Lac Delta : Une introduction pratique avec des exemples concrets

Mise en place du lac Delta

Passons maintenant à la mise en place du lac Delta ! Je vais vous expliquer en deux étapes simples :

Étape 1 : Installer Apache Spark et Delta Lake

Pour commencer, assurez-vous que vous disposez d'un environnement Apache Spark. Installez ensuite le

Le paquet Delta Lake (si vous utilisez Python) avec la commande suivante :

pip install pyspark delta-spark

La commande ci-dessus installe le paquet delta-spark, qui équipe votre session Spark des intégrations Delta Lake nécessaires.

Étape 2 : Configurer Delta Lake avec Spark

Après avoir installé le package, configurez votre session Spark pour utiliser Delta Lake avec

ces paramètres :

from pyspark.sql import SparkSession

# Initialize a SparkSession with Delta support
spark = SparkSession.builder \
    .appName("DeltaLakePractice") \
    .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension") \
    .config("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") \
    .getOrCreate()

# Check if Spark is working
print("Spark Session Created Successfully!")

Ici, la session Spark est mise en place avec deux configurations critiques. Le premier permet 

Les extensions SQL de Delta Lake et la seconde définit Delta Lake comme l'extension par défaut. 

en veillant à ce que vos données au format Delta soient correctement traitées.

L'essentiel sur le lac Delta

Passons maintenant aux principes de base. Delta Lake vous permet de créer des tableaux conformes à la norme ACID à l'aide d'une simple API DataFrame.

Étape 1 : Création d'un tableau Delta

Créez un tableau Delta en écrivant un DataFrame au format Delta :

# Sample DataFrame creation
data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Cathy", 29)]
columns = ["name", "age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)

# Save the DataFrame as a Delta table (overwrite mode replaces any existing data)
df.write.format("delta").mode("overwrite").save("/path/to/delta/table")

L'extrait de code ci-dessus crée un DataFrame de base et l'écrit dans un chemin spécifié en utilisant le format Delta. L'utilisation de mode("overwrite") garantit que toutes les données existantes sont remplacées.

Étape 2 : Lecture d'un tableau Delta 

Une fois qu'un tableau Delta est créé, lisez ses données comme suit :

# Load the Delta table from a specified path
delta_df = spark.read.format("delta").load("/path/to/delta/table")
delta_df.show()

L'extrait ci-dessus charge le tableau Delta dans un DataFrame et affiche son contenu à l'aide de la méthode show(), confirmant ainsi que les données ont été correctement lues.

Étape 3 : Écriture dans un tableau Delta (ajout et écrasement)

Delta Lake prend en charge plusieurs modes d'écriture, ce qui vous permet d'ajouter progressivement de nouveaux enregistrements (append) ou de remplacer des données existantes (overwrite) tout en maintenant les garanties ACID.

Ajout de données

Ajouter de nouvelles données à un tableau Delta existant :

# New data to append
new_data = [("David", 40)]
new_df = spark.createDataFrame(new_data, columns)

# Append data to the existing Delta table
new_df.write.format("delta").mode("append").save("/path/to/delta/table")

Le mode "append" est utilisé pour ajouter de nouvelles lignes au tableau sans affecter les données existantes.

Ecraser les données

Remplacer l'ensemble du tableau Delta par les données actualisées :

# Updated data for overwrite
updated_data = [("Alice", 35), ("Bob", 46), ("Cathy", 30)]
updated_df = spark.createDataFrame(updated_data, columns)

# Overwrite the current contents of the Delta table
updated_df.write.format("delta").mode("overwrite").save("/path/to/delta/table")

L'utilisation du mode "overwrite" remplace entièrement le contenu du tableau Delta par le nouveau DataFrame mis à jour. nouveau DataFrame mis à jour.

Caractéristiques avancées du lac Delta

Cette section couvre certaines des puissantes fonctionnalités du lac Delta au-delà des opérations de base. 

Nous verrons notamment comment vous pouvez consulter les versions antérieures de vos données, gérer automatiquement les modifications de schéma et effectuer des transactions multi-opérations de manière atomique.

