Erfahren Sie mehr über die effektivsten Alternativen zur Batch-Verarbeitung, z. B. Stream-Verarbeitung, Mikro-Batch-Verarbeitung und Delta-Architektur, und wie sie Ihre Data-Engineering-Workflows verbessern können.

I would recommend to try Databricks for those various options. It's gonna be a suitable solution for Streaming and Batch processing. When I'm talking about Streaming it doesn't mean you need to have a cluster/ compute always on, it really depends on the SLA your business is trying to achieve. It can also be a managed ETL with Delta live tables which can help you reduce drastically the cost and increase the efficiency.

Was sind die effektivsten Alternativen zur Stapelverarbeitung?

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Die Stapelverarbeitung ist eine gängige Technik im Data Engineering, bei der in regelmäßigen Abständen eine Reihe von Aufgaben für einen großen Datensatz ausgeführt wird. Die Stapelverarbeitung wird häufig für Aufgaben wie Datenerfassung, -transformation, -aggregation, -analyse und -berichterstattung verwendet. Die Stapelverarbeitung weist jedoch auch einige Einschränkungen auf, z. B. hohe Latenz, geringe Skalierbarkeit und komplexe Abhängigkeiten. In diesem Artikel lernen Sie einige der effektivsten Alternativen zur Stapelverarbeitung kennen, die Ihnen helfen können, diese Herausforderungen zu meistern und Ihre Data-Engineering-Workflows zu verbessern.

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1 Stream-Verarbeitung

Bei der Streamverarbeitung handelt es sich um eine Technik, bei der Daten verarbeitet werden, sobald sie eintreffen, anstatt auf ein Batchfenster zu warten. Die Stream-Verarbeitung kann Datenquellen mit hohem Volumen und hoher Geschwindigkeit verarbeiten, z. B. Sensoren, Webprotokolle oder Social-Media-Feeds. Die Stream-Verarbeitung kann Echtzeiteinblicke mit geringer Latenz liefern und ereignisgesteuerte Anwendungen ermöglichen. Die Streamverarbeitung erfordert eine andere Architektur und ein anderes Toolset als die Batchverarbeitung, z. B. Apache Kafka, Apache Spark Streaming oder Apache Flink.

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Alestan Alves

Data Engineering Coordinator at TOTVS | AI Engineer | Creator at @ackercode 300k+ followers
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Stream processing allows real-time data analysis immediately upon arrival, bypassing the need for batch intervals. It excels with rapid, large data sources like sensors, web logs, and social feeds, offering swift insights and supporting reactive applications. This method demands unique architectures and tools, including Apache Kafka, Apache Spark Streaming, and Apache Flink, to efficiently process and harness the flow of data. Ideal for environments requiring instant decision-making, stream processing enables businesses and technologies to respond dynamically to live data streams.

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2 Mikro-Batch-Verarbeitung

Die Mikrobatch-Verarbeitung ist eine Technik, bei der Daten in kleinen Batches verarbeitet werden, die in kurzen Intervallen wie Sekunden oder Minuten generiert werden. Die Mikrobatch-Verarbeitung kann ein Gleichgewicht zwischen Latenz und Durchsatz erreichen und einige der Vorteile der Batch- und Stream-Verarbeitung nutzen. Bei der Mikrostapelverarbeitung können Datenquellen verarbeitet werden, die nicht streng geordnet oder kontinuierlich sind, z. B. Dateien oder Datenbanken. Bei der Mikro-Batch-Verarbeitung können einige der gleichen Tools wie bei der Batch-Verarbeitung verwendet werden, z. B. Apache Spark oder Apache Airflow, mit einigen Modifikationen.

