はじめに
GLB事業部Lakehouse部のメイです。
現地でのData + AI SUMMIT2023（DAIS）に参加しているメンバーの報告をもとに、データ収集プロセスの改善ついての「The Hitchhiker's Guide to Delta Lake Streaming」を共有します。このセッションでは、シニアソフトウェアエンジニアであり、Spark Delta OSSコントリビューター、Delta OSSコントリビューターのScott Haines氏とシニアソーシャルアーキテクト、Delta OSSコントリビューターのTristen Wentling氏によって行われました。
この講演のテーマと目的は、データ収集プロセスにおいて、悪いプロセスを避け、データ収集プロセスの両端に明確な境界を設定することが重要であることを説明し、Delta Lake Streamingを活用する方法を紹介することです。想定するターゲット視聴者は、データ&AIに関心がある技術者、データ収集プロセスの改善に興味があるデータエンジニア、Spark以外のエコシステムを活用したいデータアナリストです。
データ収集プロセスの重要性と改善方法
データ収集プロセスにおいて、悪いプロセスを避け、データ収集プロセスの両端に明確な境界を設定することが重要であることが説明されました。そのために、Delta Lake Streamingを活用する方法が紹介されました。
データ収集プロセスの問題点
データ収集プロセスには、以下のような問題点があります。
- データの品質が低い
- データの整合性が保たれていない
- データの処理速度が遅い
これらの問題を解決するためには、データ収集プロセスの両端に明確な境界を設定し、悪いプロセスを避けることが重要です。
Delta Lake Streamingの活用方法
Delta Lake Streamingは、データ収集プロセスを改善するためのツールです。以下のような特徴があります。
- スケーラブルなストレージ
- 低レイテンシのデータ処理
- データの品質と整合性の向上
これらの特徴を活用することで、データ収集プロセスの問題点を解決し、効率的なデータ収集が可能になります。
Hitchhiker's Guide to Deltaの活用
Hitchhiker's Guide to Deltaは、Delta Lake Streamingの活用方法を詳しく解説したガイドブックです。このガイドブックを読むことで、以下のような知識が得られます。
- Delta Lake Streamingの基本概念
- データ収集プロセスの改善方法
- 実践的なデータ収集プロセスの設計
このガイドブックを参考に、データ収集プロセスを改善し、効率的なデータ収集ができるようになります。
まとめ
データ収集プロセスの改善は、データの品質や整合性を向上させるために重要です。Delta Lake Streamingを活用し、Hitchhiker's Guide to Deltaを参考にすることで、効率的なデータ収集プロセスを実現できます。データ収集プロセスの改善に取り組むことで、データ分析やAI技術の活用がより効果的になり、ビジネスの成長につながります。
インクリメンタルなデータ収集プロセスとDelta Lake Streamingの活用
データ収集プロセスをインクリメンタル化し、収集したデータを活用することで、ファイルを追跡し、統一されたAPIを取得することができる。この記事では、Delta Lake Streamingを活用する方法を紹介します。
インクリメンタルなデータ収集プロセスの重要性
データ収集プロセスをインクリメンタル化することで、以下のようなメリットが得られます。
- データの追跡が容易になる
- データの整合性が保たれる
- 統一されたAPIを利用できる
これらのメリットを活用することで、データ収集プロセスの効率化が図られます。
Delta Lake Streamingの活用方法
Delta Lake Streamingを活用することで、インクリメンタルなデータ収集プロセスを実現できます。具体的な活用方法は以下の通りです。
- Delta Lakeを使用してデータをストリーミング
- データのバージョン管理を行う
- データの品質を保証するための機能を利用する
これらの方法を組み合わせることで、効率的なデータ収集プロセスが実現できます。
最新の概念や機能、サービスについて
Delta Lake Streamingは、最新の概念や機能、サービスを取り入れています。以下にその一部を紹介します。
時系列データの取り扱い
Delta Lake Streamingでは、時系列データの取り扱いが容易になります。これにより、時系列データを効率的に分析することが可能になります。
スケーラビリティの向上
Delta Lake Streamingは、スケーラビリティが向上しています。これにより、大量のデータを効率的に処理することができます。
セキュリティの強化
