Qual é a arquitetura da casa de lago do medalhão?

A arquitetura medalhão descreve uma série de camadas de dados que denotam a qualidade dos dados armazenados na casa do lago. A Databricks recomenda adotar uma abordagem em várias camadas para criar uma única fonte confiável para produtos de dados corporativos.

Essa arquitetura garante atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade à medida que os dados passam por várias camadas de validações e transformações antes de serem armazenados em uma disposição otimizada para uma análise eficiente. Os termos bronze (bruto), prata (validado) e ouro (enriquecido) descrevem a qualidade dos dados em cada uma dessas camadas.

Arquitetura Medallion como padrão de design de dados

A arquitetura medalhão é um padrão de design de dados usado para organizar dados logicamente. Seu objetivo é melhorar de forma incremental e progressiva a estrutura e a qualidade dos dados à medida que eles fluem por cada camada da arquitetura (de Bronze ⇒ Prata ⇒ Ouro). Às vezes, as arquiteturas Medallion também são chamadas de arquiteturas multi-hop.

Com o avanço dos dados por essas camadas, as organizações podem melhorar gradativamente a qualidade e a confiabilidade dos dados, tornando-os mais adequados para aplicativos de Business Intelligence e machine learning.

Seguir a arquitetura do medalhão é uma prática recomendada, mas não um requisito.

Pergunta	Bronze	Prata	ouro
O que acontece nessa camada?	Ingestão bruta de dados	Limpeza e validação de dados	Modelagem dimensional e agregação
Quem é o usuário pretendido?	engenheiro de dados operações de dados equipes de conformidade e auditoria	engenheiro de dados analista de dados (use a camada Silver para obter um dataset mais refinado que ainda retenha as informações detalhadas necessárias para uma análise aprofundada) data scientists (construir modelos e realizar análises avançadas)	analista de negócios e desenvolvedores do site BI data scientists e machine learning (ML) engenheiros executivo e tomada de decisão Equipes operacionais

Exemplo de arquitetura de medalhão

Este exemplo de arquitetura de medalhão mostra camadas de bronze, prata e ouro para uso por uma equipe de operações comerciais. Cada camada é armazenada em um esquema diferente do catálogo de operações.

Camadas de bronze, prata e ouro na arquitetura do medalhão

Camada de bronze (ops.bronze): Ingere dados brutos do armazenamento cloud, Kafka e Salesforce. Nenhuma limpeza ou validação de dados é realizada aqui.
Camada prateada (ops.silver): A limpeza e validação de dados são realizadas nessa camada.
- Os dados sobre clientes e transações são limpos eliminando os valores nulos e colocando em quarentena os registros inválidos. Esses conjuntos de dados são unidos em um novo dataset chamado customer_transactions. data scientists pode usar este dataset para análise preditiva.
- Da mesma forma, os conjuntos de dados de contas e oportunidades do Salesforce são unidos para criar account_opportunities, que é aprimorado com as informações do account.
- Os dados leads_raw são limpos em um dataset chamado leads_cleaned.
camada de ouro (ops.gold): Essa camada foi projetada para usuários corporativos. Ele contém menos conjuntos de dados do que o silver e o ouro.
- customer_spending: Gasto médio e total de cada cliente.
- account_performance: Desempenho diário para cada account.
- sales_pipeline_summary: informações sobre as ventas de ponta a ponta pipeline.
- business_summary: Informações altamente agregadas para a equipe executiva.

Ingerir dados brutos na camada bronze

A camada de bronze contém dados brutos e não validados. Os dados ingeridos na camada de bronze normalmente têm as seguintes características:

Contém e mantém o estado bruto da fonte de dados em seus formatos originais.
É acrescentado de forma incremental e cresce com o tempo.
Destina-se ao consumo por cargas de trabalho que enriquecem dados para tabelas de prata, não para acesso por analistas e data scientists.
Serve como a única fonte da verdade, preservando a fidelidade dos dados.
Permite o reprocessamento e a auditoria ao reter todos os dados históricos.
Pode ser qualquer combinação de transações de transmissão e lotes de fontes, incluindo armazenamento de objetos em cloud (por exemplo, S3, GCS, ADLS), barramentos de mensagens (por exemplo, Kafka, Kinesis, etc.) e sistemas federados (por exemplo, Lakehouse Federation).

Limitar a limpeza ou validação de dados

A validação mínima de dados é realizada na camada de bronze. Para garantir que os dados não sejam descartados, o site Databricks recomenda armazenar a maioria dos campos como strings, VARIANT ou binários para proteger contra alterações inesperadas no esquema. Colunas de metadados podem ser adicionadas, como a proveniência ou a fonte dos dados (por exemplo, _metadata.file_name ).

Validar e eliminar a duplicação de dados na camada prateada

A limpeza e validação dos dados são realizadas na camada prateada.

Construa mesas de prata a partir da camada de bronze

Para criar a camada prateada, leia os dados de uma ou mais tabelas de bronze ou prata e grave os dados nas tabelas prateadas.

