論文の概要: Reproducible data science over data lakes: replayable data pipelines with Bauplan and Nessie

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13682v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 14:53:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 17:52:05.996319
• Title: Reproducible data science over data lakes: replayable data pipelines with Bauplan and Nessie
• Title（参考訳）: データレイク上の再現可能なデータサイエンス:BauplanとNessieによる再生可能なデータパイプライン
• Authors: Jacopo Tagliabue, Ciro Greco,
• Abstract要約: 我々はNessieと共にクラウドランタイムを活用することにより、計算とデータ管理を分離するように設計されたシステムを導入する。 オブジェクトストレージ上にタイムトラベラとブランチのセマンティクスを提供する機能を示し、CLIコマンドで完全なパイプラインを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.259526087073711
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the Lakehouse architecture becomes more widespread, ensuring the reproducibility of data workloads over data lakes emerges as a crucial concern for data engineers. However, achieving reproducibility remains challenging. The size of data pipelines contributes to slow testing and iterations, while the intertwining of business logic and data management complicates debugging and increases error susceptibility. In this paper, we highlight recent advancements made at Bauplan in addressing this challenge. We introduce a system designed to decouple compute from data management, by leveraging a cloud runtime alongside Nessie, an open-source catalog with Git semantics. Demonstrating the system's capabilities, we showcase its ability to offer time-travel and branching semantics on top of object storage, and offer full pipeline reproducibility with a few CLI commands.
• Abstract（参考訳）: Lakehouseアーキテクチャがより広く普及するにつれて、データレイクに対するデータワークロードの再現性を保証することが、データエンジニアにとって重要な関心事として現れます。 しかし、再現性の達成は依然として困難である。 データパイプラインのサイズは、遅いテストとイテレーションに寄与する一方、ビジネスロジックとデータ管理の相互運用は、デバッグを複雑にし、エラーの感受性を高める。 本稿では,この課題に対処する上で,Bauplanの最近の進歩に注目した。 我々は,Gitセマンティクスを備えたオープンソースカタログであるNessieとともに,クラウドランタイムを活用することにより,計算とデータ管理を分離するように設計されたシステムを紹介した。 システムの機能を実証して、オブジェクトストレージ上にタイムトラバーと分岐セマンティクスを提供する機能を示し、いくつかのCLIコマンドで完全なパイプライン再現性を提供します。

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