Delta Lake Streamingでは、セキュリティが強化されています。これにより、データの安全性が向上します。
まとめ
インクリメンタルなデータ収集プロセスを実現するために、Delta Lake Streamingを活用することが重要です。Delta Lake Streamingを活用することで、データの追跡が容易になり、データの整合性が保たれ、統一されたAPIを利用できるようになります。また、最新の概念や機能、サービスを取り入れることで、データ収集プロセスの効率化が図られます。
Deltaテーブルとストリーム読み取りの活用
この講演では、Deltaテーブルを読み取ることとストリーム読み取りをすることの違いについて説明されました。また、Spark以外のエコシステムも活用できることが紹介されました。
Deltaテーブルの読み取りとストリーム読み取りの違い
Deltaテーブルの読み取りとストリーム読み取りは、データの取り扱い方が異なります。それぞれの特徴を以下にまとめます。
Deltaテーブルの読み取り
- バッチ処理に適している
- 一度に大量のデータを処理することができる
- 処理が完了するまで待機する必要がある
ストリーム読み取り
- リアルタイム処理に適している
- データが継続的に流れてくる状況で処理を行うことができる
- 処理が完了するまで待機する必要がなく、随時結果を取得できる
Spark以外のエコシステムの活用
Delta Lake Streamingは、Sparkだけでなく他のエコシステムとも連携できることが紹介されました。これにより、さまざまなデータ処理ツールを組み合わせて、より効率的なデータ収集プロセスを構築することができます。
具体的には、以下のようなエコシステムと連携が可能です。
- Hadoop
- Hive
- Presto
- Flink
- Kafka
これらのエコシステムと連携することで、データ収集プロセスの両端に明確な境界を設定し、悪いプロセスを避けることができます。また、Delta Lake Streamingを活用することで、リアルタイム処理やバッチ処理を柔軟に組み合わせることができ、データ収集プロセス全体の効率を向上させることができます。
まとめ
Delta Lake Streamingを活用することで、データ収集プロセスの効率を向上させることができます。Deltaテーブルの読み取りとストリーム読み取りの違いを理解し、適切な処理方法を選択することが重要です。また、Spark以外のエコシステムとの連携も可能であり、データ収集プロセス全体の最適化に役立ちます。
プロダクションアプリケーションのストレステストとコスト最適化
Delta Lake Streamingを活用したデータ収集プロセスの最適化について、講演ではプロダクションアプリケーションのストレステストとコスト最適化が重要であることが語られました。
ストレステストの重要性
プロダクションアプリケーションにおいては、ダウンタイムがないことを確認するためにストレステストが必要であるとのこと。ストレステストを行うことで、アプリケーションが実際の運用環境でどの程度の負荷に耐えられるかを把握し、必要に応じてシステムの改善やスケーリングを行うことができます。
コスト最適化の重要性
また、コスト最適化も重要であると説明されました。Delta Lake Streamingを活用することで、データ収集プロセスの効率化が図られ、コスト削減につながるとのことです。具体的には、以下のような点が挙げられました。
- データの重複排除やデータのクレンジングによるストレージコストの削減
- リアルタイムでのデータ処理による運用コストの削減
- データ品質の向上による分析コストの削減
チームのアップデートと情報共有の重要性
講演では、チームのアップデートと情報共有の重要性についても言及されました。Delta Lake Streamingを活用する際には、チーム内での情報共有やアップデートが重要であるとのこと。これにより、チーム全体での知識の向上や問題解決がスムーズに行われると説明されました。
O'Reillyのサブスクライバー向け早期リリース
最後に、O'Reillyのサブスクライバー向けに早期リリースが利用可能で、フィードバックを求めていることが紹介されました。これにより、Delta Lake Streamingの最新情報や機能について、いち早く取り入れることができるとのことです。
以上のように、Delta Lake Streamingを活用することで、プロダクションアプリケーションのストレステストとコスト最適化が実現できると説明されました。データ収集プロセスの効率化やデータ品質の向上により、ビジネスの競争力を高めることが期待できるでしょう。
おわりに
現地でのDAISに参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容を解説しました。 DAIS期間中では、セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。
引き続きどうぞよろしくお願いします！
