معرفی ابزار Delta Lake

✅یکی از ابزارهایی که اخیرا در حوزه Big Data مورد توجه قرار گرفته، Delta Lake است. این ابزار توسط Databricks توسعه داده شده و به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌های حجیم و جریانی را به شکلی بهینه مدیریت و پردازش کنند. Delta Lake روی Apache Spark اجرا می‌شود و قابلیت‌های بسیار قوی‌ای برای ذخیره‌سازی، یکپارچگی و بهبود کیفیت داده‌ها ارائه می‌دهد.

✅ویژگی‌ها و قابلیت‌های Delta Lake

📌تراکنش‌های ACID
این ابزار از تراکنش‌های ACID (Atomicity، Consistency، Isolation، Durability) پشتیبانی می‌کند. این یعنی هر عملیات خواندن و نوشتن به گونه‌ای صورت می‌گیرد که یکپارچگی داده‌ها تضمین شود و خطاهایی نظیر نقص داده‌ها یا تضادهای داده‌ای پیش نیاید. این قابلیت برای پروژه‌هایی که نیاز به قابلیت اعتماد و ثبات داده دارند بسیار مهم است.

📌مدیریت نسخه :
-دلتا لیک با قابلیت نسخه‌بندی و Time Travel امکان بازیابی نسخه‌های قبلی داده‌ها را فراهم می‌کند. این ویژگی به ویژه در مواقعی مفید است که نیاز به بازیابی داده‌های گذشته، بازبینی تغییرات یا انجام تحلیل‌های تاریخی داشته باشید.

📌پردازش Batch و Stream به صورت همزمان:

• یکی از مهم‌ترین مزایای Delta Lake، امکان پردازش Batch و Stream به صورت یکپارچه است. این یعنی با همان مجموعه داده‌ها می‌توانید هم تحلیل‌های بلادرنگ (Real-Time) و هم تحلیل‌های دسته‌ای را اجرا کنید، که بسیار مفید است برای مواقعی که نیاز به پردازش داده‌های ورودی لحظه‌ای و همچنین پردازش‌های بزرگ‌تر و دوره‌ای دارید.

📌قابلیت تغییر، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها:

• دستورات MERGE، DELETE و UPDATE در Delta Lake پشتیبانی می‌شود، که این امکان را به شما می‌دهد تا به راحتی داده‌های خود را به‌روز کنید. این ویژگی برای تحلیل‌های تجاری و مدیریت داده‌ها در سیستم‌های تراکنشی بسیار حیاتی است، چرا که می‌توانید داده‌های قدیمی را جایگزین کرده یا حذف کنید.

📌سازگاری با اکوسیستم عظیم داده ها:

• این ابزار به راحتی با Apache Spark و دیگر ابزارهای تحلیل داده نظیر MLflow و Power BI سازگار است، و می‌تواند در محیط‌های موجود داده ادغام شود. همچنین از ذخیره‌سازی‌های ابری مثل Amazon S3 و Azure Data Lake** نیز پشتیبانی می‌کند.

📌دسته‌بندی و سازمان‌دهی بهینه داده‌ها:

• از یک معماری داده‌ی فایل محور در Delta Lake استفاده می‌شود که داده‌ها را به بلوک‌های کوچک‌تر تقسیم کرده و ذخیره می‌کند. این ساختار باعث می‌شود داده‌ها به شکل موثری دسته‌بندی شوند و دسترسی به آن‌ها سریع‌تر و بهینه‌تر باشد.

✅ معماری Delta Lake
در Delta Lake از یک معماری درختی یا چندلایه برای ذخیره و پردازش داده‌ها استفاده می‌شود. در این معماری:
📌 داده‌های خام در پایین‌ترین سطح (Bronze) ذخیره می‌شوند.
📌داده‌های پاکسازی شده یا ساختاریافته در سطح میانی (Silver) قرار می‌گیرند.
📌 داده‌های آماده برای تحلیل و گزارش‌گیری نهایی در سطح بالا (Gold) ذخیره می‌شوند.

این لایه‌ها باعث می‌شوند که بتوانید روند پاکسازی، تجمیع و آماده‌سازی داده‌ها را به ترتیب و به صورت بهینه انجام دهید.

✅کاربردهای Delta Lake
📍سیستم‌های مالی و بانکی: برای اطمینان از دقت و یکپارچگی تراکنش‌ها و تحلیل بلادرنگ داده‌های مالی.
📍بازاریابی و تحلیل رفتار مشتریان: برای تحلیل‌های لحظه‌ای و تجمیع داده‌های کاربران جهت هدف‌گذاری دقیق‌تر.
📍مدیریت داده‌های IoT: برای ذخیره و پردازش داده‌های لحظه‌ای دستگاه‌ها و حسگرها.
📍تحلیل‌های جامع در پروژه‌های کلان داده: برای تجزیه و تحلیل داده‌ها با مقیاس بالا و قابلیت حفظ نسخه‌های مختلف داده‌ها جهت ردیابی تغییرات.

✅به طور کلی، Delta Lake به شما امکان می‌دهد تا با داده‌ها به شکل موثرتر و ایمن‌تر کار کنید و از مزایای ترکیبی سیستم‌های تحلیلی و دریاچه‌های داده در یک بستر واحد بهره‌مند شوید.