إصلاح بيانات Iceberg غير الصالحة باستخدام Firehose في AWS Glue

تعتبر AWS Glue واحدة من الأدوات القوية في منصة Amazon Web Services، حيث توفر إمكانيات متقدمة لإدارة وتحويل البيانات. ومع ازدياد استخدام جداول Iceberg لتنظيم البيانات الكبيرة وتحسين الأداء، يواجه العديد من المستخدمين تحديات عند دمج البيانات واستخدام التدفقات المختلفة مثل Kinesis وFirehose. في هذا المقال، سنستعرض كيفية التعامل مع مشكلة "ICEBERG_BAD_DATA" عند استخدام Firehose كوجهة لجداول Iceberg.

فهم مشكلة ICEBERG_BAD_DATA

تحدث مشكلة "ICEBERG_BAD_DATA" عندما يتم إدخال بيانات تتعارض مع القواعد المحددة في جداول Iceberg. في حالة التجربة التي تم الإشارة إليها، تم استخدام Firehose لتعبئة جدول جديد يعتمد على تدفق Kinesis، وقد واجه المستخدم خطأً يتعلق بإدخالات متعددة بنفس المفتاح. إن وجود إدخالات مكررة بنفس المفتاح دلالة على أن البيانات المستخرجة من DynamoDB لم تكن بالشكل المطلوب، مما أدى إلى فشل عمليات الدمج (DML) عند محاولة استخدام جداول Iceberg.

من خلال التحليل، يتضح أن هذا النوع من البيانات المكررة قد يحدث نتيجة لعدم توافق بين الكيانات المستخرجة، مما يجعل من الضروري مراجعة البيانات المرسلة من DynamoDB قبل المعالجة. كما يمكن أن يكون سبب هذه المشكة راجعاً إلى كيفية توجيه البيانات من خلال Firehose.

جداول Iceberg وملاءمتها مع Firehose

للعمل بفعالية مع جداول Iceberg، يجب القيام بعدد من الخطوات الأساسية. المحمول أن يتم إنشاء الجداول بشكل صحيح، مثلاً عن طريق استخدام DDL (Data Definition Language) بشكل صحيح، كما يلي:

CREATE TABLE db.tab 
WITH ( 
    table_type = 'ICEBERG',
    format = 'PARQUET',
    location = 's3://bucket-export-${aws_account_id}-${aws_region_name}/data/test/test2',
    is_external = false,
    partitioned_by = ARRAY['account_id'],
    vacuum_max_snapshot_age_thans = 604800,
    vacuum_min_snapshots_to_keep = 5
) 
AS SELECT pk, sk, account_id -- المزيد من الأعمدة تذهب هنا 
FROM db.orig_tab;

التأكد من تقسيم البيانات بحذر يلعب دورًا كبيرًا في تجنب أخطاء الإدخال. كما أن توحيد الأنماط بين الجداول المصدر والهدف يعتبر ضروريًا.

استراتيجيات للتغلب على المشكلة

لحل مشكلة "ICEBERG_BAD_DATA"، يمكن اتباع بعض الخطوات العملية:

1. التحقق من البيانات المصدر: يُفضل مراجعة البيانات المرسلة من DynamoDB للتأكد من عدم وجود إدخالات مكررة بنفس المفتاح. يمكن استخدام استعلامات لتصفية البيانات قبل إرسالها إلى Firehose.

2. استخدام دوال Lambda المعالجة: يمكن استخدام AWS Lambda لتطبيق معالجة أولية على البيانات قبل إرسالها إلى جدول Iceberg. توظف Lambda في هذا السياق لقص البيانات أو تنسيقها لمنع المشاكل في الدمج.

3. نسخ الجداول: في الحالات التي تطلب تجربة أخرى، يمكنك نسخ الجدول باستخدام سيولة CTAS (Create Table As Select) كما سبق ذكره. هذا قد يوفر حلاً سريعاً لمشكلة البيانات غير المتوافقة.

4. مراجعة الوثائق والأدلة: يعد الاطلاع على وثائق AWS وIceberg بحثاً عن أفضل الممارسات خطوة ضرورية لضمان أن العمليات تتم بشكل صحيح. يُفضل دائمًا البقاء على اطلاع بأحدث التحديثات والتغييرات في الأدوات والتقنيات المستخدمة.

الخلاصة

تعتبر مشكلة "ICEBERG_BAD_DATA" مع Firehose عند استخدامه وجهة لجداول Iceberg من القضايا التي قد تواجه المطورين أثناء العمل مع نظام AWS. من خلال فهم التحديات المرتبطة بهذه المشكلة واتخاذ الخطوات المناسبة لتفاديها، يمكن تحقيق تكامل سلس للبيانات دون حدوث أخطاء أو تعارض. إن الالتزام بالممارسات الجيدة وتطبيق الحلول المذكورة أعلاه يمكن أن يسهم بشكل كبير في تحسين الأداء وضمان توصيل البيانات بسلاسة.

نسأل الله لك حظًا موفقا في مشاريعك مع AWS Glue ومواجهة التحديات القادمة!