Voyage dans le temps (interrogation d'anciennes versions de données)

La fonction de voyage dans le temps de Delta Lake vous permet d'accéder aux versions précédentes de votre tableau. Chaque opération d'écriture sur un tableau Delta crée une nouvelle version afin que vous puissiez interroger un état antérieur de vos données. J'ai utilisé cette fonction pour vérifier les modifications de données, déboguer des problèmes ou restaurer un instantané précédent en cas de problème.

# Querying an earlier version (version 0) of the Delta table:
historical_df = spark.read.format("delta") \
    .option("versionAsOf", 0) \
    .load("/path/to/delta/table")
historical_df.show()

Évolution et application des schémas

Au fur et à mesure que les ensembles de données évoluent, de nouvelles colonnes peuvent être ajoutées. Delta Lake peutfaire évoluer automatiquementle schéma , en fusionnant de nouveaux champs dans un tableau existant tout en assurant la cohérence desdonnées . Cela signifie que vous n'avez pas besoin de recréer ou d'ajuster manuellement vos tableaux chaque fois que votre structure de données change.

Ajoutons des données avec un schéma mis à jour en utilisant l'évolution automatique du schéma :

# Create a DataFrame with an additional "country" column:
new_data = [("Alice", 34, "USA"), ("Bob", 45, "Canada")]
columns = ["name", "age", "country"]
new_df = spark.createDataFrame(new_data, columns)

# Append the new data to the Delta table with schema evolution enabled:
new_df.write.format("delta") \
    .mode("append") \
    .option("mergeSchema", "true") \
    .save("/path/to/delta/table")

Ici, le DataFrame new_df contient une colonne supplémentaire, country. En utilisant option("mergeSchema", "true") , le moteur du lac Delta met automatiquement à jour le schéma du tableau pour prendre en compte la nouvelle colonne tout en ajoutant les données en toute sécurité !

Transactions du lac Delta (ACID)

Les transactions ACID de Delta Lake garantissent l'exécution fiable des opérations complexes sur le site, même en cas de forte concurrence. Cela signifie qu'une série d'opérations (telles que les mises à jour et les insertions) sont traitées comme une seule unité. Si une partie de latransaction échoue, aucune modification n'est appliquée, ce qui garantit la cohérence devos données.

Effectuons une transaction atomique avec une opération MERGE:

-- Execute a MERGE statement in SQL to update or insert data atomically:
MERGE INTO delta./path/to/delta/table AS target
USING (SELECT 'Alice' AS name, 35 AS age, 'USA' AS country) AS source
ON target.name = source.name AND target.country IS NULL
WHEN MATCHED THEN 
   UPDATE SET target.age = source.age, target.country = source.country
WHEN NOT MATCHED THEN 
   INSERT (name, age, country) VALUES (source.name, source.age, source.country)

Dans l'exemple ci-dessus, l'instruction MERGE recherche dans le tableau cible les tableaux dont le nom correspond et dont le champ pays est NULL. Si une correspondance est trouvée, laligne est mise à jour; dans le cas contraire, un nouvel enregistrement est inséré .

Remarquez que même s'il existe déjà une ligne pour "Alice" dans le tableau, la condition target.country IS NULL peut amener l'opération à insérer une nouvelle ligne plutôt que d'en mettre une à jour avec un pays non nul. Cet exemple démontre l'importance de définir avec soin les critères de correspondance dans les opérations transactionnelles.

Bonnes pratiques pour l'utilisation du lac Delta

Voici les meilleures pratiques que j'applique lorsque je travaille avec Delta Lake. Ils peuvent vous aider à créer des pipelines de données efficaces et faciles à maintenir.

Partitionnement efficace des données

Le partitionnement de vos tableaux Delta peut améliorer de manière significative les performances des requêtes lorsque vous de grands ensembles de données.

Conseil : Lorsque vous écrivez votre DataFrame, utilisez l'option .partitionBy("column_name") pour diviser vos données en morceaux plus petits et plus faciles à gérer (par exemple, par date ou par catégorie). Cette approche permet de réduire la quantité de données analysées lors derequêtes typiquessur le site .