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Chandramohan Pounrajan

AWS | Azure | API | Design Patterns | .NET | Cloud Migration | Digital Transformations | Kafka | Application Scaling | Data Brokers |
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This could be a one of the good approaches or techniques. This will ensure data quality, data integrity, reduce in computing power, near real-time data availability, etc

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3 Lambda-Architektur

Die Lambda-Architektur ist ein Entwurfsmuster, bei dem Batch- und Stream-Verarbeitung in einem einzigen System kombiniert werden. Die Lambda-Architektur besteht aus drei Schichten: der Batch-Schicht, der Geschwindigkeitsschicht und der Bereitstellungsschicht. Die Batch-Schicht verarbeitet die historischen Daten und führt komplexe und genaue Berechnungen durch. Die Geschwindigkeitsschicht verarbeitet die aktuellen Daten und führt schnelle und ungefähre Berechnungen durch. Der Bereitstellungs-Layer führt die Ergebnisse aus beiden Layern zusammen und bietet eine einheitliche Ansicht der Daten. Die Lambda-Architektur kann sowohl Latenz- als auch Genauigkeitsanforderungen erfüllen, führt aber auch zu Komplexität und Redundanz.

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Alestan Alves

Data Engineering Coordinator at TOTVS | AI Engineer | Creator at @ackercode 300k+ followers
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Advantages of Lambda Architectures: - Serverless Operations: Eliminates the need for installing, maintaining, or managing software. - Scalability: Allows applications to scale flexibly, either automatically or through capacity adjustments. - Built-in Reliability: Serverless applications come with inherent high availability and fault tolerance, ensuring all requests receive feedback on their success. - Enhanced Business Flexibility: Enables immediate response to shifts in business or market conditions. Serveless Tools I like: AWS Lambda & Cloud Function GCP

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4 Kappa-Architektur

Die Kappa-Architektur ist ein Entwurfsmuster, bei dem nur die Datenstromverarbeitung in einem einzelnen System verwendet wird. Die Kappa-Architektur besteht aus zwei Schichten: der Stream-Schicht und der Serving-Schicht. Der Stream-Layer verarbeitet alle eintreffenden Daten und wendet dieselbe Logik auf historische und aktuelle Daten an. Der Bereitstellungs-Layer speichert und fragt die Ergebnisse aus dem Stream-Layer ab. Die Kappa-Architektur kann das System vereinfachen und den Wartungsaufwand reduzieren, erfordert aber auch ein zuverlässiges und skalierbares Stream-Processing-Framework.

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5 Delta-Architektur

Bei der Delta-Architektur handelt es sich um ein Entwurfsmuster, bei dem eine einheitliche Datenspeicherschicht verwendet wird, die sowohl die Batch- als auch die Streamverarbeitung unterstützt. Die Delta-Architektur besteht aus drei Schichten: der Bronzeschicht, der Silberschicht und der Goldschicht. Die Bronzeschicht speichert die Rohdaten so, wie sie eintreffen, ohne Umwandlung oder Validierung. Die silberne Schicht wendet Qualitätsprüfungen, Deduplizierung und Schemaerzwingung auf die Daten an und erstellt einen konsistenten und zuverlässigen Data Lake. Der Gold-Layer führt Aggregationen, Verknüpfungen und Geschäftslogik für die Daten durch und erstellt ein kuratiertes und optimiertes Data Warehouse. Die Delta-Architektur kann sowohl die Batch- als auch die Stream-Verarbeitung für den Zugriff auf dieselbe Datenquelle ermöglichen und eine einzige Quelle der Wahrheit für die Daten bereitstellen.

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Youssef Mrini

Solutions architect | Developer Advocate | Opinions are my own.
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I would recommend to try Databricks for those various options. It's gonna be a suitable solution for Streaming and Batch processing. When I'm talking about Streaming it doesn't mean you need to have a cluster/ compute always on, it really depends on the SLA your business is trying to achieve. It can also be a managed ETL with Delta live tables which can help you reduce drastically the cost and increase the efficiency.

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Akshay Vijay

Senior Data Engineer | Building Scalable Data Pipelines for Fortune 500 Companies | 5+ Years | DataOps | H1B Approved | 3X Databricks Certified Data Engineer | Microsoft Azure Certified Professional
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Some effective alternatives to batch processing include real-time processing, stream processing, and event-driven processing. These approaches allow for faster data processing and analysis by handling data as it arrives, rather than waiting for a batch to accumulate before processing.

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1 Stream-Verarbeitung

2 Mikro-Batch-Verarbeitung

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