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Streaming Schema Drift Discovery and Controlled Mitigation(ストリーミング・スキーマ・ドリフトの発見と制御された緩和)

Databricks DAIS2023
＜ techblogAPCについて（はじめにお読み下さい） ＞

はじめに

GLB事業部Lakehouse部の阿部です。現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加している儀保の報告をもとに、セッションの内容をまとめた記事を書きました。

DAISでのセッションに関する記事は、以下の特設サイトにまとめています。 こちらも見ていただけると幸いです。

https://www.ap-com.co.jp/data_ai_summit-2023/

データの正確性と一貫性を守るためのスキーマドリフト対策

今回は、データの正確性と一貫性を維持することが重要であると強調し、スキーマドリフトの問題を解決するためのツールや戦略を提供する講演「Streaming Schema Drift Discovery and Controlled Mitigation」についてお話ししたいと思います。講演者はPrincipal Consultant（Optiv社）であるAlexander Vanadio氏です。 この講演は、データエンジニアやデータアナリストなど、データ処理に携わる技術者やデータの正確性や一貫性に関心があるビジネスマネージャーやデータオペレーション担当者にとって非常に役立つ情報が盛りだくさんです。

それでは、早速本題に入りましょう！

データの正確性と一貫性の重要性とスキーマドリフトの問題

データの正確性と一貫性は、ビジネスや研究において非常に重要な要素です。しかし、データが増えるにつれて、スキーマドリフトという問題が発生することがあります。スキーマドリフトとは、データソースのスキーマが変更されることで、データの構造が予期せず変化する現象です。これにより、データの正確性や一貫性が損なわれることがあります。

バックアッププランの重要性

データフレームやDeltaテーブルに新しい列を追加する際には、バックアッププランが重要です。これは、スキーマドリフトが発生した場合に、データの正確性や一貫性を維持するために必要な対策です。バックアッププランを立てることで、スキーマドリフトが発生した際にも迅速に対応し、データの品質を維持できます。

スキーマドリフト対策のツールと戦略

スキーマドリフトを発見し、制御するためのツールや戦略が提案されています。以下に、その主なものを紹介します。

  1. スキーマ監視ツール: データソースのスキーマを定期的に監視し、変更があった場合に通知するツールです。これにより、スキーマドリフトを早期に発見し、対策を講じることができます。
  2. データバリデーション: データが正しいスキーマにしたがっているかどうかを検証するプロセスです。データバリデーションを行うことで、スキーマドリフトが発生した場合にもデータの品質を維持できます。
  3. スキーマエボリューション: スキーマの変更を柔軟に対応できるように、データ処理システムを設計する方法です。これにより、スキーマドリフトが発生しても、システムが自動的に対応し、データの正確性や一貫性を維持できます。

最新の概念や機能、サービスについて

最近では、機械学習やAIを活用したスキーマドリフト対策が注目されています。これらの技術を用いることで、スキーマドリフトをより効率的に検出し、対策を講じることができます。また、クラウドサービスやデータプラットフォームにおいても、スキーマドリフト対策の機能が提供されており、データの正確性や一貫性を維持するためのサポートが充実しています。

データの正確性と一貫性は、ビジネスや研究において重要な要素であり、スキーマドリフト対策が欠かせません。最新のツールや戦略を活用し、データの品質を維持することが求められます。

Auto Loaderを使ったデータ処理の簡素化とスキーマ推論

DatabricksのAuto Loaderを使ってデータ処理を簡素化し、JSON形式のデータに対するスキーマ推論の方法について解説がありました。データの正確性と一貫性を維持することが重要であることを強調し、スキーマドリフトの問題を解決するためのツールや戦略が提供されました。

DatabricksのAuto Loaderとは

DatabricksのAuto Loaderは、データの読み込みや処理を効率化するための機能です。以下のような特徴があります。

  1. データの自動読み込み: 新しいデータが追加されると自動的に読み込まれます。
  2. スキーマ推論: データのスキーマを自動的に推論し、データ処理を効率化します。
  3. クラウドストレージとの連携: AWS S3やAzure Blob Storageなどのクラウドストレージと連携してデータを読み込むことができます。

スキーマ推論の利点

スキーマ推論を行うことで、以下のような利点があります。

  1. データの正確性: スキーマ推論により、データの型や構造が正確に把握できます。
  2. データの一貫性: スキーマが変更された場合でも、推論されたスキーマにしたがってデータが処理されるため、一貫性が保たれます。
  3. 開発効率の向上: スキーマを手動で定義する必要がなくなるため、開発効率が向上します。

まとめ

データの正確性と一貫性を維持するためには、スキーマドリフト対策が欠かせません。この講演では、最新のツールや戦略を活用し、データの品質を維持する方法が紹介されました。これらの方法を活用することで、スキーマドリフトのリスクを低減し、データの正確性と一貫性を維持できます。