Explorando as Maravilhas do Liquid Clustering da Databricks:

Liquid Clustering (LC) é a mais recente inovação da Databricks, apresentada durante a Data + AI Summit deste ano. Esta técnica representa uma abordagem revolucionária para otimização de ...

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https://docs.databricks.com/en/delta/clustering.html

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/delta/clustering

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O que é Liquid Clustering?

Liquid Clustering (LC) é a mais recente inovação da Databricks, apresentada durante a Data + AI Summit deste ano. Esta técnica representa uma abordagem revolucionária para otimização de leitura e escrita em tabelas Delta, oferecendo uma disposição dinâmica dos dados. Enquanto técnicas tradicionais, como particionamento e Z-ordering, buscam otimizar o processamento de dados, o LC traz uma abordagem flexível e adaptável.

Quais os Ganhos ao Adotar o Liquid Clustering?

Os ganhos ao adotar Liquid Clustering são significativos e abrangentes:

1. Adaptação Dinâmica: Ao contrário do particionamento tradicional, o LC ajusta dinamicamente o layout dos dados para atender padrões de consulta em constante evolução. Isso supera desafios associados a partições e cardinalidade de colunas.

2. Alteração Flexível de Colunas de Clusterização: Uma grande vantagem é a capacidade de modificar as colunas de clusterização sem a necessidade de reescrever os dados. Isso proporciona flexibilidade e agilidade no design da estrutura de dados.

3. Compatibilidade com Mudanças nos Padrões de Consulta: À medida que os padrões de consulta mudam, o LC ajusta automaticamente o layout dos dados, mantendo a eficiência das operações de leitura e consulta.

4. Compatibilidade com Novos Requisitos: Com a capacidade de adicionar ou remover colunas de clusterização conforme necessário, o LC oferece suporte para novos requisitos de negócios sem grandes esforços de manutenção.

Como Implementar o Liquid Clustering?

A implementação do Liquid Clustering envolve alguns passos essenciais:

1. Definição das Colunas de Clusterização: Escolha até quatro colunas com estatísticas coletadas para servirem como chaves de clusterização. Estas devem ser selecionadas com base nos filtros de consulta mais utilizados.

2. Criação da Tabela: Durante a criação da tabela, adicione a frase CLUSTER BY seguida das colunas de clusterização desejadas.

3. Optimização Incremental: Execute operações de otimização usando o comando OPTIMIZE para garantir que os dados sejam eficientemente clusterizados. Recomenda-se programar otimizações regulares, pois o processo é incremental.

-- Create an empty table
CREATE TABLE table1(col0 int, col1 string) USING DELTA CLUSTER BY (col0);

-- Using a CTAS statement
CREATE EXTERNAL TABLE table2 CLUSTER BY (col0)  -- specify clustering after table name, not in subquery
LOCATION ‘table_location’
AS SELECT * FROM table1;

-- Using a LIKE statement to copy configurations
CREATE TABLE table3 LIKE table1;

Bônus:

Além dos benefícios fundamentais e da implementação básica, é importante considerar alguns pontos adicionais:

1. Versionamento de Protocolo: LC atualiza automaticamente as versões de leitura e gravação do Delta Lake, fornecendo uma evolução constante. Tenha em mente que essas atualizações são irreversíveis.

2. Suporte a Deletion Vectors: Certifique-se de que os clientes do Delta Lake suportem vetores de exclusão, uma característica de otimização que marca linhas excluídas sem reescrever todo o arquivo Parquet.

3. Limitações nas Operações de Escrita: Algumas operações, como INSERT INTO e COPY INTO from Parquet, automaticamente clusterizam dados durante a escrita, mas há limitações a serem consideradas.

4. Compatibilidade e Requisitos: O LC está em fase de prévia pública e requer Databricks Runtime 13.2 ou superior. Certifique-se de entender completamente os requisitos e as limitações antes de implementar o LC em seu ambiente.

Em resumo, o Liquid Clustering da Databricks é uma ferramenta poderosa para aprimorar a eficiência operacional, fornecendo uma solução dinâmica e flexível para o desafio perene de organizar dados em ambientes em constante evolução. Ao adotar o LC, as organizações podem alcançar novos níveis de eficiência e agilidade na gestão de seus dados críticos.