Voici une traduction et adaptation de l’article,respectant les consignes fournies :

Le Liquid Clustering a été conçu pour améliorer divers scénarios de traitement de données,mais il excelle particulièrement dans les cas d’utilisation suivants.

Colonnes de haute cardinalité fortement filtrées : Les tables où les requêtes filtrent fréquemment par des colonnes avec un nombre élevé de valeurs distinctes (par exemple, des identifiants, des horodatages précis) bénéficient du Liquid Clustering. Il peut regrouper ces colonnes sans augmenter le nombre de fichiers. Les requêtes filtrant de petits intervalles de valeurs liront moins de données.

Données avec distribution inégale (skew) : Lorsque certaines valeurs d’une colonne concentrent une grande partie des données,les techniques traditionnelles sont moins performantes. Le Liquid Clustering résiste mieux à cette asymétrie, distribuant les données de manière plus uniforme. Cela est avantageux pour les tables où un pays spécifique contient une grande majorité des enregistrements.

Tables à croissance rapide (taux d’ingestion élevé) : Si les données arrivent rapidement ou en grands lots,le Liquid Clustering réduit l’effort de maintenance du layout. Il est conçu pour l’évolutivité, gérant les ajouts continus de données avec moins d’intervention manuelle.

Workloads avec écritures concurrentes : Les scénarios où plusieurs tâches ETL ou flux écrivent simultanément dans la table bénéficient de la capacité d’écriture simultanée du Liquid Clustering. Par exemple, une application IoT où différentes sources envoient des données à la même table.

Modèles d’accès variables au fil du temps : Les entrepôts de données voient souvent leurs workloads de requête évoluer. Le Liquid Clustering s’adapte à ces changements sans nécessiter de reconstruction de la table. Vous pouvez ajuster les colonnes de cluster en fonction des nouveaux besoins.Quand le partitionnement traditionnel serait inefficace : Il existe des situations où aucune clé de partition unique ne semble appropriée. Le Liquid Clustering couvre ce “juste milieu” en organisant les données en interne sans créer de dossiers séparés pour chaque valeur.

Optimisation du Liquid Clustering

Pour optimiser l’utilisation du Liquid Clustering,voici quelques recommandations pratiques.

Ingestion continue (Streaming) : Pour les flux de données en temps réel,activez le clustering dès le processus d’ingestion. Combinez cela avec des optimisations fréquentes. Le résultat sera une table mise à jour et bien organisée, prête pour les requêtes en temps réel.

Consultations analytiques lourdes : Si la principale caractéristique est de lire de grands volumes de données, effectuez un OPTIMIZE FULL initial après avoir activé le Liquid Clustering. Ensuite, adaptez la fréquence d’optimisation incrémentale. Surveillez les statistiques pour vérifier si les colonnes de clustering évitent la lecture comme prévu.Charges de mise à jour/fusion fréquentes : Dans les cas d’utilisation avec de nombreuses mises à jour, le Liquid Clustering reste pertinent. Exécutez des optimisations périodiques pour replacer les données au bon endroit. La concurrence améliorée aide aux merges.

Workloads avec diversité de requêtes : Si votre Lake dessert différentes équipes avec différents modèles de requête, le clustering automatique peut être intéressant. Vous pouvez surveiller l’utilisation et modifier les clés de cluster pour les adapter aux requêtes prédominantes.

Liquid Clustering : Cas d’utilisation et Optimisation

Le Liquid Clustering est une approche innovante pour l’optimisation de la disposition des données, conçue pour améliorer les performances et la flexibilité dans divers scénarios de traitement de données. Il remplace le partitionnement et le ZORDER pour simplifier les décisions de mise en page des données et optimiser les performances des requêtes [2].

Cas d’utilisation idéaux pour le Liquid Clustering

Le Liquid Clustering excelle particulièrement dans les cas suivants:

Colonnes de haute cardinalité fortement filtrées: Les tables où les requêtes filtrent fréquemment par des colonnes avec un grand nombre de valeurs distinctes (par exemple, identifiants, horodatages précis) en bénéficient. Il regroupe ces colonnes sans augmenter le nombre de fichiers, réduisant la quantité de données lues.

Données avec distribution inégale (skew): Le Liquid Clustering traite efficacement l’asymétrie des données, où certaines valeurs de colonne concentrent une grande partie des données, ce qui est bénéfique pour les tables où des données sont inégalement réparties.

Tables à croissance rapide (taux d’ingestion élevé): Il simplifie la maintenance de la mise en page lorsque les données arrivent rapidement ou en grands lots,grâce à sa conception évolutive.

Workloads avec écritures concurrentes: Il est avantageux dans les scénarios où plusieurs tâches ou flux écrivent simultanément dans la table.

Modèles d’accès variables au fil du temps: Le Liquid Clustering s’adapte aux changements sans reconstruction de table, permettant l’ajustement des colonnes de cluster.

Partitionnement traditionnel inefficace: Il offre une solution lorsque aucune clé de partition unique ne semble appropriée, organisant les données sans créer de dossiers séparés.

Optimisation du liquid Clustering

Pour optimiser l’utilisation du Liquid Clustering,considérez les recommandations suivantes:

Ingestion continue (Streaming): Activez le clustering et combinez-le avec des optimisations fréquentes pour les flux de données en temps réel.

Consultations analytiques lourdes: Effectuez un OPTIMIZE FULL initial après l’activation du clustering, puis ajustez la fréquence des optimisations incrémentales. Surveillez les statistiques.

Charges de mise à jour/fusion fréquentes: Effectuez des optimisations périodiques pour la gestion des mises à jour.

Workloads avec diversité de requêtes: Le clustering automatique peut être bénéfique; surveillez l’utilisation et adaptez les clés de cluster.

FAQ

Qu’est-ce que le Liquid Clustering?

Une fonctionnalité de Delta Lake qui remplace le partitionnement et le ZORDER pour améliorer les performances des requêtes et la flexibilité de la mise en page des données.

Quels sont les principaux avantages du Liquid Clustering?

Simplification de la gestion de la disposition des données, amélioration des performances, et adaptation aux changements d’accès aux données.

dans quels cas d’utilisation le Liquid Clustering est-il le plus performant?

Colonnes de haute cardinalité, données asymétriques, tables à croissance rapide, workloads avec écritures concurrentes, et modèles d’accès variables.

Comment optimiser le Liquid Clustering?

Grâce à l’ingestion continue, les optimisations régulières, et l’adaptation des clés de cluster aux modèles de requêtes.

Tableau Récapitulatif

| Caractéristique | Avantages | Recommandations d’optimisation |

| :—————————– | :——————————————————————————————— | :———————————————————————————————— |

| Colonnes de haute cardinalité | Filtres plus rapides, moins de données lues. | Activer le clustering, surveiller les statistiques. |

| Données asymétriques | Meilleure distribution des données, performances améliorées. | optimisations périodiques.|

| Croissance rapide | Maintenance simplifiée. | Clustering pendant l’ingestion,optimisations fréquentes. |

| Écritures concurrentes | Prise en charge de plusieurs flux d’écriture simultanés. | Optimisations régulières. |

| Modèles d’accès changeants | Adaptation sans reconstruction de table. | Ajuster les clés de cluster en fonction des besoins changeants.|

| Partitionnement inefficace | Solution pour structurer les données sans partitionnement traditionnel.| Adapter et surveiller les performances. |