ڊيٽا ڍنڍون گڏ ڪن ٿيون ڊيٽا گودام ۽ ڪاروبار لاءِ ڊيٽا ڍنڍ جا تصور.
اهي اوزار توهان کي ڊيٽا گودامن ۾ مليل ڊيٽا آرڪيٽيڪچر سان گڏ ڊيٽا ڍنڍن جي انتظامي صلاحيتن کي گڏ ڪندي قيمتي اثرائتي ڊيٽا اسٽوريج حل ٺاهڻ جي اجازت ڏين ٿا.
اضافي طور تي، ڊيٽا لڏپلاڻ ۽ بيڪارگي ۾ گھٽتائي آهي، گهٽ وقت خرچ ڪيو ويندو آهي انتظاميه، ۽ ننڍو اسڪيما ۽ ڊيٽا گورنمينٽ طريقا اصل ۾ هڪ حقيقت بڻجي ويندا آهن.
ھڪڙي ڊيٽا ڍنڍ ھاؤس ڪيترن ئي حلن سان گڏ اسٽوريج سسٽم جي مقابلي ۾ ڪيترائي فائدا آھن.
اهي اوزار اڃا تائين ڊيٽا سائنسدانن طرفان استعمال ڪيا ويندا آهن انهن جي سمجھ کي بهتر بڻائڻ لاءِ ڪاروباري انٽيليجنس ۽ مشين لرننگ جي طريقيڪار.
اهو آرٽيڪل ڊيٽا ڍنڍ هائوس، ان جي صلاحيتن، ۽ دستياب اوزار تي تڪڙو نظر ايندو.
ڊيٽا Lakehouse جو تعارف
هڪ نئين قسم جي ڊيٽا آرڪيٽيڪچر کي سڏيو ويندو آهي "ڊيٽا ڍنڍ”هڪ ڊيٽا ڍنڍ ۽ ڊيٽا گودام کي گڏ ڪري ٿو هر هڪ جي ڪمزورين کي آزاديءَ سان حل ڪرڻ لاءِ.
Lakehouse سسٽم، ڊيٽا ڍنڍن وانگر، ڊيٽا جي وڏي مقدار کي ان جي اصلي شڪل ۾ رکڻ لاء گھٽ قيمت اسٽوريج استعمال ڪري ٿو.
اسٽور جي چوٽي تي ميٽاداٽا پرت جو اضافو پڻ ڊيٽا جي جوڙجڪ مهيا ڪري ٿو ۽ ڊيٽا جي انتظام جي اوزار کي طاقت ڏئي ٿو جيڪي ڊيٽا گودامن ۾ مليا آهن.
ان ۾ وڏي مقدار ۾ منظم ڪيل، نيم تعمير ٿيل، ۽ غير منظم ٿيل ڊيٽا شامل آهن مختلف ڪاروباري ايپليڪيشنن، سسٽم، ۽ ڊوائيسز کان حاصل ڪيل سڄي ڪمپني ۾ استعمال ٿيل.
نتيجي طور، ڊيٽا ڍنڍن جي برعڪس، ڍنڍ هائوس سسٽم SQL ڪارڪردگي لاء ڊيٽا کي منظم ۽ بهتر ڪري سگهي ٿو.
اهو پڻ ڊيٽا گودامن جي ڀيٽ ۾ سستي قيمت تي متنوع ڊيٽا جي وڏي مقدار کي ذخيرو ۽ پروسيس ڪرڻ جي صلاحيت رکي ٿو.
هڪ ڊيٽا ڍنڍ هاؤس هٿ ۾ اچي ٿو جڏهن توهان کي ڪنهن به ڊيٽا جي خلاف ڪنهن به ڊيٽا جي رسائي يا تجزياتي عمل ڪرڻ جي ضرورت آهي پر ڊيٽا يا تجويز ڪيل تجزياتي جي باري ۾ يقين نه آهي.
هڪ ڍنڍ هائوس فن تعمير تمام سٺو ڪم ڪندو جيڪڏهن ڪارڪردگي بنيادي تشويش نه آهي.
انهي جو مطلب اهو ناهي ته توهان کي پنهنجي پوري جوڙجڪ جو بنياد هڪ ڍنڍ تي رکڻ گهرجي.
وڌيڪ معلومات ڪيئن چونڊيو ڊيٽا ڍنڍ، ڍنڍ هائوس، ڊيٽا گودام، يا هر استعمال جي ڪيس لاءِ خاص تجزياتي ڊيٽابيس ڳولهي سگهجي ٿو هتي.
