Delta Live Tables A to Z: Best Practices for Modern Data Pipelines part1(Delta Live Tables A to Z: 最新のデータパイプラインのベストプラクティス part1)

はじめに

GLB事業部Global Engineering部佐々木です。現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加し、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。

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

Delta Live Tablesを活用した最新のデータパイプライン構築方法

今回は、最近視聴した講演「Delta Live Tables A to Z: Best Practices for Modern Data Pipelines」について、わかりやすく解説していきたいと思います。この講演は、Spark SQL、Structured Streaming、Deltaを統合したシステムであるDelta Live Tables（DLT）を使って、データセットを作成・更新する方法を紹介することを目的としています。データプロフェッショナルやデータエンジニア、データサイエンティストの皆さんにとって、非常に興味深い内容だと思います。

このブログは全2部構成で、今回は第1部をお届けします。第1部では、Delta Live Tablesの紹介やデータパイプラインの複雑さ、データセットの種類とデータ品質の確保について解説していきます。

Delta Live Tablesの紹介とデータパイプラインの複雑さ

最近の講演で、Delta Live Tablesという新しいシステムが紹介されました。これは、Spark SQL、Structured Streaming、Deltaを統合したシステムで、データセットの作成・更新が可能です。このシステムは、データパイプラインの複雑さを解決するために、依存関係管理、品質チェック、ガバナンス、バージョン管理などが自動的に処理されるという特徴があります。

Delta Live Tablesの特徴

Delta Live Tablesは、以下のような特徴を持っています。

Spark SQL、Structured Streaming、Deltaを統合したシステム
データセットの作成・更新が可能
依存関係管理、品質チェック、ガバナンス、バージョン管理などが自動的に処理される

これにより、データパイプラインの複雑さが解決され、効率的なデータ処理が可能になります。

データパイプラインの複雑さの解決

データパイプラインは、データの収集、変換、保存、分析などの一連のプロセスを指します。これらのプロセスは、複数のシステムやツールを組み合わせて実現されることが多く、その結果、データパイプラインの複雑さが増してしまいます。Delta Live Tablesは、この複雑さを解決するために、以下のような機能を提供しています。

依存関係管理: データパイプライン内の各プロセスが、他のプロセスとどのように関連しているかを自動的に管理します。
品質チェック: データの品質を自動的にチェックし、問題がある場合は通知します。
ガバナンス: データのアクセス権限や利用ポリシーを一元的に管理し、適切なガバナンスを実現します。
バージョン管理: データセットのバージョンを自動的に管理し、過去のバージョンにアクセスすることも可能です。

これらの機能により、データパイプラインの複雑さが解決され、効率的なデータ処理が実現されます。

データセットの種類とデータ品質の確保

この講演では、データセットの種類とデータ品質の確保についての話題が取り上げられました。データセットはストリーミングテーブルとマテリアライズドビューの2種類が提供されており、データ品質を確保するために期待値というブール式が各行に評価される仕組みが紹介されました。また、新しいストリーミングテーブル構文を使用して、テーブルの作成やスキーマの定義、型のキャストが可能になることも説明されました。

ストリーミングテーブルとマテリアライズドビュー

データセットには、ストリーミングテーブルとマテリアライズドビューの2種類があります。

ストリーミングテーブル: リアルタイムでデータが更新されるテーブルで、データの追加や更新が可能です。
マテリアライズドビュー: 事前に計算されたデータを格納するテーブルで、データの参照が高速に行えます。

これらのデータセットは、それぞれ異なる目的で使用されるため、適切なデータセットを選択することが重要です。

期待値によるデータ品質の確保

データ品質を確保するために、期待値というブール式が各行に評価されます。期待値は、データが正しいかどうかを判断するための条件式で、以下のような特徴があります。

期待値は、データセットの各行に対して評価されるため、データの品質を維持することができます。
期待値が満たされない場合、データの修正や削除が行われることで、データの信頼性が向上します。

期待値を設定することで、データ品質を確保しながらデータセットを運用することが可能になります。

新しいストリーミングテーブル構文の活用

新しいストリーミングテーブル構文を使用することで、以下のような操作が可能になります。

テーブルの作成: ストリーミングテーブルやマテリアライズドビューを作成することができます。
スキーマの定義: テーブルのスキーマを定義し、データの構造を明確にすることができます。
型のキャスト: データの型を変換し、データの整合性を保つことができます。

これらの機能を活用することで、データセットの作成や更新が容易になり、データ品質の確保にも役立ちます。

まとめ

今回は、Delta Live Tablesの紹介やデータパイプラインの複雑さ、データセットの種類とデータ品質の確保について解説しました。これらの知識を活用して、現代のデータパイプラインをより効果的に構築することができるでしょう。次回の第2部では、効率的なデータ処理とパイプラインの最適化について解説していきます。