串流資料函式庫與資料倉儲整合趨勢

傳統資料倉儲在處理即時資料方面存在侷限性，促使串流資料函式庫技術興起。MongoDB Atlas Stream Processing 等方案嘗試整合串流處理和靜態資料儲存，簡化資料處理流程。BigQuery、Redshift 和 Snowflake 等資料倉儲也開始整合串流功能，但底層架構仍以批次處理為主，導致延遲較高。Lakehouse 架構結合資料湖和資料倉儲的優點，為串流資料處理提供新的可能性，而 Apache Paimon 和 Iceberg 等開放表格式則促進了串流和批次處理的融合。

古典資料函式庫的新動向

本章節討論的主題之一是串流與資料函式庫之間的持續融合，即運動中的資料與靜止中的資料的統一。MongoDB推出的Atlas Stream Processing是這一趨勢的最新指標之一，它為MongoDB增加了串流處理功能，使其接近於成為一個串流資料函式庫。

Atlas Stream Processing的功能

• 能夠從Kafka等串流平台讀取資料，並將處理後的資料寫回串流平台。
• 允許使用MongoDB集合作為處理後資料的物化檢視。

這表明傳統資料函式庫正在朝著支援實時資料處理和分析的方向發展，與專門的串流資料函式庫（如Materialize和RisingWave）趨於一致。

MongoDB Atlas Stream Processing 與資料倉儲的串流處理

MongoDB Atlas Stream Processing 架構與優勢

MongoDB Atlas Stream Processing 提供了一種無縫整合串流資料處理（資料流動態）與靜態資料儲存（MongoDB 集合）的解決方案。由於 MongoDB 檔案採用類別 JSON 格式，與串流訊息（通常為 JSON 格式）具有高度相似性，這使得整合過程比傳統的關聯式資料函式庫更加自然。雖然目前仍處於早期階段，尚不支援任何形式的 JOIN 操作，但其未來發展值得關注。

實作範例

將 Kafka 主題資料查詢並儲存至 MongoDB 集合

// 定義來源階段，從連線登入檔中取得 Kafka 連線
var source = { $source: {
  connectionName: 'kafkaprod',
  topic: 'stocks'
} }

// 建立其他階段，例如篩選階段
var match = { $match: { 'exchange':'NYSE'} }

// 定義匯出階段，將結果合併至 MongoDB 集合
var sink = { $merge: {
  into: {
    connectionName: 'mongoprod',
    db: 'StockDB',
    col: 'TransactionHistory'
  }
} }

// 組合處理器並執行
var myProcessor = [source, match, sink]
sp.process(myProcessor)

內容解密：

1. 來源階段：連線到名為 stocks 的 Kafka 主題，取得串流資料。
2. 篩選階段：僅保留 exchange 欄位值為 NYSE 的訊息。
3. 匯出階段：將符合條件的訊息寫入 MongoDB 的 TransactionHistory 集合中。
4. sp.process：啟動串流處理器，開始處理資料。

使用 Atlas Stream Processing 進行視窗聚合

// 定義翻滾視窗，間隔為 60 秒
{
  $tumblingWindow: {
    interval: {
      size: NumberInt(60), 
      unit: 'second'
    },
    pipeline: [{
      $group: {
        _id: '$ip_source',
        count_connection_reset: { $sum: 1 }
      }
    }]
  }
}

內容解密：

1. 視窗定義：設定每 60 秒為一個統計週期。
2. 聚合操作：在每個視窗內按照 ip_source 分組，並統計訊息數量。
3. 輸出結果：包含分組 ID、統計結果以及視窗起止時間戳記等資訊。

