Озеро даних і перехід на Spark 3.1
До середини 2021 року підприємства, що зіткнулися з викликами пандемії, переходять від тимчасових ІТ-рішень до стабільної гібридної архітектури. Припустимо, торговельний холдинг через обмеження пандемії був змушений за лічені місяці запустити онлайн-доставку. Це створило потік неструктурованих даних у хмарі, паралельно з існуючими ERP та локальним Data Warehouse. Для об'єднання цих середовищ важливо використовувати Apache Spark 3.1.2, що є ключовим інструментом для розподіленої обробки https://spark.apache.org/releases/spark-release-3-1-2.html.
Гібридне зберігання даних вимагає чіткого розмежування: Raw zone для сирих даних, Curated для підготовлених наборів та Certified для фінальної звітності. Використання Spark 3.1 надає нові можливості для оптимізації, зокрема Adaptive Query Execution (AQE), яка динамічно коригує плани виконання для складних JOIN-операцій. Це критично важливо для зменшення витрат у хмарних середовищах, де вартість обчислень безпосередньо залежить від обсягу прочитаних даних та часу виконання.
Міграція на оновлену версію потребує ретельного тестування. Тестові навантаження повинні охоплювати не лише продуктивність, а й сумісність SQL-стандартів. З переходом на ANSI SQL режим у Spark 3.1, необхідно перевірити всі наявні ETL-процеси, оскільки строгіша типізація даних може призводити до помилок замість повернення NULL. Валідація міграції має базуватися на звірках (reconciliation) між результатами в старому середовищі та нових Spark-кластерах. Особлива увага приділяється якості даних: навіть якщо обчислення працюють швидше, вони не повинні нівелювати корпоративні правила та бізнесову логіку, закладену в MDM-системах. Для забезпечення стабільності та підтримки ролей, інтегрованих у процес, компанії, такі як Data Management IG, IQusion IT, Softline IT та SL Global Service, надають експертизу в управлінні інфраструктурою та якістю даних.
Автор матеріалу