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Que sont les formats de table ouverte (OTF) ?

Découvrez d’autres formats de table ouverte.

Aperçu

Les formats de tables ouvertes (OTF) sont essentiels pour gérer efficacement de grands ensembles de données, offrant une couche d’abstraction sur les lacs de données et introduisant des fonctionnalités similaires à des bases de données. Ils soutiennent la cohérence transactionnelle entre plusieurs applications de données, améliorant l’accessibilité et la signification des données. Les OTF présentent des avantages tels que la compatibilité, la rentabilité et l’interopérabilité, ce qui les rend idéaux pour des environnements complexes et gourmands en données.

La nature open source des OTF encourage l’innovation collaborative, garantissant aux utilisateurs de bénéficier des dernières avancées en gestion des données. Des OTF de premier plan comme Apache Iceberg et Delta Lake proposent des solutions avancées pour l’intégrité et la gestion des données. Avec les OTF, les organisations peuvent considérablement améliorer leurs capacités d’analyse et de gestion des données.

Les formats de table ouverte sont des formats de table standards open source permettant de travailler avec de très grands ensembles de données de manière performante. Ils fournissent une couche d’abstraction au-dessus des lacs de données et leur apportent des fonctionnalités similaires à des bases de données. Les OTF permettent à plusieurs applications de données de travailler sur les mêmes données de manière transactionnellement cohérente.

Les organisations peuvent tirer parti des OTF pour améliorer leurs capacités de traitement des données, garantissant ainsi l’accessibilité et la signification des données. Les avantages des formats de table ouverte incluent :

Compatibilité
Rapport qualité-prix
Efficacité
Flexibilité
Gouvernance
Interopérabilité
Sécurité

Ces avantages font des OTF des choix polyvalents pour les entreprises opérant dans des environnements multifacette et gourmands en données.

Pourquoi utiliser un format de table ouverte ?

En ingénierie des données , le choix des solutions de stockage et de gestion des données est central au succès des initiatives axées sur les données. Les formats de table ouverte offrent une gamme convaincante d’avantages qui répondent à de nombreux défis auxquels sont confrontés les professionnels des données aujourd’hui. L’un des principaux avantages d’utiliser un OTF est sa capacité à rationaliser les processus de gestion des données. Cela inclut la simplification de l’ingestion, du stockage et de l’accès des données à travers des écosystèmes de données divers. En utilisant des formats de table ouverte, les organisations peuvent réduire la complexité, améliorer la qualité des données et accélérer le temps d’obtention des informations, améliorant ainsi les processus décisionnels et l’efficacité opérationnelle.

Un autre avantage important des formats de table ouverte est leur support de l’évolution de schéma et de la multi-location. À mesure que les structures de données évoluent au fil du temps, la capacité à s’adapter sans remaniement ou interruption majeure est inestimable. De plus, en facilitant la multi-location, les OTF permettent aux organisations de gérer efficacement les données provenant de multiples sources ou départements au sein d’un seul cadre. Cela optimise non seulement l’utilisation des ressources, mais garantit également que la sécurité et la gouvernance des données sont maintenues à un niveau élevé.

Enfin, la nature open source de nombreux formats de tables ouvertes favorise un environnement collaboratif où innovations et améliorations sont continuellement intégrées. Cet aspect garantit que les organisations utilisant des OTF bénéficient des dernières avancées en matière de technologie de gestion des données. Les formats open source sont soutenus par une vaste communauté de développeurs et de professionnels des données qui contribuent à leur développement, leur stabilité et leur sécurité. Cet effort collectif aboutit à des solutions robustes et de pointe capables de s’adapter au paysage en constante évolution de la technologie des données. En choisissant un format de table ouverte, les entreprises s’alignent sur une approche dynamique et avant-gardiste de la gestion des données, à la fois évolutive et durable.

Fonctionnalités du format à table ouverte

Les formats de table ouverte sont conçus pour améliorer significativement les capacités de gestion des données. L’une des caractéristiques fondamentales de ces formats est la prise en charge des opérations complètes de création, lecture, mise à jour et suppression (CRUD). Cette fonctionnalité complète permet une manipulation flexible des données et garantit que les datalakes et entrepôts peuvent être mis à jour en temps réel, reflétant l’état actuel de l’information. La capacité à effectuer des mises à jour et des suppressions distingue les formats de tables ouvertes des systèmes traditionnels de stockage basés sur fichiers, où de telles opérations sont lourdes et inefficaces.

La performance et la scalabilité sont d’autres caractéristiques notables apportées par les formats de table ouverte. Ces formats sont conçus pour exceller dans des environnements où les volumes de données sont massifs et continuent de croître. Ils utilisent diverses techniques d’optimisation, telles que l’indexation, le partitionnement et la mise en cache, pour accélérer la récupération et le traitement des données. Cela améliore non seulement la performance des requêtes, mais permet aussi au système de s’adapter horizontalement pour accueillir une charge de données croissante sans une dégradation significative des performances. Ainsi, les organisations peuvent gérer leurs écosystèmes de données de manière plus efficace, rendant les insights basés sur les données plus accessibles et exploitables.

Le support transactionnel avec la conformité ACID est une autre caractéristique clé des formats de tables ouvertes. Cela garantit que toutes les transactions de données sont traitées de manière fiable, en maintenant l’intégrité et la cohérence des données dans tous les domaines. La conformité ACID est particulièrement importante dans les situations où plusieurs transactions se produisent simultanément ou lorsque le système doit se remettre de défaillances partielles. Les OTF garantissent que chaque transaction est réalisée avec succès ou entièrement annulée, offrant un niveau essentiel de fiabilité et de fiabilité des données pour les opérations métier critiques. Cette fonctionnalité est essentielle pour soutenir des flux de données complexes et garantir que les datalakes et entrepôts puissent servir de source unique de vérité pour les organisations.

Principaux types de formats de table ouverte

Apache Iceberg et Delta Lake comptent parmi les formats les plus en vue, offrant des solutions avancées pour gérer les lacs de données à grande échelle et garantir l’intégrité des données.

Apache Iceberg se concentre sur l’amélioration de la fiabilité et de la scalabilité des données dans les lacs de données. Il offre des capacités robustes d’évolution de schéma, permettant des modifications fluides des structures de données sans perturber les données ou requêtes existantes. Le format de table d'Iceberg est conçu pour améliorer les performances des requêtes, facilitant la gestion de charges analytiques complexes. Sa compatibilité avec divers moteurs informatiques — y compris Apache Spark, Apache Flink et Presto — renforce encore sa polyvalence.

Delta Lake introduit une couche de stockage transactionnelle qui apporte les transactions ACID à Apache Spark et aux charges de travail de big data. La capacité de Delta Lake à garantir l'intégrité des données, même face à des lectures et écritures simultanées, en fait un outil puissant pour les ingénieurs de données. Son support pour l’application des schémas et le voyage dans le temps (la possibilité d’interroger les versions précédentes des données) offre des couches supplémentaires de gestion et d’analyse des données.

Le choix d’un type par rapport à un autre peut dépendre de cas d’usage et d’exigences spécifiques. Par exemple, les organisations axées sur la scalabilité et l’analytique complexe pourraient trouver Apache Iceberg le plus adapté. Delta Lake, avec son fort accent sur les transactions ACID et l’intégrité des données, pourrait être le choix privilégié pour les applications où la cohérence et la fiabilité sont primordiales. La décision dépend en fin de compte de l'alignement des forces du format avec la stratégie de données et les besoins opérationnels de l'organisation.

Architectures courantes de tables de données ouvertes

L'architecture des tables de données ouvertes est au cœur de la manière dont les données sont stockées, accessibles et gérées au sein de l'écosystème de données d'une organisation. Ces architectures sont conçues pour optimiser le traitement des données et garantir une intégration fluide avec les outils et cadres de gestion des données existants. Une architecture courante consiste à superposer le format de table ouverte sur un système de stockage de fichiers distribué, tel qu’Amazon Simple Storage Service (S3), Microsoft Azure Data Lake Storage Gen2 ou Google Cloud Storage. Cette configuration permet de gérer efficacement d’immenses quantités de données tout en tirant parti de la scalabilité et de la durabilité des services de stockage d’objets.

