数据湖与 Lakehouse 在 ETL 和 ELT 中使用 Medallion 方法的最佳实践

介绍

在不断发展的数据管理领域，越来越多的组织选择使用数据湖和数据湖屋来存储和处理海量信息。Medallion 方法已成为 ETL（提取、转换、加载）和 ELT（提取、加载、转换）过程中管理数据的流行框架。这篇博文将探讨在这些环境中实施 Medallion 方法的最佳实践，并重点介绍将数据加载到数据湖和数据湖屋之间的区别。

Medallion Levels

理解奖章方法

Medallion 方法是一种结构化的数据管理方法，它将数据分为三个不同的层级：青铜级、白银级和黄金级。每一层都有特定的用途，旨在促进数据处理和分析。

青铜层

青铜层是原始数据的采集层。这些数据通常未经提炼，可能来自各种来源，包括数据库、API 和流媒体服务。这一层的主要目标是以原始格式存储数据，以便将来进行转换和分析。

银层

银层是数据清洗和转换的阶段。在此阶段，数据质量得到提升，相关特征得到提取。这一层对于准备分析数据至关重要，因为它确保信息的准确性和可用性。

金层

黄金层是最终阶段，在此阶段，数据将被汇总和优化，以用于报告和分析。此层包含高质量、精选的数据集，可用于商业智能工具和高级分析。

实施奖章方法的最佳实践

1. 明确目标

在实施 Medallion 方法之前，必须明确数据管理策略的目标。了解 ETL 或 ELT 流程的具体目标将有助于指导数据架构的设计，并确保每一层都达到其预期目的。

2. 选择正确的工具

选择合适的数据提取、转换和存储工具至关重要。您可以考虑使用基于云的解决方案，这些解决方案不仅具备可扩展性和灵活性，还能与现有数据生态系统无缝集成。常见的选择包括 Apache Spark、Databricks 和 AWS Glue。

3. 自动化数据提取

自动化数据采集流程可以显著减少人工工作量并最大程度地减少错误。实施计划作业或使用事件驱动架构有助于确保数据持续可靠地采集到青铜级层。

4. 实施数据质量检查

在 Medallion 方法中，数据质量至关重要。在每一层实施自动化数据质量检查，以便及早发现并纠正问题。这可以包括验证规则、异常检测和数据分析。

5.优化转换

在银级层转换数据时，重点关注性能优化。使用高效的算法和技术，最大限度地减少处理时间和资源消耗。此外，还可以考虑利用并行处理功能来加快转换速度。

6. 维护文档

全面的文档对于任何数据管理策略都至关重要。记录数据流、转换逻辑以及在 ETL 或 ELT 过程中做出的任何假设。这将促进团队成员之间的协作，并确保数据管道易于维护。

7. 监控与审计

定期监控和审核您的数据管道，确保其正常运行。实施日志记录和警报机制，以便及时发现问题。这种主动的方法将有助于维护数据的完整性和可靠性。

8.促进合作

鼓励数据工程师、数据科学家和业务利益相关者之间的协作。这种协作将有助于确保正在处理的数据满足组织的需求，并确保从数据中获得的洞察切实可行。

数据湖和Lakehouse之间的区别

虽然数据湖和湖屋都采用了 Medallion 方法，但在每个环境中数据管理和处理方式上存在着关键差异。

Data Lake

数据湖

数据湖旨在以原生格式存储海量原始数据。这种灵活性使组织能够从各种来源提取数据，而无需预先定义模式。然而，这可能会导致数据治理和质量方面的挑战。

数据湖的主要特征：

• 读取时模式：数据存储时没有预定义的模式，从而允许更大的灵活性，但在分析过程中需要更多的努力。

• 经济高效的存储：数据湖通常采用更便宜的存储解决方案，使其成为大量数据的理想选择。

  
  

• 多样化的数据类型：数据湖可以容纳结构化、半结构化和非结构化数据，使其适用于广泛的用例。

  
  

湖畔小屋

Lakehouse 结合了数据湖和数据仓库的最佳特性，为数据存储和分析提供了统一的平台。它们支持结构化和非结构化数据，同时提供传统数据仓库的性能和管理功能。

Lakehouse with Data

湖畔别墅的主要特点：

• 写入时模式：Lakehouse 通常在数据提取期间强制执行模式，以确保数据质量和一致性。

  
  

• 性能优化：Lakehouse 利用先进的索引和缓存技术来提高查询性能，使其适合实时分析。

  
  

• 统一数据管理：Lakehouse 为数据存储、处理和分析提供单一平台，简化数据管理并降低运营开销。

  
  

将数据加载到数据湖与 Lakehouse 的最佳实践

将数据加载到数据湖

使用 Medallion 方法将数据加载到数据湖时，请考虑以下最佳实践：

1. 采集原始数据：专注于将原始数据不经转换采集到青铜层。这为未来的处理提供了最大的灵活性。

   
   

2. 使用分区：实施分区策略来优化数据检索并提高查询性能。这可以包括按日期、来源或其他相关维度进行分区。

   
   

3. 实施数据治理: 建立数据治理政策，确保数据质量和合规性。这包括定义数据所有权、访问控制和数据保留策略。

   
   

将数据加载到 Lakehouse

将数据加载到 Lakehouse 时，应考虑以下最佳实践：

1. 定义模式：为导入青铜层的数据建立清晰的模式。这将有助于维护整个管道的数据质量和一致性。

   
   

2. 优化性能：利用 Lakehouse 的性能优化功能（例如索引和缓存）来增强 Gold 层的查询性能。

   
   

3. 利用数据版本控制: 实施数据版本控制，以跟踪变更并维护历史数据。这对于合规性和审计目的尤为重要。

   
   

结论

Medallion 方法提供了一种在 ETL 和 ELT 流程中管理数据的结构化方法，为组织提供了一个确保数据质量和可用性的框架。通过了解数据湖和数据湖屋之间的差异，并根据具体环境实施最佳实践，组织可以最大限度地提升其数据资产的价值。

随着数据量和复杂性的不断增长，对于希望利用数据进行战略决策和竞争优势的组织来说，采用这些最佳实践至关重要。