資料倉儲中的串流處理

BigQuery、Redshift 和 Snowflake 是目前資料倉儲領域的主要參與者，它們都在串流處理方面進行了整合與創新。

BigQuery 的串流處理

BigQuery 支援透過 SDK 進行串流資料插入，使其能夠滿足低延遲的近即時分析需求。插入的資料可以在幾秒鐘內用於查詢。

使用 Python SDK 將資料串流插入 BigQuery

def stream_data(dataset_name, table_name, json_data):
    bigquery_client = bigquery.Client()
    dataset = bigquery_client.dataset(dataset_name)
    table = dataset.table(table_name)
    data = json.loads(json_data)
    # 重新載入表格以取得結構描述
    table.reload()
    rows = [data]
    errors = table.insert_data(rows)
    if not errors:
        print('成功載入 1 行資料至 {}:{}'.format(dataset_name, table_name))
    else:
        print('錯誤資訊：')
        pprint(errors)

內容解密：

1. 初始化客戶端：建立 BigQuery 客戶端物件。
2. 載入資料：將 JSON 資料解析並插入指定的表格中。
3. 錯誤處理：檢查插入操作是否成功，並輸出錯誤資訊（若有）。

Redshift 的串流處理

Redshift 支援從 Kinesis 或 Kafka 直接串流匯入資料至物化檢視（Materialized View），實作低延遲的資料處理和分析。

建立物化檢視以消費 Kafka 主題資料

CREATE MATERIALIZED VIEW MyView AUTO REFRESH YES AS
SELECT
  kafka_partition,
  kafka_offset,
  kafka_timestamp_type,
  kafka_timestamp,
  kafka_key,
  JSON_PARSE(kafka_value) as Data,
  kafka_headers
FROM
  MySchema."mytopic"
WHERE
  CAN_JSON_PARSE(kafka_value);

內容解密：

1. 建立物化檢視：定義名為 MyView 的物化檢視，並設定自動重新整理。
2. 資料來源：從 Kafka 主題 mytopic 中消費資料。
3. 資料處理：解析 Kafka 訊息中的 JSON 資料，並過濾無法解析的訊息。

資料倉儲與串流技術的未來發展

隨著資料量的爆炸性增長，企業對於即時資料處理和分析的需求日益增加。傳統的資料倉儲系統如Redshift、Snowflake等已經開始整合串流技術，以滿足即時資料處理的需求。同時，Lakehouse架構也逐漸受到關注，它結合了資料湖和資料倉儲的優點，為串流資料處理提供了新的可能性。

Redshift的串流功能限制

Redshift提供了物化檢視來實作串流資料的處理，但其底層架構仍然是批次處理而非純串流處理。這導致了Redshift在處理即時資料時的延遲較高，相比之下，專門的串流資料函式庫可以提供更低的延遲。

Snowflake的串流功能

Snowflake最近在串流技術方面投入了大量資源，提供了以下串流相關的功能：

• 連續資料載入：Snowflake提供了Snowpipe Streaming和Snowflake Connector for Kafka Connect來實作串流資料的載入。
• 連續資料轉換：Snowflake引入了動態表格（dynamic tables）來簡化資料載入和處理的流程。
• 變更資料追蹤：Snowflake提供了變更資料捕捉（CDC）功能，用於追蹤表格中的資料變更。

Snowpipe Streaming範例

Snowflake提供了Java SDK來實作串流資料的載入。以下是一個簡化的範例：

public class SnowflakeStreamingIngestExample {
    // 設定
    // 將資料列插入通道（使用insertRows API）
    final int totalRowsInTable = 1000;
    for (int val = 0; val < totalRowsInTable; val++) {
        Map<String, Object> row = new HashMap<>();
        // c1對應到表格中的欄位名稱
        row.put("c1", val);
        // 使用目前的offset_token插入資料列
        InsertValidationResponse response = channel1.insertRow(row, String.valueOf(val));
        if (response.hasErrors()) {
            // 如果有例外情況，可以丟擲錯誤或進行其他處理
            throw response.getInsertErrors().get(0).getException();
        }
    }
    // 如果需要，可以檢查在Snowflake中註冊的offset_token，以確保所有資料都已提交
    final int expectedOffsetTokenInSnowflake = totalRowsInTable - 1;
    // 最多重試10次
    final int maxRetries = 10;
    int retryCount = 0;
    do {
        String offsetTokenFromSnowflake = channel1.getLatestCommittedOffsetToken();
        if (offsetTokenFromSnowflake != null && offsetTokenFromSnowflake.equals(String.valueOf(expectedOffsetTokenInSnowflake))) {
            System.out.println("成功插入 " + totalRowsInTable + " 筆資料");
            break;
        }
        retryCount++;
    } while (retryCount < maxRetries);
    // 結束
}