A Databricks não recomenda a gravação em tabelas silver diretamente da ingestão. Se o senhor escrever diretamente a partir da ingestão, ocorrerão falhas devido a alterações no esquema ou registros corrompidos na fonte de dados. Supondo que todas as fontes sejam append-only, configure a maioria das leituras do bronze como leituras de transmissão. As leituras em lotes devem ser reservadas para conjuntos de dados pequenos (por exemplo, tabelas dimensionais pequenas).

A camada prateada representa versões validadas, limpas e enriquecidas dos dados. A camada prateada:

Sempre deve incluir pelo menos uma representação validada e não agregada de cada registro. Se as representações agregadas conduzirem muitas cargas de trabalho downstream, essas representações podem estar na camada prata, mas normalmente estão na camada ouro.
É onde o senhor realiza a limpeza de dados, a deduplicação e a normalização.
Melhora a qualidade dos dados corrigindo erros e inconsistências.
Estrutura os dados em um formato mais consumível para processamento posterior.

Imponha a qualidade dos dados

As seguintes operações são realizadas em tabelas de prata:

Imposição de esquema
Tratamento de valores nulos e ausentes
Desduplicação de dados
Resolução de problemas de dados fora de ordem e de chegada tardia
Verificações e fiscalização da qualidade dos dados
evolução do esquema
Tipo de fundição
unir-se

começar a modelar dados

É comum começar a realizar a modelagem de dados na camada prata, incluindo a escolha de como representar dados muito aninhados ou semiestruturados:

Use o tipo de dados VARIANT.
Use JSON strings.
Crie estruturas, mapas e matrizes.
Nivele o esquema ou normalize os dados em várias tabelas.

Potencialize a análise com a camada dourada

A camada de ouro representa uma visão altamente refinada dos dados que impulsionam análises downstream, dashboards, ML e aplicativos. Os dados da camada de ouro geralmente são altamente agregados e filtrados para períodos de tempo ou regiões geográficas específicas. Ele contém um conjunto de dados semanticamente significativo que mapeia as funções e as necessidades da empresa.

A camada de ouro:

Consiste em dados agregados adaptados para análise e geração de relatórios.
Alinha-se à lógica e aos requisitos de negócios.
É otimizado para desempenho em consultas e painéis.

Alinhe-se à lógica e aos requisitos de negócios

A camada de ouro é onde o senhor modelará seus dados para relatórios e análises usando um modelo dimensional, estabelecendo relacionamentos e definindo medidas. O analista com acesso aos dados no ouro deve ser capaz de encontrar dados específicos do domínio e responder a perguntas.

Como a camada ouro modela um domínio de negócios, alguns clientes criam várias camadas ouro para atender a diferentes necessidades de negócios, como RH, finanças e IT.

Criar agregados adaptados para análises e relatórios

As organizações geralmente precisam criar funções agregadas para medidas como médias, contagens, máximos e mínimos. Por exemplo, se sua empresa precisa responder a perguntas sobre o total de vendas semanais, o senhor pode criar uma materialização view chamada weekly_sales que pré-agrega esses dados para que o analista e outros não precisem recriar a visualização materializada usada com frequência.

CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW weekly_sales AS
SELECT week,
       prod_id,
       region,
       SUM(units) AS total_units,
       SUM(units * rate) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY week, prod_id, region

Otimizar o desempenho em consultas e painéis

A otimização das tabelas de camada de ouro para desempenho é uma prática recomendada porque esses conjuntos de dados são consultados com frequência. Grandes quantidades de dados históricos são normalmente acessadas na camada sliver e não materializadas na camada ouro.

Controle os custos ajustando a frequência da ingestão de dados

Controle os custos determinando a frequência com que os dados devem ser ingeridos.

Frequência de ingestão de dados	Custo	Latência	Exemplos declarativos
Ingestão incremental contínua	Mais alto	Inferior	transmissão Tabela usando `spark.readStream` para ingerir do armazenamento cloud ou do barramento de mensagens. O site Delta Live Tables pipeline que atualiza continuamente a execução dessa tabela de transmissão. código de transmissão estruturada usando `spark.readStream` em um Notebook para ingerir do armazenamento cloud ou do barramento de mensagens em uma tabela Delta. O Notebook é orquestrado usando um trabalho Databricks com um acionador de trabalho contínuo.
Ingestão incremental desencadeada	Inferior	Mais alto	Transmissão A tabela é recebida do armazenamento cloud ou do barramento de mensagens usando `spark.readStream`. O site pipeline que atualiza essa tabela de transmissão é acionado pelo acionador programado do Job ou por um acionador de chegada de arquivo. código de transmissão estruturado em um Notebook com um acionador `Trigger.Available`. Esse Notebook é acionado pelo acionador programado do Job ou por um acionador de chegada de arquivo.
ingestão de lotes com ingestão incremental manual	Inferior	Mais alto, por causa da execução pouco frequente.	transmissão A tabela é ingerida a partir do armazenamento cloud usando `spark.read`. Não utiliza transmissão estruturada. Em vez disso, use primitivas como a substituição de partição para atualizar uma partição inteira de uma só vez. Requer uma arquitetura upstream extensa para configurar o processamento incremental, o que permite um custo semelhante ao das leituras/escritas de transmissão estruturada. Também requer o particionamento dos dados de origem por um campo `datetime` e, em seguida, o processamento de todos os registros dessa partição no destino.