AI/MLワークロードに最適なオープンテーブル形式を選択する方法は？

このガイドは、AI/MLの専門家がワークロードに対して適切なオープンテーブル形式（Apache Iceberg、Delta Lake、またはApache Hudi）を選択するのに役立ちます。 これは、従来のデータ湖よりもこれらの形式の重要な利点を概説し、パフォーマンス、スケーラビリティ、およびリアルタイムの更新に焦点を当てています。

目次：

AI/ML
• には、開いたテーブル形式が不可欠である理由
  重要な利点
  ai/mlユースケースの比較
Apache Iceberg
• を理解しています
Apache Delta Lakeの理解Apache hudiの理解
• AI/MLのニーズに合った適切な形式を選択する
• 結論

AI/MLワークロードに開いたテーブル形式が不可欠である理由

従来のデータ湖には重要な特徴がありません。 これらの3つのオープンテーブル形式は、これらの制限に対処しています：

apache Iceberg

デルタ湖

1. apache hudi
重要な利点：
これらの形式は、一般的なデータ湖の課題を克服します

酸トランザクション：

同時の読み取りと書き込みによる保証された信頼性。

• 履歴データトラッキング：デバッグ、MLトレーニング、監査のために過去のデータ状態を再現します。
スケーラブルなデータとメタデータ：ファイルコンパクションによるリアルタイムのスケーラビリティ。
• ai/mlユースケースの比較：
• ガイドは、各形式の適合性を比較しています：

機能ストア：

MLモデルをトレーニングするためのデータ要件。

モデルトレーニング：MLモデルのトレーニングのためのデータ要件

• スケーラブルなMLパイプライン：大規模なデータ処理の処理。
• apacheアイスバーグ：
Icebergは、大規模なデータセットで高性能分析を提供する業界標準のオープンテーブル形式です。 それは優れています：

機能ストア：スナップショット分離による酸トランザクションは、クエリを混乱させることなく、並行した書き込みとスキーマの進化のために分離します。 スナップショットを使用したタイムトラベルにより、古いバージョンのクエリが可能になります。 隠されたパーティション化とメタデータのインデックス作成は、クエリパフォーマンスを改善します

モデルトレーニング：タイムトラベルとスナップショット分離によるより高速なモデルトレーニングのための最適化された高速データ検索。 隠されたパーティション化と述語プッシュダウンを介した効率的なデータフィルタリング。 スキーマの進化をサポートしています

スケーラブルなMLパイプライン：

Spark、Flink、Trino、およびPrestoとの互換性。 コスト削減のためのパイプラインの実行と増分データ処理。 酸トランザクションは、信頼できるパイプラインを保証します

• apache delta湖：
• Databricksによって開発された

  デルタレイクは、Sparkとシームレスに統合されています。 その強みは次のとおりです

  • 機能ストア：酸トランザクションと並行性制御。 メタデータレイヤーは、トランザクションを追跡し、データの整合性とスキーマの変更を実施します。 タイムトラベル機能により、過去のデータバージョンをクエリすることができます。 メタデータとトランザクションログを介した最適化されたクエリパフォーマンス。 リアルタイムの変更をサポートします
  モデルトレーニング：
  • 酸トランザクションを使用した信頼できるバージョントレーニングデータ。 タイムトラベルとロールバック機能により、再現性とデバッグが向上します。 Zオーダー化により、クエリのパフォーマンスが向上します。 可用性に影響を与えることなくスキーマの変更をサポートします スケーラブルなMLパイプライン：
  タイトなスパーク統合により、MLワークフロー統合が簡素化されます。 Spark Structured Streamingを使用したリアルタイムストリーミングにより、より速い意思決定が可能になります。 酸トランザクションは、複数の同時MLチームをサポートしています
  • apache hudi：
  Hudiは、リアルタイム分析と増分処理のためのトランザクションストレージレイヤーでApache Data Lakeスタックを強化します。 その主な機能は次のとおりです

  

  機能ストア：

  酸トランザクション、コミットタイムラインとメタデータレイヤーを介したイベント追跡。 スキーマの進化（警告付き）。 タイムトラベルとロールバック。 インデックス作成技術によるクエリパフォーマンスの改善。 Merge-on-Read（MOR）を使用して、頻繁に更新されるテーブルが最適化されました。 サポートストリーミング書き込み（マイクロバッチまたはインクリメンタルバッチ）。

  • モデルトレーニング：詐欺検出などのアプリケーションのリアルタイム更新。 増分データの読み込みによる計算コストの削減。 シームレスなマージオンリードインクリメンタルクエリ。 柔軟な摂取モードは、バッチとリアルタイムMLトレーニングを最適化します
  スケーラブルMLパイプライン：
  • ストリーミングワークロード用に設計されています。 組み込みの小さなファイル管理。 レコードレベルの更新と削除を備えた効率的なデータセットの進化
  比較テーブル：

  • 適切な形式の選択：

    • Iceberg：高度なメタデータ管理とタイムトラベルのニーズを備えた大規模なバッチ処理に最適です。
    • デルタ湖：リアルタイムのストリーミングワークロードに最適な酸トランザクションと増分処理を必要とする。
    hudi：
    • リアルタイムストリーミングおよび微粒データ制御における高周波更新に最適です。
    結論：

    最適な選択は、特定のAI/MLワークロード要件に依存します。 ストリーミングデータ、リアルタイムの更新、高度なデータ管理、履歴バージョン、または決定を下すときに最適化を優先するかどうかを検討してください。

以上がAI/MLワークロードに最適なオープンテーブル形式を選択する方法は？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。