Data Engineering (Azure, Databricks, Spark, PySpark, Scala, AWS)

Что такое разработка данных?

В современную эпоху каждый бизнес или организация полагаются на данные. Данные стали важнейшим аспектом успеха любого бизнеса и постоянно растут с каждым днем. Данные можно назвать сердцем любого бизнеса или организации. Это привело к росту разработки данных.

Разработка данных - ценная область, которая занимается обработкой, хранением и доставкой огромных объемов данных. Если анализ данных заключается в моделировании данных, а наука о данных - в принятии решений, разработка данных обеспечивает эти две области необходимой инфраструктурой.

Инженер по обработке данных может создавать или проектировать конвейеры для транспортировки, хранения и преобразования данных. Конвейеры берут данные из различных источников и хранят их в едином хранилище или репозитории, таком как озеро данных. Конечная роль инженера по обработке данных заключается в обеспечении надежной инфраструктуры для поддержки и проверки больших данных.
Основная цель разработки данных - дать возможность пользователям принимать решения, основанные на данных, и в то же время обеспечить равномерный и согласованный поток данных на каждом этапе процесса.

Что такое разработка данных Microsoft Azure?

Microsoft Azure - одна из ведущих платформ облачных вычислений, разработанная Microsoft в 2008 году. Основные облачные сервисы, предоставляемые Microsoft Azure, включают Хранилище, аналитику и вычислительные мощности. Кроме того, она предоставляет 3 различных типа облачных вычислительных сервисов:

• PaaS (Платформа как услуга): PaaS (Платформа как услуга) - это одна из моделей облачных вычислений, при которой поставщик предоставляет доступ к своей облачной среде для создания приложений в своей инфраструктуре через Интернет.
• IaaS (инфраструктура как услуга): IaaS (инфраструктура как услуга) - это модель облачных вычислений, при которой поставщик предоставляет доступ к своему хранилищу, вычислительным мощностям, сети и серверам через Интернет.
• SaaS (программное обеспечение как услуга): SaaS (программное обеспечение как услуга) также является моделью облачных вычислений, при которой поставщик предоставляет доступ к своим приложениям и программному обеспечению через Интернет.

Кроме того, Microsoft Azure имеет широкий спектр API, которые могут быть интегрированы с вашими приложениями, такими как распознавание лиц, компьютерное зрение, распознаватель форм и т.д. Большинство компаний из списка Fortune 500 полагаются на услуги, предоставляемые Microsoft Azure, для создания и развертывания новых или существующих приложений.
Это облегчает задачи, с которыми сталкиваются крупные предприятия. Кроме того, это обеспечивает предприятиям гибкость в использовании предпочитаемых ими инструментов и технологий для создания продуктов или приложений.

Данные распределяются по различным источникам данных, таким как инструменты CRM, ERP-системы, базы данных, сторонние приложения и т.д. Разработка данных позволяет выполнять задачи, основанные на данных, обеспечивая согласованный поток данных от источника к получателю.

Методология реализуется в 3 этапа:

• Извлечение: На этом этапе данные извлекаются из таких источников данных, как Salesforce, Hubspot, Intercom и т.д., и перемещаются в промежуточную область. Эта промежуточная область представляет собой временную область, где данные из нескольких источников могут быть объединены, преобразованы, очищены и т.д.
• Преобразование: На этом этапе извлеченные необработанные данные преобразуются, очищаются и сопоставляются. Это ключевой этап в процессе ETL, поскольку данные преобразуются в удобный формат и могут быть использованы для получения более подробной информации.
• Загрузка: Это последняя фаза процесса ETL, на которой данные окончательно загружаются в целевое хранилище данных или базу данных.

Этот процесс также называется конвейером данных. Инженеры по обработке данных отвечают за проектирование, обслуживание и построение конвейера данных. Они также отвечают за обеспечение безопасности, хранение и единообразную обработку данных.

Что такое Databricks?

Databricks - самая популярная облачная платформа, не зависящая от технологического стека Data engineering. Они являются коммиттерами проекта Apache Spark. Время выполнения Databricks обеспечивает Spark, повышающий эластичность облака. С Databricks вы платите за то, что используете. Со временем они пришли к идее Lakehouse, предоставив все функции, необходимые для традиционного BI, а также AI & ML.