動態表格

Snowflake的動態表格允許使用者使用SQL宣告式地建立資料管道，簡化了資料載入和處理的流程。然而，由於底層架構仍然是批次處理，動態表格的自動重新整理是週期性的，而不是連續的，這導致了較高的延遲。

Lakehouse架構

Lakehouse架構結合了資料湖和資料倉儲的優點，為串流資料處理提供了新的可能性。越來越多的串流引擎和串流處理系統開始支援Lakehouse架構，例如Confluent、Redpanda和WarpStream等。

Delta Lake

Delta Lake是一種開放的表格格式，根據Parquet檔案格式，並提供了檔案級別的交易日誌來實作ACID交易和可擴充套件的中繼資料處理。Delta Lake與Spark Structured Streaming緊密整合，可以實作大規模的串流和批次處理。

使用Delta Lake作為來源

spark.readStream.format("delta")
  .load("/tmp/delta/events")

import io.delta.implicits._
spark.readStream.delta("/tmp/delta/events")

在這個範例中，Delta表格/tmp/delta/events被讀取為一個串流，可以進一步新增查詢邏輯來處理現有的資料和新到達的資料。

使用Delta Lake作為接收端

events.writeStream
  .outputMode("append")
  .format("delta")
  .save("/tmp/delta/events")

在這個範例中，經過Spark Structured Streaming處理後的資料被寫回Delta表格。

未來發展趨勢

隨著串流技術和Lakehouse架構的發展，我們可以預見未來將會有更多的創新和融合。企業需要關注這些新技術和新架構，以便更好地滿足即時資料處理和分析的需求。

分析與展望

Lakehouse架構為串流資料處理提供了新的可能性，但同時也帶來了新的挑戰。企業需要根據自己的業務需求和技術堆疊選擇合適的技術方案。同時，需要關注新技術的發展趨勢，以便及時調整自己的技術策略。

未來即時資料的狀態：串流平台與資料湖倉的整合

隨著資料科技的快速發展，串流平台與資料湖倉（Lakehouse）的整合正變得越來越緊密。諸如Redpanda、WarpStream和開源的Kafka等串流平台，正在透過新增的功能，直接使用欄位表格式（如Iceberg/Parquet）來存取其冷資料層的資料。

Apache Paimon：根據串流處理的資料湖倉

Apache Paimon旨在提供類別似於Delta Lake的功能，但它根據「純」串流處理架構，利用Apache Flink。Paimon不使用Parquet作為底層欄位資料格式，而是採用根據LSM（日誌結構合併）樹結構的自有格式。除了Flink之外，Paimon還支援其他計算引擎（如Apache Hive、Apache Spark和Trino）讀取這些檔案。

程式碼範例：建立Paimon表

CREATE TABLE customers (
  id INT PRIMARY KEY NOT ENFORCED,
  name STRING,
  country STRING,
  zip STRING
);

CREATE TEMPORARY TABLE Orders (
  order_id INT,
  total INT,
  customer_id INT,
  proc_time AS PROCTIME()
) WITH (
  'connector' = 'kafka',
  'topic' = '...',
  'properties.bootstrap.servers' = '...',
  'format' = 'csv'
);

