Traitement des données procédural vs. déclaratif dans Databricks
La programmation procédurale et déclarative sont deux paradigmes de programmation fondamentaux en informatique. Chacun représente une approche différente pour structurer et exécuter les instructions.
- Avec la programmation procédurale, vous spécifiez comment les tâches doivent être accomplies en définissant des séquences d'opérations explicites.
- La programmation déclarative se concentre sur ce qui doit être réalisé, laissant au système sous-jacent le soin de déterminer la meilleure façon d'exécuter la tâche.
Lors de la conception de pipelines de données, les ingénieurs doivent choisir entre les modèles de traitement des données procéduraux et déclaratifs. Cette décision a un impact sur la complexité des flux de travail, la maintenabilité et l'efficacité.
Qu'est-ce que le traitement procédural des données ?
Le traitement de données procédural suit une approche structurée où des étapes explicites sont définies pour manipuler les données. Ce modèle s'aligne étroitement sur la programmation impérative, mettant l'accent sur une séquence de commandes qui dicte la manière dont les données doivent être traitées.
Caractéristiques du traitement procédural
Voici les caractéristiques du traitement procédural :
- Exécution étape par étape : le développeur définit explicitement l’ordre des opérations.
- Utilisation de structures de contrôle : boucles, conditionnelles et fonctions gèrent le flux d'exécution.
- Contrôle détaillé des ressources : permet des optimisations fines et un réglage manuel des performances.
- Concepts associés : La programmation procédurale est une sous-catégorie de la programmation impérative.
Cas d'utilisation courants pour le traitement procédural
Voici les cas d'usage quotidiens pour le traitement procédural :
- Pipelines ETL personnalisés nécessitant une logique procédurale.
- Optimisations des performances de bas niveau dans les workflows batch et streaming.
- Systèmes hérités ou scripts impératifs existants.
Traitement procédural avec Apache Spark et Lakeflow Jobs
Apache Spark suit principalement un modèle procédural pour le traitement des données. Utilisez Lakeflow Jobs pour ajouter une logique d'exécution explicite afin de définir des transformations étape par étape et des actions sur les données distribuées.
Qu'est-ce que le traitement déclaratif des données ?
Le traitement déclaratif des données abstrait le « comment » et se concentre sur la définition du résultat souhaité. Au lieu de spécifier des instructions pas à pas, les développeurs définissent la logique de transformation, et le système détermine le plan d'exécution le plus efficace.
Caractéristiques du traitement déclaratif
Voici les caractéristiques du traitement déclaratif :
- Abstraction des détails d'exécution : les utilisateurs décrivent le résultat souhaité, et non les étapes pour y parvenir.
- Optimisation automatique : le système applique la planification des query et l'optimisation de l'exécution.
- Complexité réduite : supprime le besoin de structures de contrôle explicites, améliorant la maintenabilité.
- Concepts associés : La programmation déclarative inclut les paradigmes de programmation spécifiques au domaine et fonctionnels.
Cas d'utilisation courants pour le traitement déclaratif
Voici les cas d'utilisation courants pour le traitement déclaratif :
- Transformations basées sur SQL dans les workflows batch et streaming.
- Frameworks de traitement de données de haut niveau tels que les pipelines.
- Charges de travail de données évolutives et distribuées nécessitant des optimisations automatisées.
Traitement déclaratif avec des pipelines
Les Lakeflow pipelines sont basés sur les Apache Spark™ Declarative Pipelines (SDP), un framework déclaratif conçu pour simplifier la création de pipelines de traitement de flux fiables et maintenables. En spécifiant les données à ingérer et la manière de les transformer, les pipelines automatisent les aspects clés de la gestion du traitement, y compris l’orchestration, la gestion du compute, le monitoring, l’application de la qualité des données et la gestion des erreurs.
Différences clés : traitement procédural ou déclaratif
Aspect | Traitement procédural | Traitement déclaratif |
|---|---|---|
Contrôle | Contrôle total sur l'exécution | Exécution gérée par le système |
Complexité | Peut être complexe et détaillé. | Généralement plus simple et plus concis |
Optimisation | Nécessite un réglage manuel | Le système gère l'optimisation |
Flexibilité | Élevé, mais requiert une expertise | Plus bas, mais plus facile à utiliser |
Cas d’utilisation | Pipelines personnalisés, réglage des performances | Requêtes SQL, pipelines gérés |
Quand choisir un traitement procédural ou déclaratif
Le tableau suivant présente quelques-uns des points de décision clés pour le traitement procédural et déclaratif :
Traitement procédural | Traitement déclaratif |
|---|---|
Un contrôle précis de la logique d'exécution est requis. | Le développement et la maintenance simplifiés sont des priorités. |
Les Transformations impliquent des règles métier complexes difficiles à exprimer de manière déclarative. | Les transformations basées sur SQL ou les workflows gérés éliminent le besoin de contrôle procédural. |
Les optimisations de performance nécessitent un réglage manuel. | Les frameworks de traitement de données tels que les pipelines offrent des optimisations intégrées. |