Liquid Cluster é um recurso que otimiza os dados para tabelas Delta. Foi projetado para melhorar o desempenho organizando os dados de forma inteligente, tornando o seu acesso mais fácil . Mas falando de forma prática, o que isso significa?
Como o volume de dados cresce de forma contínua no ambiente, gerenciar o armazenamento dos dados é essencial para garantir a eficiencia dos jobs e das consultas. O Liquid Cluster executa este papel e foi desenvolvido para realizar de forma dinâmica a distribuição e otimização dos dados, facilitando a manutenção e se tornando essencial para engenheiros que trabalham com a ferramenta.
Qual é o conceito do liquid Cluster?
O nosso querido Liquid Cluster ajusta automaticamente a distribuição dos dados entre clusters de armazenamento no Databricks . Ao contrário dos tradicionais (e algumas vezes polêmicos) metodos como particionamentos.
O LQ monitora de forma continua os padrões de uso dos dados reorganizando e otimizando o desempenho das consultas. Essa abordagem garante que os dados sejam distribuidos de maneira uniforme e eficiente.
Benefícios:
– Gerenciamento dinâmico dos dados (Dynamic Data Management): Ajusta continuamente a distruição dos dados de acordo com os padrões de uso.
– Desempenho de consulta aprimorado: otimiza os layout de dados para uma execução mais rápida e de menor custo.
– Escabilidade : Gerencia com eficiência o crescente volume de dados sem necessidade de intervenção manual. Por exemplo, não precisa se preocupar com vacuum nas tabelas Liquid Cluster.
– Eficiência de custos: Reduz custos de armazenamento minimizando redundancia de dados.
– Flexibilidade: Adapta-se a mudanças de carga e padrões de acesso.
Como funciona:
O LQ utililiza algoritimos de machine Learning para analisar padrões de acesso e realizar ajustes em tempo real na distribuição dos dados utilizando AQR – Adptative Query Execution. Com a aprendizagem continua, o LQ aprende e se adapta as mudanças, garantindo a otimização e performance. Desta forma eliminando a necessidade de intervenção manual para otimização dos dados, economizando tempo e recursos.
Exemplo de funcionamento:
Considerando um cenário onde uma empresa utilize Databricks para analisar transações de clientes. Algumas vezes, uma determinada categoria de produto pode se tornar mais utilizada em filtros nas buscas, então entra em ação o LQ, detectando os novos padrões garantindo que as consultas sobre as categorias de produtos mais populares permaneçam eficientes e rápidas.
Resumindo tudo…
O LQ representa um avanço significativo no gerenciamento e otimização dos dados. Por dinamicamente ajustar a distribuição dos dados baseado em padrões de uso, o LQ aumenta a performance das consultas, tras escalabilidade e redução de custos. Tivemos resultados bastante positivos em nossas implementações.