內容解密：

1. CREATE TABLE customers: 建立一個名為customers的Paimon表，包含客戶的基本資訊。
2. CREATE TEMPORARY TABLE Orders: 建立一個臨時表Orders，用於從Kafka主題中讀取訂單資料。
3. proc_time AS PROCTIME(): 使用Flink的處理時間（processing time）作為proc_time欄位的值。

Apache Iceberg：流行的開放表格式

Apache Iceberg是一種非常流行的開放表格式，原本來自Netflix，並得到許多供應商的支援，如Spark、Flink、Presto、Trino、Hive、Impala、StarRocks、Doris和Pig，以及Snowflake。Iceberg支援多種查詢引擎，並允許將資料從Iceberg表中讀取或寫入。

程式碼範例：將資料寫入Iceberg表

df.writeStream \
  .format("iceberg") \
  .outputMode("append") \
  .trigger(processingTime=WINDOW_SIZE) \
  .option("path", table_id) \
  .option("fanout-enabled", "true") \
  .option("checkpointLocation", checkpointPath) \
  .start()

內容解密：

1. .format("iceberg"): 指定輸出格式為Iceberg。
2. .outputMode("append"): 設定輸出模式為追加（append）。
3. .trigger(processingTime=WINDOW_SIZE): 設定觸發器為按處理時間間隔觸發。
4. .option("path", table_id): 指定Iceberg表的路徑。
5. .option("fanout-enabled", "true"): 啟用fanout功能，以提高寫入效能。

OneTable或XTable：使不同開放表格式互通的元開放表格式

OneTable或XTable是一種新的開放表格式，旨在使不同的開放表格式之間能夠互通。目前，它支援Apache Iceberg、Apache Hudi和Delta Lake。對於同時使用多種開放表格式的公司來說，OneTable或XTable提供了一個抽象層，避免了在不同湖倉之間複製資料的需要。

資料處理管道的未來趨勢與串流技術的匯聚

隨著資料處理技術的不斷演進，過去僅在 Lakehouse 上執行的資料處理管道正逐漸向串流平台轉移。特別是在對於低延遲有極高要求的營運應用中，串流處理系統和原生串流資料函式庫相較於傳統的批次處理架構，如資料倉儲（例如 Snowflake）和 Lakehouse（例如 Databricks），能夠提供更好的效能和顯著的成本文省。

串流與分析平面的匯聚

越來越多的資料函式庫供應商開始提供與串流平台直接整合的功能，例如圖資料函式庫和向量資料函式庫。同時，傳統的資料倉儲解決方案，如 BigQuery、Redshift 和 Snowflake，也開始支援串流資料處理。最引人注目的匯聚發生在串流和 Lakehouse 之間，開源的表格格式如 Apache Iceberg 推動了多模態串流等新概念的發展。

技術趨勢

目前，我們正處於這一趨勢的初期階段。未來，串流技術與傳統資料函式庫及 Lakehouse 的進一步融合，將推動純粹根據串流的處理方案和串流資料函式庫的廣泛採用。

索引

A

• 準確度指標：衡量系統輸出結果的正確性。
• ACID 協定：資料函式庫事務處理的四個基本特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）和永續性（Durability）。
• 即席查詢：使用者臨時提出的查詢請求，通常用於資料分析和業務決策。

C

• 變更資料擷取（CDC）：捕捉資料函式庫中資料變更的技術，常用於資料同步和整合。
• Apache Kafka：一個開源的事件串流平台，用於構建實時資料管道和串流應用。

D

• 資料網格：一種去中心化的資料架構，透過將資料視為產品來提高資料的可存取性和治理能力。
  • 資料本地性：資料儲存在靠近計算資源的位置，以減少延遲和提高效能。
  • 資料複製：在多個位置儲存資料的副本，以提高用性和容錯能力。

重要技術與趨勢

1. 串流資料函式庫：如 RisingWave、Materialize 等，提供實時資料處理和分析能力。
2. 變更資料擷取（CDC）：透過捕捉資料函式庫的變更，實作實時資料同步。
3. 資料網格：去中心化的資料架構，提高資料的可存取性和治理能力。
4. 近零 ETL：減少資料整合過程中的延遲和複雜度，提高實時分析能力。

