掌握數據工程的藝術以支持價值數十億美元的技術生態系統

Daniel 更新時間 2025年1月6日

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數據作爲創新貨幣佔據着至高無上的地位，而且它是很有價值的。在多元化的技術世界中，掌握數據工程藝術對於支持價值數十億美元的技術生態系統至關重要。這種複雜的技術涉及創建和維護能夠以高可靠性和高效率處理大量信息的數據基礎設施。

數據作爲創新的貨幣佔據着至高無上的地位，而且它是一種有價值的貨幣。在多元化的技術世界中，掌握數據工程的藝術對於支持價值數十億美元的技術生態系統至關重要。這種複雜的技術涉及創建和維護能夠以高可靠性和高效率處理大量信息的數據基礎設施。

隨着公司不斷突破創新界限，數據工程師的作用變得前所未有的重要。專家設計的系統可驗證無縫數據流、優化性能併爲數百萬人使用的應用程序和服務提供骨幹。

技術生態系統的健康取決於那些以開發它爲生的人的能幹之手。它的成長——或者崩潰——完全取決於一個人對數據工程藝術的熟練程度。

現代技術的支柱

數據工程往往扮演着現代背後的無名英雄的角色技術的無縫功能。它涉及設計、構建和維護可擴展數據系統的細緻過程，這些系統可以有效地處理數據的大量流入和流出。

這些系統構成了科技巨頭的支柱，使他們能夠爲用戶提供不間斷的服務。數據工程確保一切順利進行。這包括每天處理數百萬筆交易的電子商務平臺、處理實時更新的社交媒體網絡或提供實時流量更新的導航服務。

構建彈性基礎設施

其中之一數據工程的主要挑戰是構建能夠承受故障並保護數據完整性的彈性基礎設施。高可用性環境至關重要，因爲即使是輕微的停機也可能導致嚴重的中斷和財務損失。數據工程師利用數據複製、冗餘和災難恢復規劃技術來創建強大的系統。

例如，通過實施 IBM Netezza 和 AWS（Amazon Web Services）等大規模並行處理 (MPP) 架構數據庫，Redshift 重新定義了公司處理大規模數據操作的方式，提供高速處理和可靠性。

利用大規模並行處理 (MPP) 數據庫

MPP 數據庫是一組作爲一個實體協同工作的服務器。 MPP 數據庫的第一個關鍵組件是如何跨集羣中的所有節點存儲數據。數據集分爲多個段，並根據表的分佈鍵分佈在節點上。雖然在所有節點上平均分割數據以利用所有資源來響應用戶查詢可能很直觀，但它不僅僅是爲了性能而存儲 - 例如數據傾斜和進程傾斜。

當數據在節點之間分佈不均勻時，就會出現數據傾斜。這意味着對於相同的用戶請求，承載更多數據的節點比擁有更少數據的節點有更多的工作。集羣中最慢的節點總是決定集羣的累積響應時間。進程偏差還導致節點之間的數據分佈不均勻。這種情況的不同之處在於，用戶對僅存儲在少數節點中的數據感興趣。因此，只有那些特定節點響應查詢的使用而工作，而其他節點則空閒（即，集羣資源利用不足）。

數據存儲和訪問方式之間必須實現微妙的平衡，防止數據傾斜和流程傾斜。通過了解數據訪問模式可以實現數據存儲和訪問之間的平衡。數據必須使用相同的唯一鍵跨表共享，該鍵主要用於表之間的數據連接。唯一鍵將確保均勻的數據分佈，並且經常使用相同唯一鍵連接的表最終將數據存儲在相同的節點上。與需要跨節點移動數據進行連接以創建最終數據集相比，這種數據排列方式將帶來更快的本地數據連接（共置連接）。

另一個性能增強器是在加載過程中對數據進行排序。與傳統數據庫不同，MPP 數據庫沒有索引。相反，它們根據鍵的排序方式消除了不必要的數據塊掃描。必須通過定義排序鍵來加載數據，並且用戶查詢必須使用該排序鍵，以避免不必要的數據塊掃描。