na przykład S3, GCS, ADLS), magistral komunikatów (na przykład Kafka, Kinesis itp.) i systemów federacyjnych (na przykład Lakehouse Federation).

Ograniczanie oczyszczania lub walidacji danych

Minimalna weryfikacja danych jest wykonywana w warstwie brązowej. Aby zapewnić ochronę przed porzuconymi danymi, usługa Azure Databricks zaleca przechowywanie większości pól jako ciągów, wariantów lub plików binarnych w celu ochrony przed nieoczekiwanymi zmianami schematu. Kolumny metadanych mogą być dodawane, takie jak pochodzenie lub źródło danych (na przykład _metadata.file_name ).

Weryfikowanie i deduplikowanie danych w warstwie srebrnej

Czyszczenie i walidacja danych są wykonywane w warstwie srebrnej.

Buduj srebrne stoły z warstwy brązu

Aby utworzyć warstwę srebrną, odczytaj dane z co najmniej jednej tabeli z brązu lub srebra i zapisuj dane do tabel srebrnych.

Usługa Azure Databricks nie zaleca bezpośredniego zapisu do srebrnych tabel w trakcie pozyskiwania danych. Jeśli zapisujesz bezpośrednio z procesu pozyskiwania danych, wprowadzisz błędy spowodowane zmianami schematu lub uszkodzonymi rekordami w źródłach danych. Zakładając, że wszystkie źródła są tylko dodawane, skonfiguruj większość odczytów z warstwy bronze jako odczyty strumieniowe. Odczyty wsadowe powinny być zarezerwowane dla małych zestawów danych (na przykład małych tabel wymiarowych).

Warstwa srebrna reprezentuje zweryfikowane, oczyszczone i wzbogacone wersje danych. Warstwa srebra:

• Zawsze należy uwzględnić co najmniej jedną zweryfikowaną, niegregowaną reprezentację każdego rekordu. Jeśli reprezentacje zagregowane napędzają wiele obciążeń podrzędnych, te reprezentacje mogą znajdować się w warstwie srebrnej, ale zazwyczaj znajdują się w warstwie złota.
• To miejsce, w którym wykonujesz czyszczenie danych, deduplikację i normalizację.
• Poprawia jakość danych, poprawiając błędy i niespójności.
• Strukturyzuje dane w bardziej przystępnym formacie do dalszego przetwarzania.

Wymuszanie jakości danych

W tabelach silver są wykonywane następujące operacje:

• Wymuszanie schematów
• Obsługa wartości null i brakujących wartości
• Deduplikacja danych
• Rozwiązywanie problemów z danymi nieuporządkowanymi i późno przybywającymi
• Kontrole jakości danych i egzekwowanie
• Ewolucja schematu
• Rzutowanie typów
• Połączenia

Rozpoczynanie modelowania danych

Często rozpoczyna się modelowanie danych w warstwie srebrnej, w tym wybieranie sposobu reprezentowania silnie zagnieżdżonych lub częściowo ustrukturyzowanych danych:

• Użyj VARIANT typu danych.
• Użyj JSON ciągów.
• Tworzenie struktur, map i tablic.
• Spłaszczanie schematu lub normalizacja danych w wielu tabelach.

Analiza zużycia energii z warstwą złota

Warstwa złota reprezentuje wysoce wyrafinowane widoki danych, które napędzają analizę podrzędną, pulpity nawigacyjne, uczenie maszynowe i aplikacje. Dane warstwy złotej są często wysoce agregowane i filtrowane dla określonych okresów lub regionów geograficznych. Zawiera on semantycznie znaczące zestawy danych, które są mapowane na funkcje i potrzeby biznesowe.

Warstwa złota:

• Składa się z zagregowanych danych dostosowanych do analizy i raportowania.
• Jest zgodna z logiką biznesową i wymaganiami.
• Jest zoptymalizowany pod kątem wydajności zapytań i dashboardów.

Dopasowanie do logiki biznesowej i wymagań

Warstwa złota to miejsce, w którym modelujesz dane na potrzeby raportowania i analizy przy użyciu modelu wymiarowego, ustanawiając relacje i definiując miary. Analitycy z dostępem do danych w złocie powinni mieć możliwość znajdowania danych specyficznych dla domeny i odpowiadania na pytania.

Ponieważ warstwa złota modeluje domenę biznesową, niektórzy klienci tworzą wiele warstw złota, aby spełnić różne potrzeby biznesowe, takie jak kadry, finanse i dział IT.

Tworzenie agregacji dostosowanych do analizy i raportowania

Organizacje często muszą tworzyć funkcje agregujące dla miar, takich jak średnie, liczby, maksimum i minimum. Jeśli na przykład twoja firma musi odpowiedzieć na pytania dotyczące łącznej sprzedaży tygodniowej, możesz utworzyć zmaterializowany widok o nazwie weekly_sales , który poprzedza te dane, aby analitycy i inni nie musieli ponownie tworzyć często używanych zmaterializowanych widoków.

CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW weekly_sales AS
SELECT week,
       prod_id,
       region,
       SUM(units) AS total_units,
       SUM(units * rate) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY week, prod_id, region

Optymalizowanie pod kątem wydajności zapytań i pulpitów nawigacyjnych

Optymalizacja tabel warstw złota pod kątem wydajności jest najlepszym rozwiązaniem, ponieważ te zestawy danych są często odpytywane. Duże ilości danych historycznych są zwykle dostępne w warstwie sliver i nie są materializowane w warstwie złota.

Kontrolowanie kosztów przez dostosowanie częstotliwości pozyskiwania danych

Kontrolowanie kosztów przez określenie, jak często pozyskiwać dane.