عاشقان دیتا لیکهوس، این ریپو گنج واقعی مهندسی داده است! 💻
اگر در حوزه دیتا لیکهوس فعالیت میکنید یا تازه به این دنیای پرهیجان و آیندهدار مهندسی داده علاقهمند شدید، مخزن کد awesome-lakehouse-guide یه منبع بینظیره که نباید از دستش بدید! 🌟
اینجا یه مجموعه کامل و بهروز برای تسلط بر فرمتهای جدولی باز (Apache Hudi، Apache Iceberg، Delta Lake) و معماری لیکهوس پیدا میکنید:
🔍 مقالات تحقیقاتی: از BtrBlocks و Apache Arrow تا AWS Glue و Apache Flink، با تحلیلهای عمیق درباره بهینهسازی ذخیرهسازی، عملکرد کوئریها و قابلیتهای ACID.
📝 بلاگهای کاربردی: آموزشهای عملی برای حل چالشهایی مثل metadata bloat، بهینهسازی با Z-ordering و مدیریت دادههای نزدیک به real-time.
💻 کد و نوتبوک: مثالهای آماده برای ایجاد جدولهای Hudi و Iceberg روی Amazon S3، اجرای کلاستریگ و پیادهسازی CDC (Change Data Capture).
📣 پستهای لینکدین: نکات سریع و بهروز درباره موضوعاتی مثل پردازش برداری و Apache Arrow.
🗂 فعالیت اخیر: بهروزرسانیهای دو هفته پیش (تا ۱۵ تیر ۱۴۰۴) شامل README و پستهای لینکدین، نشوندهنده نگهداری فعال این ریپوئه. یه تصویر معماری (lkh_res.png) هم برای درک بهتر لیکهوس موجوده!
این ریپو یه نقشه راه کامل برای حرفهای شدن در لیکهوسه، چه بخواید تئوری یاد بگیرید، چه دست به کد بشید! 🚀
🔗 مشاهده ریپو : https://github.com/dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide
#DataEngineering #Lakehouse #BigData #OpenSource #DataLakehouse
اگر در حوزه دیتا لیکهوس فعالیت میکنید یا تازه به این دنیای پرهیجان و آیندهدار مهندسی داده علاقهمند شدید، مخزن کد awesome-lakehouse-guide یه منبع بینظیره که نباید از دستش بدید! 🌟
اینجا یه مجموعه کامل و بهروز برای تسلط بر فرمتهای جدولی باز (Apache Hudi، Apache Iceberg، Delta Lake) و معماری لیکهوس پیدا میکنید:
🔍 مقالات تحقیقاتی: از BtrBlocks و Apache Arrow تا AWS Glue و Apache Flink، با تحلیلهای عمیق درباره بهینهسازی ذخیرهسازی، عملکرد کوئریها و قابلیتهای ACID.
📝 بلاگهای کاربردی: آموزشهای عملی برای حل چالشهایی مثل metadata bloat، بهینهسازی با Z-ordering و مدیریت دادههای نزدیک به real-time.
💻 کد و نوتبوک: مثالهای آماده برای ایجاد جدولهای Hudi و Iceberg روی Amazon S3، اجرای کلاستریگ و پیادهسازی CDC (Change Data Capture).
📣 پستهای لینکدین: نکات سریع و بهروز درباره موضوعاتی مثل پردازش برداری و Apache Arrow.
🗂 فعالیت اخیر: بهروزرسانیهای دو هفته پیش (تا ۱۵ تیر ۱۴۰۴) شامل README و پستهای لینکدین، نشوندهنده نگهداری فعال این ریپوئه. یه تصویر معماری (lkh_res.png) هم برای درک بهتر لیکهوس موجوده!
