Einführung

1. Ein Open-Source-Datalakehouse-Stack aufbauen

In der modernen datengetriebenen Welt benötigen Organisationen robuste Lösungen, um große Datenmengen zu verwalten, zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Das Datalakehouse ist ein aufkommendes Architekturparadigma, das die Skalierbarkeit von Data Lakes mit der Leistung und Struktur von Data Warehouses kombiniert. Es ermöglicht Unternehmen, große Mengen an Rohdaten zu speichern und gleichzeitig effiziente Analyse- und Abfragefunktionen zu nutzen.

Kommerzielle cloudbasierte Datalakehouse-Plattformen wie die von AWS, Google Cloud und Azure sind zwar funktional, bringen jedoch oft hohe Kosten, Abhängigkeiten von Anbietern und eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten mit sich. Ein Open-Source-Datalakehouse-Stack bietet eine überzeugende Alternative. Durch den Einsatz von Open-Source-Technologien gewinnen Organisationen an Flexibilität, Kontrolle über ihre Architektur und geringeren Kosten. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, eine Lösung zu entwickeln, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten ist und gleichzeitig mit offenen Datenstandards kompatibel bleibt.

Architektur

Die Architektur eines Open-Source-Datalakehouse-Stacks

Ein robuster Open-Source-Datalakehouse-Stack kann mit fünf wesentlichen Schichten entworfen werden: Persistenz, offene Tabellenformate, Datenverarbeitung, analytisches Abfragen und Visualisierung. Nachfolgend wird jede Schicht im Detail erläutert.

Persistenz: Objektbasierter Speicher für Skalierbarkeit und Flexibilität

Die Grundlage des Datalakehouse ist ein skalierbarer objektbasierter Speicher. Durch den Einsatz eines S3-kompatiblen Objektspeichers wie MinIO oder auch nativen AWS S3 wird eine zuverlässige und kosteneffiziente Lösung für die Datenpersistenz sichergestellt. Objektspeicher sind darauf ausgelegt, große Mengen unstrukturierter Daten zu verarbeiten und eignen sich daher ideal für die Speicherung von Rohdaten.

Zu den häufig verwendeten Dateiformaten in dieser Schicht gehören CSV und Parquet. Während CSV weit verbreitet und menschenlesbar ist, ist Parquet aufgrund seines spaltenbasierten Speicherformats und seiner Kompressionsfähigkeiten für Analysen besonders effizient. Die Wahl des Formats hängt vom Anwendungsfall ab, wobei Parquet für groß angelegte analytische Workloads bevorzugt wird.

Offenes Tabellenformat: Daten für effizienten Verbrauch strukturieren

Die nächste Schicht führt ein offenes Tabellenformat wie Apache Iceberg oder Delta Lake ein. Diese Tabellenformate sind entscheidend für die Verwaltung strukturierter Datensätze in einem Datalakehouse, da sie Schemaentwicklung, Versionierung und Transaktionsunterstützung bieten.

Apache Iceberg beispielsweise organisiert Daten in Tabellenpartitionen und ermöglicht Snapshot-Isolation, um konsistente Lese- und Schreibvorgänge sicherzustellen. Delta Lake fügt zusätzliche Funktionen wie Zeitreisen und ACID-Transaktionen hinzu. Diese offenen Formate gewährleisten, dass die im Objektspeicher gespeicherten Daten organisiert und von nachgelagerten Systemen konsumierbar sind, ohne auf proprietäre Lösungen angewiesen zu sein.

Datenverarbeitung: Skalierbare Verarbeitung mit Spark

Um Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, umfasst der Stack ein verteiltes Datenverarbeitungsframework wie Apache Spark. Spark ist bekannt für seine Fähigkeit, groß angelegte Daten effizient zu verarbeiten, dank seiner In-Memory-Berechnung und Unterstützung für diverse Datenquellen und Formate.

Mit Spark können Unternehmen ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) implementieren, Daten aggregieren und für analytische Abfragen vorbereiten. Alternativ können Technologien wie Apache Flink oder Dask für spezifische Anwendungsfälle wie Echtzeit-Streamverarbeitung oder parallele Berechnungen eingesetzt werden.

Analytische Datenbank: Abfragen mit DuckDB oder ClickHouse

Für die Abfrage und Analyse von Daten integriert der Stack eine analytische Datenbank wie DuckDB oder ClickHouse. Diese Datenbanken bieten hochperformante SQL-Abfragefähigkeiten, die speziell für analytische Workloads entwickelt wurden.

DuckDB ist eine leichte, in-process arbeitende analytische Datenbank, die für Einzelknoten-Umgebungen ausgelegt ist. Ihre nahtlose Integration mit Programmiersprachen wie Python macht sie ideal für interaktive Datenexploration und Prototyping. ClickHouse hingegen ist eine verteilte analytische Datenbank, die für hochkonkurrierende Workloads und großskalige Daten optimiert ist. Beide Tools bieten spaltenbasierte Speicherung und eignen sich hervorragend für die Abfrage von Daten, die in Formaten wie Parquet oder CSV gespeichert sind.

Visualisierung: Erkenntnisse mit Apache Superset

Die abschließende Schicht des Stacks ist die Visualisierung, die es den Stakeholdern ermöglicht, umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. Apache Superset ist eine leistungsstarke, Open-Source Business-Intelligence-Plattform, die sich nahtlos in moderne Datenbanken integriert und reichhaltige Visualisierungen unterstützt.

Mit Superset können Benutzer Dashboards erstellen, explorative Datenanalysen durchführen und interaktive Berichte generieren. Seine Erweiterbarkeit und die Möglichkeit, sich mit einer Vielzahl von Datenbanken zu verbinden, machen es zu einer vielseitigen Wahl für Organisationen, die den Zugang zu Daten und Erkenntnissen teamübergreifend demokratisieren möchten.

Zusammenfassung und Fazit

Die Vorteile

Der Aufbau eines Open-Source-Datalakehouse-Stacks kombiniert die besten Eigenschaften von Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Durch den Einsatz eines objektbasierten Speichersystems, offener Tabellenformate, leistungsstarker Datenverarbeitungs-Frameworks, analytischer Datenbanken und Visualisierungstools können Organisationen eine robuste und anpassbare Datenplattform erstellen.

Die Hauptvorteile dieses Ansatzes sind:

1. Kostenersparnis:
Open-Source-Technologien eliminieren Lizenzgebühren und reduzieren die Betriebskosten erheblich.

2. Vermeidung von Anbieterabhängigkeit:
Organisationen behalten die vollständige Kontrolle über ihre Architektur und vermeiden Abhängigkeiten von proprietären Plattformen.

3. Flexibilität und Anpassungsfähigkeit:
Jede Schicht des Stacks kann an spezifische Geschäftsanforderungen angepasst werden, wodurch Organisationen ihre Plattform im Laufe der Zeit weiterentwickeln können.

4. Offene Standards:
Der Einsatz offener Formate wie Parquet, Iceberg und Delta gewährleistet Interoperabilität und langfristige Datenzugänglichkeit.

Da Daten weiterhin an Bedeutung gewinnen, bieten Open-Source-Datalakehouse-Architekturen einen hervorragenden Weg, um Daten effektiv zu verwalten und zu nutzen. Durch die Einführung dieses Ansatzes können Unternehmen eine Balance zwischen Innovation, Effizienz und Kostenkontrolle erreichen und den Weg für eine datengetriebene Zukunft ebnen.