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使用 DLT 和在线表简化实时摄取和服务.pdf

上传人: 张** 编号:167645 2024-06-15 34页 2.16MB

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本文主要介绍了一种利用分布式账本技术(DLT)和在线表(Online Tables)优化实时数据摄取和服务的架构。作者Magnus Johannesson拥有30年IT行业经验,其中13年从事数据分析,5年与Databricks合作,自2017年以来作为独立顾问。Sanjeev Kumar是解决方案架构师,拥有12年IT行业经验,在Databricks工作了2年。 文章以Västtrafik(瑞典西部地区交通局)为例,阐述了实时车辆位置数据的应用。项目目标是将车辆位置数据的latency从2分钟降低到10秒。通过使用Databricks的Delta Live Tables,实现了数据的实时摄取、处理和存储。在优化过程中,通过调整Kafka的minPartitions参数和maxOffsetsPerTrigger触发器,实现了更低的latency。 文章还提到了在线表的概念,这是一种完全托管的服务,可以简化从数据湖到在线商店的基础设施和数据管道管理,同时提供了动态扩展和低成本的优势。作者通过一个预录制的演示展示了在线表的性能,其中提到了使用在线表后的计算成本降低了6倍,存储成本根据选择的冗余度而变化。 关键点总结如下: 1. 利用DLT和在线表优化实时数据摄取和服务。 2. 以Västtrafik为例,实现车辆位置数据的实时追踪。 3. 通过调整Kafka参数,将数据处理latency从2分钟降低到10秒。 4. 引入在线表,简化数据湖到在线商店的基础设施和数据管道管理。 5. 使用在线表后,计算成本降低6倍,存储成本根据冗余度变化。
如何通过DLT实现实时数据摄取与服务? Västtrafik如何利用在线表优化实时数据分析? 在线表服务在数据存储与性能方面有哪些优势?
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