این ریپو یه نقشه راه کامل برای حرفهای شدن در لیکهوسه، چه بخواید تئوری یاد بگیرید، چه دست به کد بشید! 🚀
🔗 مشاهده ریپو : https://github.com/dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide
#DataEngineering #Lakehouse #BigData #OpenSource #DataLakehouse
GitHub
GitHub - dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide: Repo for everything open table formats (Iceberg, Hudi, Delta Lake) and the overall…
Repo for everything open table formats (Iceberg, Hudi, Delta Lake) and the overall Lakehouse architecture - dipankarmazumdar/awesome-lakehouse-guide
❤2👍2
از استانداردسازی تا سادهسازی: آیندهی Iceberg در مهندسی داده
🔍تحلیلی بر دو تحول مهم: DuckLake و مقاله جدید MinIO
احتمالاً توی یک سال گذشته، بارها چشمتون به مقالات، ابزارها، یا گفتگوهایی افتاده که حولوحوش موضوعی به اسم #Iceberg میچرخن — یه استاندارد باز و ساختیافته برای ذخیره دادهها بهصورت خام، اما با قابلیتهایی شبیه پایگاه داده:
📌امکان اجرای کوئریهای تحلیلی مستقیم روی فایلهای Parquet
📌پشتیبانی از schema evolution و تراکنشهای ACID
📌و جداسازی کامل ذخیرهسازی از موتور پردازش
و البته این موضوع فقط جهانی نیست — همین چند هفته پیش، در یکی از جلسات مشاوره که با یکی از شرکتهای بزرگ فولادی کشور بود، موضوع جلسه بررسی بهترین راه برای طراحی، راهاندازی، و مدیریت یک Lakehouse مبتنی بر Iceberg بود. کاری که تیم فنی این شرکت، نسخه اولیه آنرا راه اندازی کرده بود. 🚀
🔄 اما دو اتفاق باعث شد که احساس کنم : آیندهی Iceberg بسیار سادهتر و سبکتر خواهد بود.
🌟 اولی معرفی DuckLake بود - https://ducklake.select.
در دنیایی که پر بود از سرویسهای کاتالوگ مختلف (Hive Metastore، Glue، Project Nessie، JDBC Metastore و...)، #DuckLake اومد و گفت:
«همهی اینا رو بذارید کنار! من با یه دیتابیس SQL ساده، همه کارهای مدیریت متادیتا و فایلهای داده رو انجام میدم.»
📦 دادهها همون Parquet هستن روی object storage، اما متادیتا داخل یه دیتابیس ساده مثل #DuckDB یا #Postgres ذخیره میشن. همه چیز از طریق #SQL مدیریت میشه. بدون نیاز به سرویسهای جانبی، بدون پیچیدگی. دقیقاً شبیه #SQLite برای دیتالیکها.
🔥 و استقبال خوبی هم ازش شده. چون سادهتر از Iceberg معمولی راه میافته و سربار کمتری داره.
🧠 دومین اتفاق، مقالهای بود که همین چند روز پیش از طرف MinIO منتشر شد.
https://blog.min.io/the-case-for-native-iceberg-catalog-apis-and-unified-governance-in-object-storage
این مقاله به یه نقطهضعف مهم در معماریهای فعلی دیتالیک اشاره میکرد:
«متادیتا و دسترسی به فایلهای واقعی داده، در دو سیستم جداگانه کنترل میشن. همین باعث میشه امنیت و حاکمیت داده ناقص باقی بمونه.»
یعنی ممکنه کاربر به جدول Iceberg مجوز نداشته باشه، ولی هنوز بتونه مستقیم فایلهای #Parquet رو از #S3 یا #MinIO بخونه! 😬
استوریج MinIO پیشنهاد داده که APIهای Iceberg Catalog بهصورت بومی در خود پلتفرم ذخیرهسازی تعبیه بشن، طوری که هم متادیتا و هم دسترسی به فایلها، از یکجا و با یک مدل امنیتی مدیریت بشن. این یعنی سادگی بیشتر، امنیت بهتر، و مدیریت یکپارچهتر.
🔮 پیشبینی من؟
ما داریم به سمتی میریم که: Iceberg دیگه یه «ابزار حرفهای مخصوص متخصصها» نیست — بلکه تبدیل میشه به یک استاندارد ساده، امن، و در دسترس برای همه تیمهای داده
#ApacheIceberg #DuckLake #MinIO #DataLakehouse #MetadataGovernance #ObjectStorage #OpenTableFormats #SQL #دیتالیک #مهندسی_داده #Parquet #BigData
🔍تحلیلی بر دو تحول مهم: DuckLake و مقاله جدید MinIO
احتمالاً توی یک سال گذشته، بارها چشمتون به مقالات، ابزارها، یا گفتگوهایی افتاده که حولوحوش موضوعی به اسم #Iceberg میچرخن — یه استاندارد باز و ساختیافته برای ذخیره دادهها بهصورت خام، اما با قابلیتهایی شبیه پایگاه داده:
📌امکان اجرای کوئریهای تحلیلی مستقیم روی فایلهای Parquet
📌پشتیبانی از schema evolution و تراکنشهای ACID
📌و جداسازی کامل ذخیرهسازی از موتور پردازش
🧊 بهجرات میشه گفت که #Iceberg یکی از ترندهای داغ این روزهای مهندسی دادهست — از Google BigQuery گرفته تا AWS S3، از Dremio تا Snowflake و پروژه Polaris، همگی در حال پشتیبانی مستقیم یا بومی از Iceberg هستن.
