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【Data Lakehouse】數據架構的演變：從 Data Warehouse 到 Data Lake 再進化到最新的 Data Lakehouse

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  1. 前言
  2. 第一代數據架構 – Data Warehouse
    1. 特色
    2. 缺點
  3. 第二代數據架構 – Data Lake + Data Warehouse
    1. 特色
    2. 缺點
  4. 最新的數據架構 – Data Lakehouse
    1. Data Lakehouse 的優點
  5. Data Lakehouse 仍然有優化的空間
  6. 結論
  7. 個人感想
  8. 參考資料

前言

最近對於 Data Lakehouse 滿感興趣也很看好它，覺得 Data Lakehouse 有機會成為將來數據架構的主流，而最早提出 Data Lakehouse 這個專有名詞的目前看起來是 2020~2021 年 Databricks, UC Berkeley 和 Stanford University 所共同撰寫的一篇論文「Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics」，因此這次文章我整理了論文中提到的數據架構變遷歷史與原因，以及 Data Lakehouse 究竟有哪些優缺點、解決了哪些現在各大企業所面臨的問題。

第一代數據架構 – Data Warehouse

特色

  • 從關聯式資料庫中取得「結構化資料」
  • 屬於 schema-on-write（寫入時就得先定義好欄位）

缺點

  • 計算和儲存兩者一體，且可能是僅有一台地端機器，導致資料管理困難、費用高昂
  • 僅能儲存結構化資料，影片及音訊等數據無法儲存和查詢

隨著資料集的規模與類型快速增長，第一代數據架構已漸漸無法負荷，於是業界出現了第二代的 Two-tier 數據架構「Data Lake + Data Warehouse」。

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【資料工程】關於 Data Lakehouse 的崛起與目前主流框架

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  1. 前言
  2. Data Lakehouse 的崛起
  3. 目前 Data Lakehouse 主流框架
  4. 個人感想
  5. 2024.10.13 補充
  6. 參考資料

前言

這幾年數據量增加速度越來越快，過去很多工具都標榜 Petabyte 等級，但今年開始有些公司的數據量已經達到 Exabyte (EB) 等級，例如 Uber 在近期的技術文章中就有提到他們 Hadoop 數據量已經超過 1 EB。

按照過去已經成熟普及的 Data Lake + Data Warehouse 體系，這麼大量的數據進到 Data Lake 後，再做處理儲存到 Data Warehouse 的流程，除了會造成非常大量的資料移動、資料處理、重複的數據產生之外，還需要維護複雜的大型 ETL Pipeline（Data Engineer 的惡夢…）

Data Lakehouse 的崛起

而這一兩年崛起的 Data Lakehouse 就是在解決這樣的問題，Data Lakehouse 通常會採用 Zero-copy + Open Table Format 的方式，讓 Data Lake 數據也兼具 Warehouse 的功能。

例如 Dashborad 使用的資料其實是直接取用自 Data Lake 的 Raw Data，等於直接省去了 Data Warehouse 這一層，這樣節省下來的成本會非常驚人！

目前 Data Lakehouse 主流框架

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資料傳輸效能提升 70%！實測 GCP 的 gcloud storage 與 gsutil 指令的差異

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  1. 前言
  2. 什麼是 gsutil 指令？
  3. 什麼是 gcloud 指令？
  4. 官方建議使用 gcloud storage 取代 gsutil
  5. 自行實測結果
    1. 實測環境
    2. 實測結果表
    3. 實測 1：複製一個 249.1 MiB 小型檔案
      1. gsutil cp: 5.4 sec
      2. gcloud storage cp: 3.2 sec ( Speed Up 40% )
    4. 實測 2：複製一個 1.0 GiB 大型檔案
      1. gsutil cp: 24 sec
      2. gcloud storage cp: 6.3 sec ( Speed Up 74% )
  6. 總結
  7. 補充資料

前言

在資料工程師的工作中，常會使用雲端 Google Cloud Platform (GCP) 的 Google Cloud Storage (GCS) 作為 Data Lake 儲存一些非結構化資料，而操作 GCS 的指令我都是用 gsutil 來進行，但近期發現有另一個指令是 gcloud storage ，所以這篇文章記錄我針對這兩種指令實測後發現的差異，以及官方文件的建議。

什麼是 gsutil 指令？

  • gsutil 是一個 Python application，主要用來讓使用者可以透過 Command Line 操作 Cloud Storage，操作包含：
    • Creating and deleting buckets.
    • Uploading, downloading, and deleting objects.
    • Listing buckets and objects.
    • Moving, copying, and renaming objects.
    • Editing object and bucket ACLs.

什麼是 gcloud 指令？

  • gcloud 是 GCP 主要的 CLI 工具，用途更廣不限於 GCS，操作包含：
    • Manages authentication, local configuration and developer workflow.
    • Interactions with the Google Cloud APIs.
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