ڊيٽا Lakehouse جون خاصيتون
- سمورو ڊيٽا پڙهڻ ۽ لکڻ
- موافقت ۽ اسپيبلبل
- ڊيٽا گورنمينٽ اوزار سان اسڪيما مدد
- سمورو ڊيٽا پڙهڻ ۽ لکڻ
- اسٽوريج جيڪا سستي آهي
- سڀ ڊيٽا جا قسم ۽ فائل فارميٽ سپورٽ آهن.
- ڊيٽا سائنس ۽ مشين لرننگ ٽولز تائين رسائي جيڪا بهتر ڪئي وئي آهي
- توهان جي ڊيٽا ٽيمن کي صرف هڪ سسٽم تائين رسائي حاصل ڪرڻ کان فائدو حاصل ٿيندو انهي ذريعي ڪم لوڊ کي وڌيڪ تيز ۽ صحيح طور تي منتقل ڪرڻ لاء.
- ڊيٽا سائنس، مشين لرننگ، ۽ اينالائيٽڪس ۾ شروعات لاءِ حقيقي وقت جون صلاحيتون
مٿي 5 ڊيٽا Lakehouse اوزار
بنيادي دستاويزن
Databricks، جنهن جو بنياد ان شخص طرفان رکيو ويو هو جنهن پهريون ڀيرو Apache Spark ٺاهي ۽ ان کي ٺاهيو کليل ذريعو, هڪ منظم Apache Spark سروس مهيا ڪري ٿي ۽ ڊيٽا جي ڍنڍن لاء پليٽ فارم جي طور تي پوزيشن ڪئي وئي آهي.
ڊيٽا ڍنڍ، ڊيلٽا ڍنڍ، ۽ ڊيلٽا انجڻ جا حصا Databricks Lakehouse آرڪيٽيڪچر، ڪاروباري ڄاڻ، ڊيٽا سائنس، ۽ مشين لرننگ استعمال جي ڪيسن کي فعال ڪن ٿا.
ڊيٽا ڍنڍ هڪ عوامي بادل اسٽوريج مخزن آهي.
ميٽا ڊيٽا مئنيجمينٽ جي مدد سان، بيچ ۽ اسٽريم ڊيٽا پروسيسنگ لاءِ ملٽي ڍانچي واري ڊيٽا سيٽ، ڊيٽا دريافت، محفوظ رسائي ڪنٽرول، ۽ SQL تجزياتي.
Databricks پيش ڪري ٿو اڪثر ڊيٽا گودام واري ڪم کي جيڪو شايد ڊيٽا جي ڍنڍ هائوس پليٽ فارم ۾ ڏسڻ جي اميد رکي ٿو.
Databricks تازو ئي ان جي آٽو لوڊر کي ظاھر ڪيو آھي، جيڪو ETL ۽ ڊيٽا ان پٽ کي خودڪار ڪري ٿو ۽ ڊيٽا جي نموني کي مختلف قسم جي ڊيٽا جي قسمن لاء اسڪيما جو اندازو لڳائڻ لاء، ڊيٽا ڍنڍ اسٽوريج حڪمت عملي جي ضروري اجزاء کي پهچائڻ لاء.
متبادل طور تي، صارفين ڊيلٽا لائيو ٽيبل استعمال ڪندي پنھنجي عوامي بادل ڊيٽا ڍنڍ ۽ ڊيلٽا ڍنڍ جي وچ ۾ اي ٽي ايل پائپ لائنون ٺاھي سگھن ٿا.
ڪاغذ تي، Databricks ظاهر ٿئي ٿو ته سڀئي فائدا آهن، پر حل کي ترتيب ڏيڻ ۽ ان جي ڊيٽا پائيپ لائين ٺاهڻ لاء ماهر ڊولپرز کان تمام گهڻي انساني محنت جي ضرورت آهي.
پيماني تي، جواب پڻ وڌيڪ پيچيده ٿي ويندو آهي. اهو لڳي ٿو کان وڌيڪ پيچيده آهي.
احنا
ڊيٽا ڍنڍ هڪ واحد، مرڪزي مقام آهي جتي توهان ذخيرو ڪري سگهو ٿا هر قسم جي ڊيٽا جيڪا توهان پيماني تي چونڊيندا آهيو، بشمول غير منظم ۽ منظم ٿيل ڊيٽا. AWS S3، Microsoft Azure، ۽ Google Cloud Storage ٽي عام ڊيٽا ڍنڍون آهن.