Gestion des métadonnées avec Delta Lake

Delta Lake utilise un journal des transactions ( _delta_log) pour conserver les métadonnées de toutes les opérations effectuées sur votre table. opérations effectuées sur votre tableau.

Conseil : Planifiez des opérations de maintenance périodiques (telles que la commande VACUUM ) pour supprimer les fichiers de données obsolètes et rationaliser les métadonnées. Cela permet d'accélérer les performances des requêtes et de faciliter la gestion des grands ensembles de données.

Optimiser les performances avec l'ordre en Z

L'ordonnancement en Z est une technique de regroupement des données qui organise les données sur le disque afin d'améliorer l'efficacité des requêtes, en particulier lors du filtrage sur des colonnes spécifiques :

OPTIMIZE delta./path/to/delta/table
ZORDER BY (name, age);

La commande SQL ci-dessus indique à Delta Lake de réorganiser physiquement les données en fonction des colonnes name et age. En regroupant les valeurs similaires, les requêtes qui filtrent sur ces colonnes analysent moins de données et s'exécutent plus rapidement.

Dépannage et débogage de Delta Lake

Lorsque vous travaillez avec le lac Delta, vous pouvez parfois rencontrer des obstacles. Laclé est de considérer ces défis comme des opportunités d'approfondir votre compréhension et de maîtriser la technologie. Voici quelques-uns de mes points de vue et conseils pratiques pour vous remettre sur le cursus.

Erreurs courantes et solutions

Vous pouvez rencontrer des problèmes tels que des incohérences de schéma ou des problèmes d'alignement de partition . Par exemple, si vos données entrantes ne correspondent pas au schéma du tableau, vous risquez de voir apparaître des erreurs lors des opérations d'écriture. Envisagez d'utiliser des options telles que mergeSchema pour permettre à Delta Lake de s'adapter. 

De même, si les performances de vos requêtes diminuent, vérifiez si vos données sont partitionnées de manière optimale ou si une commande de maintenance telle que VACUUM peut vous aider à supprimer les fichiers obsolètes.

Débogage des opérations des tableaux Delta 

Si les choses ne fonctionnent pas comme prévu, ne vous inquiétez pas : cela fait partie du processus ! Une excellente première étape consiste à inspecter le journal des transactions (qui se trouve dans le répertoire _delta_log ). Ce journal offre un historique détaillé des transactions et peut vous aider à déterminer quand et où les choses ont dérapé .

En outre, si vous remarquez des incohérences ou des changements inattendus, essayez d'utiliser le voyage dans le temps pour comparer les différentes versions des tableaux. Cette approche vous aidera à isoler le problème et à comprendre les événements qui ont conduit à l'erreur.

Conclusion

Delta Lake offre de nombreux avantages - des transactions ACID robustes à la gestion efficace des métadonnées, en passant par des fonctionnalités telles que le voyage dans le temps et l'évolution des schémas - qui vous permettent de créer des pipelines de données résilients et évolutifs (). Son intégration avec Apache Spark signifie que Delta Lake pourrait être le complément idéal pour rationaliser vos flux de travail si vous êtes déjà investi dans l'écosystème Spark.

Pour ceux qui souhaitent approfondir leur compréhension, je vous encourage à explorer d'autres ressources sur DataCamp :

1. Cours sur les concepts de Databricks - Apprenez les principes fondamentaux de Databricks et Delta Lake, y compris la façon dont ils améliorent le traitement des données et les flux de travail analytiques.
2. Cours Big Data Fundamentals with PySpark - Bénéficiez d'une expérience pratique avec Apache Spark et PySpark, en maîtrisant les techniques de traitement efficace des ensembles de données à grande échelle.
3. Cours d'introduction à l'ingénierie des données - Comprenez les concepts fondamentaux de l'ingénierie des données et construisez une base solide pour la gestion des données volumineuses (big data).
4. Cours "Comprendre l'architecture moderne des données " - Explorez les meilleures pratiques et les tendances actuelles en matière d'architecture moderne des données, pour vous aider à garder une longueur d'avance dans le paysage dynamique des données d'aujourd'hui.

Bon apprentissage et bonne chance pour votre voyage dans le domaine des données !