و البته این موضوع فقط جهانی نیست — همین چند هفته پیش، در یکی از جلسات مشاوره که با یکی از شرکتهای بزرگ فولادی کشور بود، موضوع جلسه بررسی بهترین راه برای طراحی، راهاندازی، و مدیریت یک Lakehouse مبتنی بر Iceberg بود. کاری که تیم فنی این شرکت، نسخه اولیه آنرا راه اندازی کرده بود. 🚀
🔄 اما دو اتفاق باعث شد که احساس کنم : آیندهی Iceberg بسیار سادهتر و سبکتر خواهد بود.
🌟 اولی معرفی DuckLake بود - https://ducklake.select.
در دنیایی که پر بود از سرویسهای کاتالوگ مختلف (Hive Metastore، Glue، Project Nessie، JDBC Metastore و...)، #DuckLake اومد و گفت:
«همهی اینا رو بذارید کنار! من با یه دیتابیس SQL ساده، همه کارهای مدیریت متادیتا و فایلهای داده رو انجام میدم.»
📦 دادهها همون Parquet هستن روی object storage، اما متادیتا داخل یه دیتابیس ساده مثل #DuckDB یا #Postgres ذخیره میشن. همه چیز از طریق #SQL مدیریت میشه. بدون نیاز به سرویسهای جانبی، بدون پیچیدگی. دقیقاً شبیه #SQLite برای دیتالیکها.
🔥 و استقبال خوبی هم ازش شده. چون سادهتر از Iceberg معمولی راه میافته و سربار کمتری داره.
🧠 دومین اتفاق، مقالهای بود که همین چند روز پیش از طرف MinIO منتشر شد.
https://blog.min.io/the-case-for-native-iceberg-catalog-apis-and-unified-governance-in-object-storage
این مقاله به یه نقطهضعف مهم در معماریهای فعلی دیتالیک اشاره میکرد:
«متادیتا و دسترسی به فایلهای واقعی داده، در دو سیستم جداگانه کنترل میشن. همین باعث میشه امنیت و حاکمیت داده ناقص باقی بمونه.»
یعنی ممکنه کاربر به جدول Iceberg مجوز نداشته باشه، ولی هنوز بتونه مستقیم فایلهای #Parquet رو از #S3 یا #MinIO بخونه! 😬
استوریج MinIO پیشنهاد داده که APIهای Iceberg Catalog بهصورت بومی در خود پلتفرم ذخیرهسازی تعبیه بشن، طوری که هم متادیتا و هم دسترسی به فایلها، از یکجا و با یک مدل امنیتی مدیریت بشن. این یعنی سادگی بیشتر، امنیت بهتر، و مدیریت یکپارچهتر.
🔮 پیشبینی من؟
ما داریم به سمتی میریم که: Iceberg دیگه یه «ابزار حرفهای مخصوص متخصصها» نیست — بلکه تبدیل میشه به یک استاندارد ساده، امن، و در دسترس برای همه تیمهای داده
🌊 بهزودی، ساخت یک دریاچهداده قدرتمند، به اندازه راهاندازی یک دیتابیس ساده خواهد بود. و Iceberg ستون اصلی این تحول باقی میمونه.
#ApacheIceberg #DuckLake #MinIO #DataLakehouse #MetadataGovernance #ObjectStorage #OpenTableFormats #SQL #دیتالیک #مهندسی_داده #Parquet #BigData
DuckLake
DuckLake is an integrated data lake and catalog format
DuckLake delivers advanced data lake features without traditional lakehouse complexity by using Parquet files and your SQL database. It's an open, standalone format from the DuckDB team.
👍3👌2