Это независимая от облака платформа для выполнения задач на Apache Spark, упрощающая развертывание архитектуры. Он использует интерфейс в стиле ноутбука, не зависящий от языка, и максимально упрощает сотрудничество между его пользователями. Давайте разберем его преимущества:

• Не зависит от облака: Databricks может работать поверх Azure, AWS и Google Cloud Platform (GCP) — его легко настроить в любой среде. Если ваше предприятие уже работает в облаке, скорее всего, это одно из трех, и вы можете легко добавить его к существующей подписке. Databricks не привязывает вас к одному поставщику и может быть перенесен вместе с остальной облачной архитектурой без проблем в эксплуатации.
• Крупномасштабный процессор: основная архитектура Databricks основана на Apache Spark — аналитическом движке с открытым исходным кодом, в котором основное внимание уделяется параллелизму данных (одновременному выполнению множества задач). Архитектура Spark работает с системой драйвер / рабочий узел, что позволяет использовать множество серверов как один сервер. Любое количество рабочих / исполнительных узлов, каждый из которых работает над одним и тем же заданием, по частям, и когда каждый сервер закончен, он возвращает свои выходные данные обратно в драйвер главного сервера / главный узел, собирая все вместе для окончательного вывода.
• Не зависит от языка: Мы часто называем интерфейс Databricks в стиле ноутбука "Документами Google для программирования”. Специалисты по обработке данных и инженеры по обработке данных могут легко сотрудничать при написании кода в команде. Инженеры по обработке данных могут писать код на любом языке по выбору — Python, SQL, Scala или R. Databricks также можно использовать для синхронизации с GitHub, DevOps или другими репозиториями кода. В целом, это идеальная среда для разработки команд любого размера.

Вот некоторые из основных функций Databricks:

• Spark – распределенные вычисления
• Delta Lake – выполнение операций CRUD. В основном он используется для создания таких возможностей, как вставка, обновление и удаление данных из файлов в Data Lake.
• CloudFiles – получайте файлы постепенно, наиболее эффективным способом используя облачные возможности.

Apache Spark и Azure Databricks

Apache Spark - это платформа с открытым исходным кодом для обработки больших объемов данных. Он был разработан в качестве замены платформы MapReduce от Apache Hadoop. И Spark, и MapReduce обрабатывают данные на вычислительных кластерах, но одним из больших преимуществ Spark является то, что он выполняет обработку в памяти, которая может быть на порядки быстрее, чем обработка на диске, которую использует MapReduce. Между двумя системами также есть множество других различий, но здесь нам не нужно вдаваться в подробности.

Apache Spark не только обрабатывает задачи анализа данных, но и занимается машинным обучением. В нем есть библиотека под названием MLlib, которая включает в себя множество готовых алгоритмов, таких как логистическая регрессия, наивный байесовский алгоритм и случайный лес. На данный момент он не включает нейронные сети. Тем не менее, вы все еще можете создавать нейронные сети на Spark, используя другие платформы машинного обучения, такие как TensorFlow.

В 2013 году создатели Spark основали компанию под названием Databricks. Их продукт также называется Databricks. По сути, это управляемая реализация Apache Spark в облаке, поэтому вам не нужно беспокоиться о создании кластеров самостоятельно. Он также имеет удобный интерфейс для интерактивного запуска кода на кластерах.

Microsoft заключила партнерские отношения с Databricks, чтобы перенести их продукт на платформу Azure. Результатом является сервис под названием Azure Databricks. Одним из самых больших преимуществ использования версии Databricks для Azure является то, что она интегрирована с другими службами Azure. Например, вы можете обучить модель машинного обучения в кластере Databricks, а затем развернуть ее с помощью служб машинного обучения Azure.

Spark - это идеальный инструментарий

Инженеры по обработке данных часто работают в нескольких сложных средах и выполняют сложную, а порой и утомительную работу, необходимую для обеспечения работоспособности систем обработки данных. Их работа заключается в приведении данных в форму, в которой другие участники конвейера данных, например специалисты по обработке данных, могут извлекать ценность из данных.

Spark стал идеальным инструментарием для инженеров по обработке данных, поскольку упрощает рабочую среду, предоставляя как платформу для организации и выполнения сложных конвейеров обработки данных, так и набор мощных инструментов для хранения, извлечения и преобразования данных.