ڊيٽا ڍنڍون ناقابل يقين حد تائين چڱي طرح پسند ڪيا ويا آهن ڇو ته اهي تمام سستي ۽ استعمال ڪرڻ آسان آهن؛ توھان لازمي طور تي ذخيرو ڪري سگھوٿا گھڻو ڪري ڪنھن به قسم جي ڊيٽا جيترو توھان چاھيو ٿا تمام گھٽ پئسو لاءِ.
پر ڊيٽا ڍنڍ پيش نه ڪندو آهي تعمير ٿيل اوزار جهڙوڪ تجزياتي، سوال، وغيره.
توھان کي توھان جي ڊيٽا جي پڇا ڳاڇا ڪرڻ ۽ ان کي استعمال ڪرڻ لاءِ ڊيٽا ڍنڍ (جتي احنا ڪلائوڊ اچي ٿو) جي چوٽي تي ھڪڙي انجڻ ۽ ڊيٽا ڪيٽلاگ جي ضرورت آھي.
ڊيٽا گودام ۽ ڊيٽا ڍنڍ ٻنهي جي بهترين سان، هڪ نئين ڊيٽا ڍنڍ جي ڊيزائن ٺاهي وئي آهي.
اهو ظاهر ڪري ٿو ته اهو شفاف آهي، موافقت لائق آهي، سٺي قيمت/ڪارڪردگي آهي، اسڪيل جهڙوڪ ڊيٽا ڍنڍ ٽرانزيڪشن کي سپورٽ ڪري ٿو، ۽ ڊيٽا گودام جي مقابلي ۾ اعلي سطحي سيڪيورٽي آهي.
توهان جي اعلي ڪارڪردگي SQL سوال انجڻ ڊيٽا Lakehouse جي پويان دماغ آهي. انهي جي ڪري، توهان پنهنجي ڊيٽا ڍنڍ جي ڊيٽا تي اعلي ڪارڪردگي تجزيي تي عمل ڪري سگهو ٿا.
Ahana Cloud for Presto AWS تي Presto لاءِ SaaS آهي، ان کي ڪلائوڊ ۾ پريسٽو استعمال ڪرڻ شروع ڪرڻ ناقابل يقين حد تائين آسان بڻائي ٿي.
توهان جي S3-بنياد ڊيٽا ڍنڍ لاءِ، احنا اڳ ۾ ئي هڪ ٺهيل ڊيٽا ڪيٽلاگ ۽ ڪيشنگ آهي. احنا توهان کي پرسٽو جون خاصيتون ڏئي ٿو بغير توهان کي اوور هيڊ کي سنڀالڻ جي ضرورت آهي ڇو ته اهو اندروني طور تي ڪري ٿو.
AWS Lake Formation، Apache Hudi، ۽ Delta Lake صرف ڪجھ ٽرانزيڪشن مينيجرز آھن جيڪي اسٽيڪ جو حصو آھن ۽ ان سان گڏ آھن.
ڊريميو
تنظيمون تيزيءَ سان اڀرندڙ ڊيٽا جي وڏي مقدار کي تيزيءَ سان، سادو، ۽ موثر انداز ۾ جانچڻ جي ڪوشش ڪن ٿيون.
Dremio يقين رکي ٿو ته هڪ کليل ڊيٽا ڍنڍ جي فائدي کي گڏ ڪري ٿو ڊيٽا ڍنڍن ۽ ڊيٽا گودامن جي فائدي کي هڪ کليل بنياد تي هن کي پورو ڪرڻ لاء بهترين طريقو آهي.
Dremio's lakehouse پليٽ فارم هڪ تجربو مهيا ڪري ٿو جيڪو هر ڪنهن لاءِ ڪم ڪري ٿو، هڪ آسان UI سان جيڪو صارفين کي وقت جي هڪ حصي ۾ تجزيو مڪمل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
Dremio Cloud، هڪ مڪمل طور تي منظم ڪيل ڊيٽا ڍنڍ هائوس پليٽ فارم، ۽ ٻن نئين خدمتن جي شروعات: Dremio Sonar، هڪ ڍنڍ جي پڇا ڳاڇا انجڻ، ۽ Dremio Arctic، Apache Iceberg لاءِ هڪ ذهين ميگا اسٽور جيڪو Lakehouse لاءِ هڪ منفرد Git جهڙو تجربو فراهم ڪري ٿو.