隨著串流技術和傳統資料函式庫及 Lakehouse 的進一步融合，我們可以預見以下趨勢：

• 更高效的實時資料處理：串流資料函式庫和相關技術將提供更低的延遲和更高的處理效率。
• 簡化資料架構：透過融合串流和批次處理，減少資料管道的複雜度。
• 增強資料網格能力：透過串流技術提高資料網格中的資料本地性和複製能力。

這些技術的發展將推動企業在實時資料分析和營運決策方面取得更大的進步。

串流資料函式庫與資料倉儲的現代架構演進

資料處理的挑戰與解決方案

隨著資料量的爆炸性增長，傳統的資料處理方式已經難以滿足現代商業環境的需求。企業需要更快速、更靈活的資料處理能力，以便及時做出決策。這促使了串流資料函式庫和資料倉儲技術的快速發展。

串流資料函式庫的核心概念

串流資料函式庫是一種專門為處理實時資料流而設計的資料函式庫系統。它們能夠高效地處理和分析連續不斷的資料流，提供即時的洞察和決策支援。串流資料函式庫的核心概念包括：

1. 資料串流處理

• 能夠處理高吞吐量和低延遲的資料流
• 支援複雜的事件處理和轉換

2. 即時分析

• 提供即時的資料分析和洞察
• 支援即席查詢和持續查詢

現代資料倉儲技術

現代資料倉儲技術已經從傳統的批處理模式轉向實時或近實時的處理模式。這種轉變使得企業能夠更快速地取得洞察並做出決策。主要的技術包括：

1. ELT 與 ETL

• ELT（Extract, Load, Transform）：先載入再轉換，適合大資料處理
• ETL（Extract, Transform, Load）：先轉換再載入，傳統的資料整合方式

2. 資料湖倉一體化

• 結合資料倉儲和資料湖的優勢，提供統一的資料管理平台
• 支援多種資料格式和處理模式

關鍵技術與工具

1. 串流處理框架

   • Apache Flink
   • Apache Kafka Streams
   • ksqlDB

2. 串流資料函式庫

   • Materialize
   • RisingWave
   • Timeplus

3. 資料倉儲解決方案

   • Snowflake
   • Amazon Redshift
   • Google BigQuery

4. Lakehouse 技術

   • Delta Lake
   • Apache Hudi
   • Apache Iceberg

實務應用與挑戰

1. 即時分析的應用場景

• 金融交易監控
• 網路安全監測
• 物聯網資料分析

2. 面臨的挑戰

• 資料一致性的保證
• 系統的可擴充套件性
• 即時性和準確性的平衡

未來發展趨勢

1. 更強的實時處理能力

   • 更低的延遲
   • 更高的吞吐量

2. 智慧化的資料處理

   • 結合機器學習和 AI 技術
   • 自動化的資料洞察和預測

3. 雲原生架構

   • 更彈性的資源排程
   • 更好的成本效益比

串流資料處理與即時分析的未來發展

概述

串流資料處理技術正在快速演進，並逐漸與傳統資料函式庫技術融合，形成新一代的混合資料系統。本文將探討串流資料處理的核心概念、技術現狀及其未來發展方向。

串流資料處理的核心概念

資料處理架構的演變

1. 傳統資料處理

   • OLTP（線上交易處理）與OLAP（線上分析處理）的區別
   • 資料倉儲與資料湖的概念

2. 串流資料處理

   • 即時資料處理的重要性
   • 事件驅動架構的核心概念
   • 資料流的特性與挑戰

關鍵技術與工具

1. 串流處理平台

   • Apache Kafka、Redpanda等訊息佇列系統
   • Flink、ksqlDB等串流處理引擎
   • 新興技術如Proton、RisingWave的特點

