There are a lot of great open-source data products out there. In this blog, we look at available technologies and evaluate ways to build a scalable open Data Lakehouse.Es gibt viele nützliche Open-Source-Datenprodukte. In diesem Blog betrachten wir, wie ein Open-Source-basiertes Data Lakehouse konzipiert werden kann.
1. What is a data lakehouse and why open-source?1. Was ist ein Data Lakehouse — und warum Open Source?
In the modern data-driven landscape, organizations require robust solutions to manage, analyze, and extract insights from massive datasets. The data lakehouse is an emerging architectural paradigm that combines the scalability of data lakes with the performance and structure of data warehouses. It allows organizations to store vast amounts of raw data while enabling efficient analytics and query capabilities.In der modernen datengetriebenen Welt benötigen Organisationen robuste Lösungen, um große Datenmengen zu verwalten, zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Das Data Lakehouse 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.
While commercial cloud-based data lakehouse platforms are highly functional, they often come with significant cost implications, vendor lock-in, and limited customizability. An open-source data lakehouse stack offers a compelling alternative. By leveraging open-source technologies, organizations gain flexibility, control over their architecture, and reduced costs. This approach empowers businesses to craft a solution tailored to their specific needs while staying aligned with open data standards.Kommerzielle cloudbasierte Data-Lakehouse-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-Data-Lakehouse-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.
2. Layers of an open data lakehouse2. Die Schichten eines offenen Data Lakehouse
A robust open-source data lakehouse stack can be designed with five essential layers: persistence, open table format, data transformation, analytical querying, and visualization. Below, we explore each layer in detail.Ein robuster Open-Source-Data-Lakehouse-Stack kann mit fünf wesentlichen Schichten entworfen werden: Persistenz, offene Tabellenformate, Datenverarbeitung, analytische Abfragen und Visualisierung. Nachfolgend wird jede Schicht im Detail erläutert.
Persistence: Object Storage for Scalability and FlexibilityPersistenz: Objektbasierter Speicher für Skalierbarkeit und Flexibilität
At the foundation of the data lakehouse is a scalable object storage system. By using an S3-compatible object store such as MinIO or even native AWS S3, the architecture ensures a reliable and cost-effective solution for data persistence. Object stores are designed to handle large volumes of unstructured data, making them ideal for raw data storage.Die Grundlage des Data Lakehouse ist ein skalierbarer objektbasierter Speicher. Durch den Einsatz eines S3-kompatiblen Objektspeichers wie MinIO oder 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.
Common file formats stored in this layer include CSV and Parquet. While CSV is widely supported and human-readable, Parquet is highly efficient for analytics due to its columnar storage format and compression capabilities. Choosing the right format depends on the use case, with Parquet being preferred for large-scale analytical workloads.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.
Open Table Format: Structuring Data for Efficient ConsumptionOffenes Tabellenformat: Daten für effiziente Nutzung strukturieren
The next layer introduces an open table format such as Apache Iceberg or Delta Lake. These table formats are essential for managing structured datasets in a data lakehouse, as they provide schema evolution, versioning, and transaction support.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 Data Lakehouse, da sie Schemaentwicklung, Versionierung und Transaktionsunterstützung bieten.
Apache Iceberg, for example, organizes data into table partitions and enables snapshot isolation, ensuring consistent reads and writes. Delta Lake adds additional features such as time travel and ACID transactions. These open formats ensure that data stored in the object layer is organized and consumable by downstream systems without relying on proprietary solutions.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.
Data Transformation: Processing at Scale with SparkDatenverarbeitung: Skalierbare Verarbeitung mit Spark
To transform raw data into actionable insights, the stack includes a distributed data processing framework like Apache Spark. Spark excels at processing large-scale data efficiently, thanks to its in-memory computation capabilities and support for diverse data sources and formats.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.
With Spark, organizations can implement ETL (Extract, Transform, Load) workflows, aggregate data, and prepare it for analytical querying. Additionally, alternatives like Apache Flink or Dask can be considered for specific use cases, such as real-time stream processing or simpler workflows with parallel computation needs.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.
Analytical Database: Querying with DuckDB or ClickHouseAnalytische Datenbank: Abfragen mit DuckDB oder ClickHouse
For querying and analyzing data, the stack integrates an analytical database such as DuckDB or ClickHouse. These databases provide high-performance SQL query capabilities tailored for analytical workloads.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 is a lightweight, in-process analytical database designed for single-node environments. Its seamless integration with programming languages like Python makes it ideal for interactive data exploration and prototyping. ClickHouse, on the other hand, is a distributed analytical database optimized for high-concurrency workloads and large-scale data. Both tools offer columnar storage and are well-suited for querying data stored in formats like Parquet or CSV.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.
Visualization: Insights with Apache SupersetVisualisierung: Erkenntnisse mit Apache Superset
The final layer of the stack is visualization, enabling stakeholders to derive actionable insights from the data. Apache Superset is a powerful, open-source business intelligence platform that integrates seamlessly with modern databases and supports rich visualizations.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.
With Superset, users can create dashboards, perform exploratory data analysis, and generate interactive reports. Its extensibility and ability to connect to a wide range of databases make it a versatile choice for organizations seeking to democratize data access and insights across teams.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.
3. Benefits of an open solution3. Vorteile einer offenen Lösung
Building an open-source data lakehouse stack combines the best of flexibility, scalability, and cost-efficiency. By leveraging an object storage system, open table formats, powerful data processing frameworks, analytical databases, and visualization tools, organizations can construct a robust and customizable data platform.Der Aufbau eines Open-Source-Data-Lakehouse-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.
The key advantages of this approach include:Die Hauptvorteile dieses Ansatzes sind:
- 1. Cost Savings: Open-source technologies eliminate licensing fees, significantly reducing operational costs.
- 2. Avoiding Vendor Lock-In: Organizations retain full control over their architecture and avoid dependency on proprietary platforms.
- 3. Flexibility and Customization: Each layer of the stack can be tailored to specific business needs, allowing organizations to evolve their platform over time.
- 4. Open Standards: Adopting open formats like Parquet, Iceberg, and Delta ensures interoperability and long-term data accessibility.
- 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.
As data continues to grow in importance, open-source data lakehouse architectures offer an excellent pathway for organizations to manage and harness their data effectively. By adopting this approach, businesses can achieve a balance between innovation, efficiency, and cost control, paving the way for a data-driven future.Da Daten weiterhin an Bedeutung gewinnen, bieten Open-Source-Data-Lakehouse-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.