ھڪڙي تنظيم جا سڀئي SQL ڪم لوڊ بغير بغير بغير، لامحدود اسپيبلبل Dremio Cloud پليٽ فارم تي هلائي سگھجن ٿا، جيڪو ڊيٽا جي انتظام جي ڪمن کي پڻ خودڪار ڪري ٿو.
اهو SQL لاءِ ٺهيل آهي، گٽ جهڙو تجربو پيش ڪري ٿو، اوپن سورس آهي، ۽ هميشه مفت آهي.
انهن اهو ٺاهيو ته اهو ڍنڍ هائوس پليٽ فارم آهي جنهن کي ڊيٽا ٽيمون پسند ڪن ٿيون.
اوپن سورس ٽيبل ۽ فائل فارميٽ کي استعمال ڪرڻ جهڙوڪ Apache Iceberg ۽ Apache Parquet، توهان جي ڊيٽا توهان جي پنهنجي ڊيٽا ڍنڍ جي اسٽوريج ۾ مسلسل رهي ٿي جڏهن Dremio Cloud استعمال ڪندي.
مستقبل جي جدت کي آساني سان اختيار ڪري سگهجي ٿو، ۽ مناسب انجڻ کي توهان جي ڪم لوڊ جي بنياد تي چونڊيو وڃي ٿو.
Snowflake
Snowflake هڪ ڪلائوڊ ڊيٽا ۽ تجزياتي پليٽ فارم آهي جيڪو ڊيٽا ڍنڍن ۽ گودامن جي ضرورتن کي پورو ڪري سگهي ٿو.
اهو شروع ٿيو ڊيٽا گودام سسٽم جي طور تي ڪلائوڊ انفراسٽرڪچر تي ٺهيل.
پليٽ فارم تي مشتمل آهي هڪ مرڪزي اسٽوريج اسٽوريج جيڪا AWS، Microsoft Azure، يا گوگل ڪلائوڊ پليٽ فارم (GCP) کان پبلڪ ڪلائوڊ اسٽوريج جي چوٽي تي رکي ٿي.
انهي جي پٺيان هڪ ملٽي ڪلسٽر ڪمپيوٽيشن پرت آهي، جتي صارف هڪ ورچوئل ڊيٽا گودام شروع ڪري سگهن ٿا ۽ انهن جي ڊيٽا اسٽوريج جي خلاف SQL سوالن کي منظم ڪري سگهن ٿا.
فن تعمير جي اجازت ڏئي ٿو ڊيڪپلنگ اسٽوريج ۽ حساب ڪتاب جي وسيلن، تنظيمن کي اجازت ڏئي ٿو ٻنھي کي آزاديء سان ماپ ڪرڻ جي ضرورت مطابق.
آخرڪار، Snowflake ميٽا ڊيٽا جي درجه بندي، وسيلن جي انتظام، ڊيٽا جي حڪمراني، ٽرانزيڪشن، ۽ ٻين خاصيتن سان گڏ هڪ خدمت پرت مهيا ڪري ٿي.
BI ٽول ڪنيڪٽر، ميٽاداٽا مئنيجمينٽ، رسائي ڪنٽرول، ۽ SQL سوال صرف چند ڊيٽا گودام جي ڪارڪردگيءَ مان آھن جيڪي پليٽ فارم پيش ڪرڻ تي بھترين آھن.
Snowflake، بهرحال، هڪ واحد تعلق رکندڙ SQL-based سوال انجڻ تائين محدود آهي.
نتيجي طور، اھو انتظام ڪرڻ آسان آھي پر گھٽ موافقت وارو، ۽ ملٽي ماڊل ڊيٽا ڍنڍ جي وژن کي محسوس نه ڪيو ويو آھي.
اضافي طور تي، ڪلائوڊ اسٽوريج مان ڊيٽا ڳولڻ يا تجزيو ڪرڻ کان اڳ، Snowflake ڪاروبار جي ضرورت آهي ته ان کي مرڪزي اسٽوريج پرت ۾ لوڊ ڪرڻ لاء.
دستي ڊيٽا پائپ لائننگ جي طريقيڪار جي ضرورت آهي اڳوڻو ETL، روزي، ۽ ڊيٽا فارميٽنگ ان کان پهريان ان کي جانچيو وڃي. انهن دستي عملن کي اسڪيل ڪرڻ انهن کي مايوس ڪري ٿو.
