隨著組織開發新產品和資料流，資料工程師處理有史以來最大、最複雜的資料集。加上不斷成長的團隊和新的資料編排工具，您將獲得一個相當複雜的資料環境。
隨著全球雲端儲存市場的成長，管理資料的複雜性也隨之增加。此資訊圖表展示了其當前和未來的狀態：
資料來源：在數據量持續呈指
數級增長的世界中，生產中的故障和不一致可能成為數據團隊的常見痛點。除了每天面臨的許多其他挑戰之外，沒有任何團隊能夠負擔得起手動處理這個問題的費用。
在本文中，我們將討論此類常見問題的三個現實範例，並分享一些行之有效的策略，有效的資料工程師將這些策略作為一種習慣來實踐，以實現高效的資料架構和管理。
避免開發階段的資料故障
最佳實踐：在不同配置、ETL 程式碼版本、計算工具和壓縮演算法下運行實驗並測試數據
團隊應該能夠嘗試新工具、升級版本並快速評估程式碼變更。他們還能如何推動創新？
為了安心地進行實驗，資料工程師需要一種將資料段與資料湖隔離的方法。這就是版本控制的幫助之處，它允許團隊使用數據創建一個單獨的分支，以進行無憂的實驗和測試。
版本控制也為比較不同實驗的
分支之間的結果打開了大門。當您可以 俄羅斯 WhatsApp 號碼數據 輕鬆地將分支與主分支進行比較時，了解潛在變更的影響也會更容易。
最佳實踐單獨進行實驗，無需製作資料的多個副本
工程師還可以透過資料版本控制來完全隔離地運行實驗和測試程式碼。為什麼孤立工作如此有益？透過建立資料分支，團隊可以獲得一個獨立的快照，他們可以在其中嘗試最危險的操作，而不必擔心其他使用者會接觸到這些操作。
數據工程師常犯的一個錯誤是複製大
量數據，而唯一的替代方案是透過在數據子集或過時的數據湖版本上進行測試來可能損害數據品質。
版本控制提供了一條出路，並防止團 基於大學知識產權的創業想法的密西根大 隊發現生產中已有的大量資料品質問題。它透過避免複製整個資料湖並在該副本上測試新作業來實現這一點。沒有團隊希望最終得到需要管理和維護的資料湖的多個克隆。
最佳實踐：掃描提交歷史記錄以
確保一致性，以識別潛在的錯誤
當您不知道錯誤發生時資料 台灣新聞 的確切狀態時，偵錯資料湖中的問題會很困難。
解決這個問題的最佳方法是檢查儲存庫的提交歷史記錄中的特定提交。這就是團隊可以產生一致的資料歷史版本的方式。在進行故障排除時，您可以在問題發生時立即存取資料湖的狀態，以更快地確定其根本原因。
現實生活中的範例 – 升級 Spark 並使用 Reset 操作
問題：假設您剛安裝了最新版本的 Apache Spark。現在您已準備好測試 Spark 作業，以驗證升級不會產生任何不良副作用。有些作業中途失敗，留下中間分區、資料和元資料。
沒有更好的事情了：如果 Spark 作業失敗，您將被迫花時間進行手動清潔。
正確做法：您可以建立一個僅用
於測試 Spark 作業的分支。如果其中任何一個失敗，您可以輕鬆地將分支重置為其原始狀態，而無需擔心上次實驗的中間結果。然後，您可以在孤立的分支中執行另一次測試並希望成功！好消息？重置操作是原子的且立即的，因此無需進行任何手動清理。完成測試後，您可以刪除此實驗分支，並確保任何其他分支上未使用的所有資料都將隨之刪除。