Spark не делает всего, и есть много важных инструментов за пределами Spark, которые нравятся инженерам по обработке данных. Но то, что делает Spark, является, пожалуй, самой важной вещью: это обеспечивает унифицированную среду, которая принимает данные во множестве различных форм и позволяет всем инструментам совместно работать с одними и теми же данными, передавая набор данных от одного этапа к следующему. Делая это хорошо, вы можете создавать конвейеры данных в масштабе.

С Spark инженеры по обработке данных могут:

• Подключайтесь к различным источникам данных в разных местах, включая облачные источники, такие как Amazon S3, базы данных, файловые системы Hadoop, потоки данных, веб-службы и плоские файлы.
• Преобразуйте различные типы данных в стандартный формат. API обработки данных Spark позволяет использовать множество различных типов входных данных. Затем Spark использует устойчивые распределенные наборы данных (RDDS) и фреймы данных для упрощенной, но продвинутой обработки данных.
• Пишите программы, которые получают доступ к данным, преобразуют их и хранят. Многие распространенные языки программирования имеют API для прямой интеграции кода Spark, а Spark предлагает множество мощных функций для выполнения сложных функций очистки и преобразования данных в стиле ETL. Spark также включает высокоуровневый API, который позволяет пользователям беспрепятственно писать запросы на SQL.
• Интегрируйтесь практически со всеми важными инструментами для обработки данных, профилирования данных, обнаружения данных и построения графиков данных.

Что такое Apache PySpark?

Первоначально он был написан на языке программирования Scala, сообщество разработчиков с открытым исходным кодом разработало инструмент для поддержки Python для Apache Spark под названием PySpark. PySpark предоставляет библиотеку Py4j, с помощью которой Python может быть легко интегрирован с Apache Spark. Он не только позволяет вам писать приложения Spark с использованием Python API, но также предоставляет оболочку PySpark для интерактивного анализа больших объемов данных в распределенной среде. PySpark - очень требовательный инструмент среди инженеров по обработке данных.

Особенности PySpark:

• Скорость - PySpark позволяет нам достичь высокой скорости обработки данных, которая примерно в 100 раз быстрее в памяти и в 10 раз быстрее на диске.
• Кэширование - платформа PySpark обеспечивает мощное кэширование и хорошую стабильность работы диска.
• В режиме реального времени - PySpark обеспечивает вычисления в режиме реального времени для большого объема данных, поскольку он фокусируется на обработке в памяти. Это показывает низкую задержку.
• Развертывание - У нас есть локальный режим и кластерный режим. В локальном режиме это отдельная машина, например, мой ноутбук, удобная для тестирования и отладки. Кластерный режим существует набор предопределенных машин, и он хорош для производства.
• PySpark хорошо работает с устойчивыми распределенными наборами данных (RDDS)

Что такое Scala и кто ее использует?

Название Scala подразумевает, что это масштабируемый язык программирования. Он был создан в 2003 году Мартином Одерски и его исследовательской группой. В наши дни мы широко используем Scala в области науки о данных и машинного обучения. Scala - это небольшой, быстрый и эффективный многопарадигмальный язык программирования, построенный на компиляторе. JVM (виртуальная машина Java) является основным преимуществом Scala. Код Scala сначала компилируется компилятором Scala, который генерирует байт-код, который затем передается в JVM для генерации выходных данных.

Scala - это язык программирования высокого уровня, который сочетает объектно-ориентированное и функциональное программирование. Учебник по науке о данных с помощью Python - отличный выбор для начала обучения, а программирование на Scala для решения проблем в области науки о данных - отличный навык, который нужно иметь в своем арсенале. Scala была создана для реализации масштабируемых решений для обработки больших данных с целью получения полезной информации.

Статические типы Scala помогают сложным приложениям избегать проблем, а среды выполнения JVM и JavaScript позволяют создавать высокопроизводительные системы с простым доступом к обширной библиотечной экосистеме.