ٻيو اختيار جيڪو ڪاغذ تي سٺو لڳندو آهي پر حقيقت ۾، سادي ڊيٽا ان پٽ جي ڊيٽا ڍنڍ جي اصول کان انحراف Snowflake جي ڊيٽا ڍنڍ آهي.
Oracle
جديد، کليل فن تعمير "ڊيٽا ليڪ هاؤس" جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو توهان جي سڀني ڊيٽا کي ذخيرو ڪرڻ، سمجهڻ ۽ تجزيو ڪرڻ ممڪن بڻائي ٿو.
سڀ کان وڌيڪ پسند ڪيل اوپن سورس ڊيٽا ڍنڍ جي حل جي وسعت ۽ لچڪدار ڊيٽا گودامن جي طاقت ۽ کوٽائي سان گڏ آهن.
جديد ترين AI فريم ورڪ ۽ اڳ ۾ ٺهيل AI خدمتون استعمال ڪري سگھجن ٿيون ڊيٽا ليڪ هائوس سان Oracle Cloud Infrastructure (OCI) تي.
اهو ممڪن آهي ته اضافي قسمن جي ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ دوران هڪ اوپن سورس ڊيٽا ڍنڍ استعمال ڪندي. پر ان کي منظم ڪرڻ لاءِ گهربل وقت ۽ ڪوشش هڪ مستقل خرابي ٿي سگهي ٿي.
OCI پيش ڪري ٿو مڪمل طور تي منظم اوپن سورس ڍنڍ هائوس سروسز گهٽ قيمتن تي ۽ گهٽ انتظام سان، توهان کي اجازت ڏئي ٿي ته توهان کي گهٽ آپريشنل خرچن، بهتر اسڪيبليبلٽي ۽ سيڪيورٽي، ۽ توهان جي موجوده ڊيٽا کي هڪ جڳهه تي گڏ ڪرڻ جي صلاحيت.
هڪ ڊيٽا ڍنڍ هائوس ڊيٽا گودامن ۽ مارٽس جي قيمت وڌائيندو، جيڪي ڪامياب ادارن لاء ضروري آهن.
ڊيٽا صرف هڪ SQL سوال سان ڪيترن ئي هنڌن کان ڍنڍ هائوس استعمال ڪندي حاصل ڪري سگهجي ٿو.
موجوده پروگرام ۽ اوزار سڀني ڊيٽا تائين شفاف رسائي حاصل ڪن ٿا بغير ترميمن يا نئين صلاحيتن کي حاصل ڪرڻ جي.
ٿڪل
ڊيٽا جي ڍنڍ هائوس حل جو تعارف وڏي ڊيٽا ۾ وڏي رجحان جو عڪس آهي، جيڪو متحد ڊيٽا پليٽ فارمن ۾ تجزياتي ۽ ڊيٽا اسٽوريج جو انضمام آهي ته جيئن ڊيٽا کان ڪاروباري قدر کي وڌايو وڃي جڏهن ته قيمت ڪڍڻ جي وقت، قيمت، ۽ پيچيدگي کي گهٽايو وڃي.
پليٽ فارمز بشمول Databricks, Snowflake, Ahana, Dremio, and Oracle سڀ هڪ ”ڊيٽا ڍنڍ هائوس“ جي خيال سان ڳنڍيا ويا آهن، پر انهن مان هر هڪ ۾ خاصيتن جو هڪ منفرد سيٽ آهي ۽ هڪ حقيقي ڊيٽا ڍنڍ جي ڀيٽ ۾ ڊيٽا گودام وانگر وڌيڪ ڪم ڪرڻ جو رجحان آهي. سمورو.
جڏهن هڪ حل "ڊيٽا ڍنڍ هائوس" جي طور تي مارڪيٽ ڪيو ويندو آهي، ڪاروبار کي محتاط هجڻ گهرجي ته ان جو اصل مطلب ڇا آهي.
انٽرپرائزز کي ضرورت آهي ته مارڪيٽنگ جارگون کان ٻاهر ڏسڻ جي ضرورت آهي جهڙوڪ ”ڊيٽا ليڪ هائوس“ ۽ ان جي بدران هر پليٽ فارم جي خاصيتن کي ڏسڻ لاءِ بهترين ڊيٽا پليٽ فارم چونڊڻ لاءِ جيڪي مستقبل ۾ انهن جي ڪاروبار سان گڏ وڌندا.
جواب ڇڏي وڃو