2. 資料函式庫技術的整合

   • HTAP（混合交易/分析處理）資料函式庫的興起
   • PostgreSQL對混合資料系統的影響
   • 新型資料函式庫如Materialize的創新

即時分析的挑戰與解決方案

一致性與正確性

1. 一致性模型

   • 強一致性與最終一致性的權衡
   • 各種串流處理系統的一致性實作

2. 正確性保障

   • 障礙（barrier）機制的應用
   • 快照（snapshot）技術的重要性

效能最佳化

1. 索引技術

   • 各種索引型別（排序索引、星型樹索引）
   • 索引對查詢效能的影響

2. 查詢最佳化

   • 推拉（push-pull）查詢模式的比較
   • 查詢平行度（QPS）與並發控制

未來發展趨勢

技術融合

1. 混合資料系統

   • 資料倉儲與串流處理的融合
   • Lakehouse架構的興起

2. 新興技術

   • 向量資料函式庫的發展
   • 圖資料函式庫在即時分析中的應用

應用場景拓展

1. 營運分析

   • 即時分析在業務決策中的作用
   • 營運指標的即時監控

2. 自助式資料基礎設施

   • 資料網格（data mesh）的概念
   • 自助式資料服務的重要性

資料串流資料函式庫核心技術解析

資料處理架構的演進

在現代資料驅動的商業環境中，資料處理技術不斷演進以滿足日益增長的即時資料分析需求。串流資料函式庫（Streaming Databases）作為其中的重要組成部分，正在逐漸改變傳統的資料處理方式。

串流資料函式庫的關鍵特性

串流資料函式庫的核心特性包括：

即時資料處理能力

串流資料函式庫能夠即時處理和分析持續流入的資料流，提供即時的洞察和決策支援。

事件驅動架構

串流資料函式庫採用事件驅動架構，能夠對資料流中的事件進行即時處理和回應。

資料一致性保障

串流資料函式庫需要確保在分散式環境下資料的一致性和正確性，尤其是在面對網路分割或節點故障時。

串流平面（Streaming Plane）與資料網格（Data Mesh）

串流平面的組成

1. 資料來源整合：將多樣化的資料來源整合到統一的處理框架中。
2. 即時處理引擎：提供高效的即時資料處理能力。
3. 資料儲存與管理：確保資料的安全儲存和高效管理。

資料網格的核心概念

1. 分散式架構：將資料管理和處理分散到不同的業務域。
2. 自助式資料基礎設施：提供使用者友好的介面和工具，讓業務人員能夠自主管理和使用資料。
3. 資料產品思維：將資料視為產品進行管理和開發，確保資料的品質和可用性。

技術實作與挑戰

技術選型考量

1. 資料儲存格式：選擇合適的儲存格式（如列式儲存或行式儲存）對於效能至關重要。
2. 處理引擎選擇：根據業務需求選擇適當的處理引擎，如Apache Kafka或Apache Flink。
3. 一致性模型：選擇適合的資料一致性模型，以平衡一致性和可用性。

實作程式碼範例

-- 使用Timeplus Proton建立即時資料分析查詢
SELECT 
    user_id,
    COUNT(*) AS click_count
FROM 
    clickstream
GROUP BY 
    user_id
SINK TO 
    result_topic;

內容解密：

1. SELECT陳述式用於選擇需要分析的欄位。
2. COUNT(*)函式用於統計每個使用者的點選次數。
3. GROUP BY子句根據user_id進行分組統計。
4. SINK TO將結果輸出到指定的主題（topic）中。

未來趨勢與發展方向

1. 更強大的即時處理能力：未來串流資料函式庫將具備更高效的即時資料處理和分析能力。
2. 智慧化資料管理：結合AI技術實作更智慧的資料管理和分析。
3. 跨雲端佈署：支援跨多雲環境的佈署和管理，提供更好的彈性和可擴充套件性。