DBT VS Spark

DBT (Data Build Tool) et Spark sont deux technologies que l’on utilise dans le traitement des données. Cependant, elles ont des objectifs différents.

DBT est un outil de transformation de données open source permettant d’organiser, tester et documenter les flux de travail de traitement de données dans une organisation. Il aide à créer des pipelines de traitement de données fiables et reproductibles.

Spark est également une plate-forme de traitement de données open source mais se concentre davantage sur l’exploitation et l’analyse de données à grande échelle, en temps réel. Elle utilise une architecture distribuée. Spark permet d’effectuer des analyses avancées, du machine learning et de la manipulation de données en mémoire.

DBT

Avantages

Les principaux avantages du DBT (Data Build Tool) sont :

  1. Modularité : DBT permet de décomposer les workflows de traitement de données en modules autonomes et reproductibles. Cela facilite la gestion des modifications et la réutilisation du code.
  2. Documentation : un moyen simple et structuré de documenter le flux de travail de traitement de données. L »outil facilite donc la collaboration et la compréhension des différentes étapes de transformation des données.
  3. Testabilité : créer des tests automatisés pour s’assurer que les données sont correctement transformées et cohérentes à chaque étape du workflow. On améliore ainsi la qualité des données.
  4. Versionnage : Nous pouvons versionner DBT et le suivre à l’aide d’un système de contrôle de version. Nous pouvons donc suivre l’historique des modifications et de revenir aux versions antérieures si nécessaire.
  5. Intégration facile : nous pouvons facilement l’intégrer à d’autres technologies de traitement de données, telles que les entrepôts de données, les outils d’ELT/ETL, les plateformes de visualisation de données, etc.

Limites

Bien que DBT soit un outil très utile pour créer, documenter et tester des flux de travail de traitement de données, il a des limites. En voici quelques-unes :

  1. Complexité : peut être complexe à comprendre et à configurer pour les débutants. En particulier lorsqu’il s’agit de tâches plus avancées telles que la gestion des versions, la configuration des connexions de base de données, la mise en œuvre des tests automatisés, etc.
  2. Limitations de manipulation de données : il manque certaines capacités de manipulation de données que l’on peut trouver dans d’autres outils comme Pandas ou Spark.
  3. Limitations de performances : il peut ne pas être la meilleure option pour les charges de travail très volumineuses et intensives en traitement.
  4. Limitations de prise en charge de base de données : il ne prend pas nécessairement en charge toutes les fonctionnalités de chaque base de données. Ce qui peut limiter certaines de ses fonctionnalités.

Cas d'usages

Voici trois cas d’utilisation courants pour DBT :

Modélisation de données : modéliser des données provenant de différentes sources de données. DBT les transforme en un modèle de données normalisé et cohérent. Ceci est particulièrement utile pour les entreprises dont les données sont réparties sur différents systèmes, souhaitant les unifier pour une meilleure analyse.

Orchestration de flux de travail : il automatise les tâches telles que l'extraction, la transformation et le chargement (ETL). On utilise également DBT pour gérer les versions de code et les mises à jour de schéma.

Tests de données : créer des tests automatisés pour les données, en vérifiant la qualité et l'intégrité des données, ainsi que la cohérence des modèles de données. Cela permet de garantir que leur exactitude et leur cohérence pour une analyse précise.

Spark

Avantages

Les principaux avantages de Spark sont :

  1. Traitement de données massives : Spark est conçu pour traiter des volumes de données massifs. Il offre des performances élevées pour le traitement parallèle des données.
  2. Analyse avancée : une vaste gamme de bibliothèques d’analyse de données. Elles comprennent des algorithmes de machine learning, des graphiques, des analyses statistiques et des traitements de données en mémoire.
  3. Architecture distribuée : Spark utilise une architecture distribuée pour traiter les données. Ceci permet une meilleure évolutivité et une résilience accrue en cas de défaillance d’un nœud du cluster.
  4. Polyvalence : prend en charge plusieurs langages de programmation, notamment Python, Java, Scala et R. Ce qui facilite l’adoption par les développeurs avec différentes compétences.
  5. Intégration facile : nous pouvons facilement l’intégrer à d’autres technologies de traitement de données comme les entrepôts de données, les outils ETL/ELT, les bases de données, les plateformes de visualisation de données, etc.

En résumé, Spark est une technologie polyvalente qui offre des performances élevées pour le traitement et l’analyse de grandes quantités de données en temps réel, grâce à son architecture distribuée et ses nombreuses bibliothèques d’analyse de données.

Limites

  1. Complexité : Spark peut être complexe à configurer et à utiliser, en particulier pour les débutants. Il nécessite souvent une connaissance avancée de la programmation distribuée pour être pleinement exploité.
  2. Coût élevé : un grand nombre de nœuds de calcul sont généralement nécessaires pour exécuter des tâches de traitement de données massives. Cela entraîne des coûts d’infrastructure et de maintenance élevés.
  3. Limitations de la RAM : la quantité de RAM disponible pour chaque nœud de calcul peut être limitée. Ce qui peut limiter les performances de certaines tâches de traitement de données.
  4. Gestion de la sécurité : la configuration de la sécurité de Spark peut être complexe. Elle nécessite souvent une attention particulière pour s’assurer que les données sont bien protégées.
  5. Limitations de la prise en charge des bases de données : il peut ne pas prendre en charge toutes les fonctionnalités de chaque source de données. Ce qui peut limiter certaines fonctionnalités.

Cas d'usages

Voici trois cas d’utilisation courants pour Spark :

Traitement de données massives : Spark est particulièrement adapté pour le traitement de données massives, en raison de son architecture distribuée et de ses capacités de traitement en mémoire. On peut l'utiliser pour traiter de grandes quantités de données en parallèle, accélérant ainsi les tâches de traitement.

Analyse de données avancée : une bibliothèque d'analyse avancée qui permet de réaliser des analyses de données complexes comme la fouille de données, la classification, la prédiction et l'apprentissage automatique. Ces capacités d'analyse aident les entreprises à découvrir des modèles dans les données et à prendre des décisions.

Traitement de données en temps réel : il permet aux entreprises de traiter les données au fur et à mesure qu'elles sont générées. Cette fonctionnalité est très utile pour les entreprises qui ont besoin de prendre des décisions en temps réel.

Lequel choisir ?

En résumé, DBT et Spark sont deux outils complémentaires de traitement et d’analyse de données. DBT est idéal pour la modélisation des données et l’orchestration des flux de travail. Tandis que Spark est puissant pour le traitement de données massives et l’analyse avancée. Le choix entre les deux dépend des besoins spécifiques de chaque organisation en termes de volume de données, de ressources et de compétences techniques.

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