🔵 عنوان مقاله
Scaling Grab's Data Lake: Our journey to Apache Iceberg adoption (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در مسیر توسعه و بهبود زیرساخت داده‌های Grab، تیم ما تصمیم گرفت تا جدول‌های پارکت Hive در مقیاس پتابایت را به سیستم Apache Iceberg مهاجرت دهد. این انتقال نه تنها سرعت پردازش داده‌ها را ده برابر افزایش داد، بلکه منجر به کاهش چشمگیر هزینه‌های روزانه API S3 برای جدول‌های عملیاتی شد؛ هزینه‌ها تا ۹۵ درصد کاهش یافت. علاوه بر این، بهره‌وری محاسباتی در خطوط پیش‌بینی ماشین‌لرنینگ نیز به میزان ۵۰ درصد صرفه‌جویی داشت، که نشان‌دهنده تاثیر مثبت این تغییر در کارایی کل سیستم بود.

برای ساده‌سازی عملیات و افزایش انعطاف‌پذیری، تیم ما یک سیستم سفارشی به نام UnifiedSparkCatalog توسعه داد، که قابلیت‌های Iceberg، Delta، Hudi و Hive را در قالب یک رابط واحد و قابل فهم ارائه می‌دهد. این سیستم با منطق پشتیبانی از حالت‌های پشتیبان (fallback) و سازگاری کامل با Hive طراحی شده است، به طوری که تمامی فرآیندهای داده‌پژوهی و مدیریت داده‌ها را آسان‌تر می‌کند و از بهره‌وری بالایی برخوردار است.

این مسیر نشان داد که با انتخاب فناوری‌های مناسب و توسعه راهکارهای یکپارچه، می‌توان در مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ به نتایج استثنایی دست یافت و فرآیندهای تحلیلی را بهبود بخشید.

#داده #هوش_مصنوعی #پایگاه_داده #توسعه

🟣لینک مقاله:
https://engineering.grab.com/our-journey-to-apache-iceberg-adoption?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy