Udostępnij przez

Proceduralne a deklaratywne przetwarzanie danych w usłudze Azure Databricks

W tym artykule omówiono różnice między programowaniem proceduralnym i deklaratywnym oraz ich użyciem w usłudze Databricks.

Programowanie proceduralne i deklaratywne to dwa podstawowe paradygmaty programowania w dziedzinie informatyki. Każda z nich reprezentuje inne podejście do tworzenia struktury i wykonywania instrukcji.

  • Za pomocą programowania proceduralnego można określić sposób wykonywania zadań przez zdefiniowanie jawnych sekwencji operacji.
  • Programowanie deklaratywne koncentruje się na tym, co należy osiągnąć, pozostawiając podstawowy system w celu określenia najlepszego sposobu wykonywania zadania.

Podczas projektowania potoków danych inżynierowie muszą wybrać modele przetwarzania danych proceduralnych i deklaratywnych. Ta decyzja ma wpływ na złożoność przepływu pracy, łatwość utrzymania i wydajność. Na tej stronie wyjaśniono kluczowe różnice, zalety i wyzwania dotyczące tych modeli oraz kiedy należy używać poszczególnych metod.

Co to jest przetwarzanie danych proceduralnych?

Przetwarzanie danych proceduralnych jest zgodne ze strukturą, w której jawne kroki są definiowane w celu manipulowania danymi. Ten model jest ściśle dopasowany do programowania imperatywnego, podkreślając sekwencję poleceń, która określa sposób przetwarzania danych.

Cechy przetwarzania proceduralnego

Poniżej przedstawiono cechy przetwarzania proceduralnego:

  • Wykonywanie krok po kroku: deweloper jawnie definiuje kolejność operacji.
  • Korzystanie ze struktur sterowania: pętle, instrukcje warunkowe i funkcje zarządzają przepływem wykonywania.
  • Szczegółowa kontrola zasobów: umożliwia precyzyjne optymalizacje i ręczne dostrajanie wydajności.
  • Powiązane pojęcia: Programowanie proceduralne jest podklasą programowania imperatywnego.

Typowe przypadki użycia przetwarzania proceduralnego

Poniżej przedstawiono często używane przypadki przetwarzania proceduralnego:

  • Niestandardowe potoki ETL wymagające logiki proceduralnej.
  • Optymalizacje wydajności niskiego poziomu w przepływach pracy wsadowych i przesyłanych strumieniowo.
  • Starsze systemy lub istniejące skrypty imperatywne.

Przetwarzanie proceduralne przy użyciu zadań Apache Spark i Lakeflow

Platforma Apache Spark jest przede wszystkim zgodna z modelem proceduralnym przetwarzania danych. Użyj zadań Lakeflow, aby dodać jawną logikę wykonywania w celu zdefiniowania przekształceń krok po kroku i akcji dotyczących rozproszonych danych.

Co to jest deklaratywne przetwarzanie danych?

Deklaratywne przetwarzanie danych abstrahuje od tego, jak osiągnąć cel, i koncentruje się na zdefiniowaniu pożądanego wyniku. Zamiast określać instrukcje krok po kroku, deweloperzy definiują logikę przekształcania, a system określa najbardziej wydajny plan wykonania.

Cechy przetwarzania deklaratywnego

Poniżej przedstawiono cechy przetwarzania deklaratywnego:

  • Abstrakcja szczegółów wykonania: użytkownicy opisują żądany wynik, a nie kroki, które należy wykonać.
  • Optymalizacja automatyczna: system stosuje planowanie zapytań i dostrajanie wykonywania.
  • Zmniejszona złożoność: eliminuje potrzebę jawnych struktur kontroli, co zwiększa łatwość utrzymania.
  • Powiązane pojęcia: Programowanie deklaratywne obejmuje paradygmaty programowania specyficzne dla domeny i funkcjonalne.

Typowe przypadki użycia przetwarzania deklaratywnego

Poniżej przedstawiono typowe przypadki użycia przetwarzania deklaratywnego:

  • Przekształcenia oparte na języku SQL w przepływach pracy wsadowych i przesyłanych strumieniowo.
  • Wysokopoziomowe struktury przetwarzania danych, takie jak przepływy danych.
  • Skalowalne, rozproszone obciążenia danych wymagające zautomatyzowanych optymalizacji.

Przetwarzanie deklaratywne za pomocą potoków

Lakeflow Spark Deklaratywne potoki to struktura deklaratywna, która upraszcza tworzenie niezawodnych i konserwowalnych potoków przetwarzania strumienia. Określając, jakie dane mają być pozyskiwane i jak je przekształcać, potoki automatyzują kluczowe aspekty zarządzania przetwarzaniem, w tym orkiestrację, zarządzanie obliczeniami, monitorowanie, zapewnianie jakości danych oraz obsługę błędów.

Kluczowe różnice: przetwarzanie proceduralne a deklaratywne

Aspekt Przetwarzanie proceduralne Przetwarzanie deklaratywne
Kontrola Pełna kontrola nad wykonywaniem Realizacja obsługiwana przez system
Złożoność Może być złożony i rozwlekły Ogólnie prostsze i bardziej zwięzłe
Optymalizacja Wymaga ręcznego dostrajania System obsługuje optymalizację
Elastyczność Wysoki, ale wymaga wiedzy Dolna, ale łatwiejsza w użyciu
Przypadki użycia Indywidualne przepływy pracy, dostrajanie wydajności Zapytania SQL, zarządzane pipeliny

Kiedy wybrać przetwarzanie proceduralne lub deklaratywne

W poniższej tabeli przedstawiono niektóre kluczowe kwestie decyzyjne dotyczące przetwarzania proceduralnego i deklaratywnego:

Przetwarzanie proceduralne Przetwarzanie deklaratywne
Wymagana jest szczegółowa kontrola nad logiką wykonywania. Uproszczone programowanie i konserwacja są priorytetami.
Przekształcenia obejmują złożone reguły biznesowe, które są trudne do wyrażenia deklaratywnego. Przekształcenia oparte na języku SQL lub zarządzane przepływy pracy eliminują potrzebę kontroli proceduralnej.
Optymalizacje wydajności wymagają ręcznego dostrajania. Struktury przetwarzania danych, takie jak przepływy danych, zapewniają wbudowane optymalizacje.
  • Last updated on