如何为AI/ML工作负载选择最佳的开放式桌子格式？

本指南可帮助AI/ML专业人员选择右开放餐桌格式（Apache Iceberg，Delta Lake或Apache Hudi）的工作量。 它概述了这些格式比传统数据湖的关键优势，重点是性能，可伸缩性和实时更新。 目录的

表：

为什么打开表格式对于AI/ML

至关重要
• 键优点
  • ai/ml用例比较
  了解Apache Iceberg
• 了解Apache Delta Lake
• 理解Apache Hudi
• 选择适合您的AI/ML需求的正确格式
• 结论
>

为什么打开的表格式对于AI/ML工作负载至关重要：

> >传统数据湖缺乏关键特征。 这三个打开的​​表格格式解决了以下局限性：

三角洲湖

1. apache hudi
键优点：
这些格式克服了共同的数据湖挑战：

酸性交易：

>通过并发读取和写入保证可靠性。

• 历史数据跟踪：再现过去的数据状态进行调试，ML培训和审计。
• >可扩展的数据和元数据：通过文件压实实时可扩展性。
• ai/ml用例比较： 该指南比较了每种格式的适用性：

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特征商店：

培训ML模型的数据要求。

• 模型培训：培训ML模型的数据要求。
可伸缩的ML管道：
• 处理大规模数据处理。
• Apache Iceberg：

冰山是一种行业标准的开放式格式，可在大规模数据集上提供高性能分析。 它在：中脱颖而出 >

特征存储：

与快照隔离的酸性交易，用于并发写入和架构进化而不会破坏查询。 使用快照的时间旅行可以查询较旧版本。 隐藏的分区和元数据索引提高查询性能。

>

模型培训：

通过时间旅行和快照隔离进行了更快的模型训练，优化了快速数据检索。 通过隐藏的分区和谓词下降，有效的数据过滤。 支持架构进化。

• >可伸缩的ML管道：与火花，弗林克，trino和Presto的兼容性。 更快的管道执行和成本节省的增量数据处理。 酸性交易确保可靠的管道。
• Apache Delta Lake：
• Delta Lake由Databricks开发，Delta Lake与Spark无缝集成。 它的优势在于：
  • 特征存储：酸性交易和并发控制。 元数据层跟踪交易，实施数据完整性和模式变化。 时间旅行功能允许查询过去的数据版本。 通过元数据和事务日志优化查询性能。 支持实时更改。
  • 模型培训：可靠的，版本的培训数据，具有酸性交易。 时间旅行和回滚功能提高了可重复性和调试。 Z排序改善查询性能。 支持模式变化而不会影响可用性。>
  • >可伸缩的ML管道：紧密的火花集成简化了ML Workflow集成。 使用火花结构化流媒体进行实时流式传输，可以更快地决策。 酸性交易支持多个并发的ML团队。

  apache hudi：

  HUDI用交易存储层增强了Apache Data Lake堆栈，用于实时分析和增量处理。 它的主要特征是：

  特征商店：
  • 酸性交易，通过提交时间表和元数据层进行事件跟踪。 架构进化（有警告）。 时间旅行和回滚。 通过索引技术提高了查询性能。 使用合并读取（MOR）优化了经常更新的表。 支持流写作（微批次或增量批次）。>
  模型培训：
  • 用于诸如欺诈检测的应用程序的实时更新。 由于增量数据加载而导致的计算成本降低。 无缝合并在读取增量查询中。 柔性摄入模式优化批处理和实时ML培训。
  >可伸缩的ML管道：
  • >专为流式工作负载而设计。 内置的小文件管理。 具有记录级更新和删除的高效数据集演变。
  比较表：

  选择正确的格式：

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  • >冰山：最适合大规模批处理处理，具有高级元数据管理和时间旅行需求。
  • 三角洲湖：非常适合实时，流式工作负载需要酸交易和增量处理。
  > hudi：
  • 最适合实时流和细粒度数据控制中的高频更新。
  结论：

  最佳选择取决于您的特定AI/ML工作负载要求。 考虑您在做出决定时是否优先考虑流媒体数据，实时更新，高级数据管理，历史版本控制或批处理处理优化。>

以上是如何为AI/ML工作负载选择最佳的开放式桌子格式？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！