Neste artigo você encontrará:
O Delta Lake é uma camada de armazenamento open-source construída sobre o Apache Spark, que oferece amplos recursos de transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade). Ele foi criado para a integração com os data lakes e possui diversas vantagens em seu uso.
Esquemas evolutivos, controle de versão e compatibilidade com várias ferramentas e linguagens de programação são alguns dos benefícios na utilização do Delta Lake no cotidiano da sua organização, dando mais controle sobre as suas ações e acelerando o crescimento.
No contexto de Ciência de Dados, elas se aplicam para melhorar a confiabilidade, escalabilidade e eficiência dos pipelines de dados, ou seja, nas seções de “filtro” e tratamento de dados, gerando informações mais confiáveis e detalhadas.
Nesse artigo, você aprende mais sobre o Delta Lake e as suas funcionalidades no Data Science e fora dele. Acompanhe a leitura logo a seguir e descubra tudo sobre esse assunto. Aproveite!
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SOBRE DATA SCIENCE
O que é Delta Lake?
O Delta Lake é uma camada de armazenamento aprimorada que serve como base para armazenar dados e tabelas na Plataforma Databricks Lakehouse.
Uma solução open source (código aberto) que estende os arquivos Parquet, adicionando um log de transações em arquivo para oferecer suporte a transações ACID e gerenciamento escalável de metadados.
O Delta Lake é compatível com as interfaces de programação de aplicativos (APIs) do Apache Spark e foi desenvolvido para operar de forma sinérgica com o Streaming Estruturado, possibilitando o processamento progressivo em uma escala ampla.
Para que serve o Delta Lake?
O Delta Lake é uma ferramenta bastante completa tratando-se de volume de dados, possui várias aplicações e viabiliza maior compreensão dos resultados. Dentre as suas várias utilidades, podemos citar:
- Aprimorar a confiabilidade, escalabilidade e eficiência de pipelines de dados em diversas áreas e casos de uso;
- Uso em data lakes: oferece uma camada de armazenamento confiável e escalável, permitindo a ingestão, processamento e análise de grandes volumes de dados de várias fontes;
- Data warehousing: proporciona suporte a esquemas evolutivos, facilitando a modelagem e a evolução do esquema dos dados;
- Streaming de dados em tempo real: permite a ingestão contínua de dados e processamento em tempo real;
- Análise de dados: viabiliza a execução de consultas complexas, criação de dashboards interativos e acesso a versões anteriores dos dados para fins de auditoria e análise histórica.
Como funciona o Delta Lake?
Utilizando o processamento poderoso distribuído do Spark, o Delta Lake é capaz de lidar com petabytes, particionados em bilhões de partições, ao interpretar metadados como dados.
Assim, os dados são armazenados em arquivos parquet, otimizados para consulta e compreensão eficiente.
Além disso, há um controle sólido de histórico de versões e o uso de bloqueios para coordenar o acesso concorrente aos dados, garantindo a consistência das operações e uma otimização das pesquisas realizadas.
As transações ACID suportadas ajudam a executar operações como inserções, atualizações e exclusões de dados sem gerar preocupação sobre a consistência dos dados pesquisados.
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SOBRE DATA SCIENCE
Qual a importância de Delta Lake para Data Science?
Para o Data Science, o Delta Lake é crucial por oferecer garantias de integridade e consistência dos dados, isso gera maior liberdade e confiança nas informações com as quais o cientista está lidando.
Ele simplifica a manipulação de dados em diferentes versões e evoluções do esquema, facilitando o processo de construção e manutenção de pipelines de dados. Esses pipelines são como seções e camadas no tratamento dos dados, que levarão ao objetivo final.
Além disso, o Delta Lake fornece uma base sólida para a construção e implantação de modelos de machine learning, viabilizando o treinamento e a inferência escalável em grandes volumes de dados.
Isso quer dizer que, quando se trata de abundância de informações, é um aliado quase inevitável. Ele não é o único, mas um dos mais úteis e, por ser open source, é uma escolha econômica e mais acessível para as organizações e pesquisadores.
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