Un autre aspect clé des architectures de tables de données ouvertes est l’utilisation des métadonnées pour gérer les fichiers de données. Les métadonnées — qui incluent des informations sur les fichiers de données telles que les détails du schéma, les informations de partitionnement et les journaux de modifications — sont utilisées pour optimiser l’accès aux données et la performance des requêtes. En maintenant un stockage centralisé de métadonnées, les formats de tables ouvertes peuvent suivre efficacement les modifications apportées aux données, soutenir l’évolution du schéma et permettre des fonctionnalités telles que le voyage dans le temps et le traitement incrémental. Ces capacités OTF peuvent permettre de nouvelles charges de travail, telles que des cas d’utilisation en IA et l’entraînement de modèles.

Questions fréquemment posées

Comment les formats de tables simplifient-ils les lacs de données ?

Les formats de tableau contribuent à améliorer l’efficacité et l’efficacité des lacs de données. En fournissant une approche structurée du stockage et de la gestion des données, les formats de table ouverte introduisent une couche d’organisation souvent absente dans les lacs de données traditionnels. Ils fournissent une couche d’abstraction au-dessus des lacs de données et leur apportent des fonctionnalités similaires à des bases de données. Cette approche structurée permet une requête et une analyse des données plus efficaces, car les données sont stockées de manière optimisée pour les schémas d’accès et la performance des requêtes.

L’une des principales façons dont les formats de table simplifient les lacs de données est d’activer des fonctionnalités de schéma en lecture. Cela permet aux lacs de données d’accueillir des données provenant de diverses sources avec différents formats et structures, sans avoir besoin de définition préalable du schéma. Ainsi, les ingénieurs et analystes des données peuvent se concentrer sur l’extraction d’insights à partir des données, plutôt que de consacrer du temps à la préparation et à la transformation des données. De plus, la possibilité d’imposer la validation du schéma au moment de l’écriture garantit la qualité et la cohérence des données, réduisant ainsi la probabilité d’erreurs et d’anomalies dans les données.

Les formats de tableaux introduisent également un support transactionnel et la conformité ACID aux datalakes, garantissant l’intégrité et la cohérence des données. Cela est particulièrement important dans les environnements où les données sont fréquemment mises à jour ou où plusieurs utilisateurs accèdent et modifient les données simultanément. En soutenant les transactions atomiques, les formats de tables ouvertes garantissent que les lacs de données peuvent servir de source fiable de vérité pour l’organisation, facilitant une prise de décision précise et rapide. De plus, des fonctionnalités comme le traitement incrémental et le voyage dans le temps renforcent la flexibilité des datalakes, permettant aux organisations de suivre les évolutions dans le temps et d’accéder aux données historiques selon les besoins. Ces capacités font des formats de tables ouvertes un outil indispensable pour optimiser les opérations des datalakes et libérer tout le potentiel des actifs de données.

Comment devrais-je choisir un format de table ouverte ?

Il existe une parité fonctionnelle entre trois formats de tables ouvertes courants dans l’industrie aujourd’hui : Apache Iceberg, Linux Foundation Delta Lake et Apache Hudi. Leurs écosystèmes, développeurs et communautés de contributeurs diffèrent, il peut donc être judicieux de choisir un OTF en fonction de l’écosystème disponible et supporté pour vos cas d’usage et des exigences spécifiques pour vos charges de travail. Les trois OTF prennent en charge les transactions ACID et la gestion des versions, l’évolution du schéma et le voyage dans le temps, et les trois peuvent gérer des charges de requête complexes avec de hautes performances et des écritures provenant de nombreux utilisateurs simultanés.

L’écosystème le plus ouvert et connecté pour l’IA de confiance

Teradata offre un écosystème ouvert pour les OTF, catalogues et fournisseurs de services cloud (CSP) dans des environnements multi-cloud et multi-data lake.

Cette approche unique, ouverte et connectée pour supporter les OTF permet la lecture croisée, l’écriture croisée et la requête croisée des données stockées dans les tables Apache Iceberg et Delta Lake à l’aide de catalogues ouverts tels qu’Amazon Web Services (AWS) Glue, Hive Metastore ou Unity.

Cette approche prête à l’avenir permet aux entreprises d’adopter une stratégie de données véritablement moderne, avec une agilité et une flexibilité inégalées pour livrer une IA de confiance à grande échelle — le tout sans avoir besoin de déplacer, de répliquer ou de transformer des données.