• Scala обладает способностью взаимодействовать с данными, которые хранятся распределенным образом. Он использует все доступные ресурсы и допускает параллельную обработку данных.
• Это язык, разработанный для использования преимуществ обработки больших данных. Этот язык предназначен для создания масштабируемых решений для обработки и группировки больших объемов данных с целью получения полезной информации.
• Scala позволяет вам работать с неизменяемыми данными и функциями более высокого порядка, точно так же, как мы часто используем эти концепции в парадигме программирования на языке Python. Вы можете узнать больше об этом из учебника knowledgehut наука о данных с помощью python.
• Scala - это улучшенная версия Java, которая была создана с целью удаления избыточного кода. Он поддерживает множество библиотек и API, что позволяет программисту работать с меньшими затратами времени.
• Scala предоставляет различные типы конструкций, позволяющие программистам легко взаимодействовать с оболочками и типами контейнеров.

Что такое AWS?

AWS, сокращение от Amazon Web Services, является поставщиком облачных услуг по требованию, который предлагает различные предложения под своей эгидой. Организация является подразделением Amazon, которое может предоставлять своим клиентам инфраструктуру, средства распределенных вычислений и аппаратное обеспечение. Различные предложения организации известны как Инфраструктура как услуга (IaaS), программное обеспечение как услуга (SaaS) и платформа как услуга (PaaS).

AWS конкурирует с такими названиями, как Microsoft Azure, Alibaba Cloud и Google Cloud. Все эти организации сосредоточены на повышении производительности организации и одновременном снижении затрат. Большинство этих платформ взимают плату со своих пользователей за каждое использование. Для сравнения, организации не нужно вкладывать средства в настройку и обслуживание сложной ИТ-инфраструктуры в соответствии со своими требованиями в своих помещениях.

Центры обработки данных AWS расположены в разных частях мира, и у заказчика есть возможность выбрать центр обработки данных, который находится ближе всего к его целевому заказчику. Различные услуги, предлагаемые AWS, включают безопасность, хранилище данных, аналитику данных, облачные вычисления, хранилище баз данных и т.д.

Управление данными AWS обеспечивает автоматическое масштабирование, с помощью которого пользователь может увеличивать или уменьшать требования к хранилищу и вычислительным возможностям в зависимости от требований бизнеса.

Что такое разработка данных AWS?

Наблюдается феноменальный рост объема данных, генерируемых предприятиями и потребителями. Организации ищут решения, помогающие управлять, обрабатывать и оптимально использовать эти данные. В результате появилась AWS Data Engineering, которая может упаковывать и обрабатывать все требования клиентов в соответствии с их потребностями.

Ожидается, что инженер AWS проанализирует требования заказчика и предложит интегрированный пакет, который может обеспечить организации экосистему оптимальной производительности.

Разработка данных AWS также используется для обеспечения того, чтобы данные, предоставляемые конечным пользователям, были в форме, готовой для анализа, и позволяли получать правильные выводы.

Лучшие сервисы AWS, необходимые инженерам по обработке данных

Семейство продуктов AWS предлагает множество инструментов, специально предназначенных для эффективного выполнения задач по разработке данных. Здесь представлены наиболее используемые инструменты разработки данных AWS, которые выполняют определенные функции в зависимости от требований:

ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ Эти инструменты используются для извлечения данных из разных источников и последующего их хранения в необходимых местах.

ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ После извлечения и передачи данных они сохраняются в озере данных или хранилище данных. AWS предлагает инструменты для хранения данных правильного типа, основанные на требованиях пользователя.

ИНСТРУМЕНТЫ ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ Эти инструменты выполняются в режиме ETL или ELT и требуют анализа данных из различных источников для перемещения в определенных направлениях. Интеграция данных - это деятельность, требующая использования всех накопленных к настоящему времени данных.

ИНСТРУМЕНТЫ ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ Инструменты хранилища данных поддерживают хранилище структурированных и отфильтрованных данных из разных источников.

ИНСТРУМЕНТЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ Эти инструменты используют данные и предлагают их в визуально привлекательной форме, чтобы пользователи находили их интерактивными и привлекательными. Данные из разных бизнес-подразделений могут быть извлечены с помощью методов искусственного интеллекта и ML, а также могут быть созданы различные отчеты и диаграммы.

Заключение

Спрос на инженеров по обработке данных будет только расти, особенно по мере того, как их роли становятся более четко определенными. Большинство данных в реальном времени неструктурированы и требуют большой обработки, чтобы быть полезными, что делает разработку данных сложной областью. Но вы можете освоить разработку данных, попрактиковавшись и зная как можно больше инструментов, алгоритмов и структур данных.