Processuell kontra deklarativ databehandling i Azure Databricks

Den här artikeln beskriver skillnaderna mellan procedurmässig och deklarativ programmering och deras användning i Databricks.

Processuell och deklarativ programmering är två grundläggande programmeringsparadigm inom datavetenskap. Var och en representerar en annan metod för att strukturera och köra instruktioner.

• Med procedurell programmering anger du hur uppgifter ska utföras genom att definiera explicita sekvenser av åtgärder.
• Deklarativ programmering fokuserar på vad som behöver uppnås och lämnar det underliggande systemet för att fastställa det bästa sättet att utföra uppgiften.

När du utformar datapipelines måste teknikerna välja mellan processuella och deklarativa databearbetningsmodeller. Det här beslutet påverkar arbetsflödets komplexitet, underhåll och effektivitet. På den här sidan förklaras de här modellernas viktigaste skillnader, fördelar och utmaningar samt när varje metod ska användas.

Vad är processuell databehandling?

Processuell databehandling följer en strukturerad metod där explicita steg definieras för att manipulera data. Den här modellen är nära anpassad till imperativ programmering och betonar en kommandosekvens som avgör hur data ska bearbetas.

Egenskaper hos procedurmässig bearbetning

Följande är kännetecknande för processuell bearbetning:

• Stegvis körning: Utvecklaren definierar uttryckligen åtgärdsordningen.
• Användning av kontrollstrukturer: Loopar, villkor och funktioner hanterar exekveringsflödet.
• Detaljerad resurskontroll: Möjliggör detaljerade optimeringar och manuell prestandajustering.
• Relaterade begrepp: Processuell programmering är en underklass av imperativ programmering.

Vanliga användningsfall för processuell bearbetning

Följande är vanliga användningsfall för processuell bearbetning:

• Anpassade ETL-pipelines som kräver procedurlogik.
• Prestandaoptimeringar på låg nivå i batch- och strömningsarbetsflöden.
• Äldre system eller befintliga imperativa skript.

Processuell bearbetning med Apache Spark- och Lakeflow-jobb

Apache Spark följer främst en procedurmodell för databehandling. Använd Lakeflow-jobb för att lägga till explicit körningslogik för att definiera stegvisa omvandlingar och åtgärder för distribuerade data.

Vad är deklarativ databehandling?

Deklarativ databearbetning sammanfattar hur och fokuserar på att definiera önskat resultat. I stället för att ange stegvisa instruktioner definierar utvecklare transformeringslogik och systemet avgör den mest effektiva körningsplanen.

Egenskaper för deklarativ bearbetning

Följande är egenskaperna för deklarativ bearbetning:

• Abstraktion av körningsinformation: Användare beskriver önskat resultat, inte stegen för att uppnå det.
• Automatisk optimering: Systemet tillämpar optimering genom planering av frågor och finjustering av körningsprocessen.
• Minskad komplexitet: Tar bort behovet av explicita kontrollstrukturer, vilket förbättrar underhållsbarheten.
• Relaterade begrepp: Deklarativ programmering omfattar domänspecifika och funktionella programmeringsparadigm.

Vanliga användningsfall för deklarativ bearbetning

Följande är vanliga användningsfall för deklarativ bearbetning:

• SQL-baserade transformeringar i batch- och strömningsarbetsflöden.
• Ramverk för databehandling på hög nivå, till exempel pipelines.
• Skalbara, distribuerade dataarbetsbelastningar som kräver automatiserade optimeringar.

Deklarativ bearbetning med pipelines

Lakeflow Spark är ett deklarativt ramverk utformat för att förenkla skapandet av tillförlitliga och underhållsbara pipelines för dataströmbearbetning. Genom att ange vilka data som ska matas in och hur de ska transformeras automatiserar pipelines viktiga aspekter av bearbetningshantering, inklusive orkestrering, beräkningshantering, övervakning, tillämpning av datakvalitet och felhantering.

Viktiga skillnader: processuell kontra deklarativ bearbetning

Aspekt	Procedurhantering	Deklarativ bearbetning
Kontroll	Fullständig kontroll över utförande	Exekvering som hanteras av systemet
Komplexitet	Kan vara komplext och utförligt	Generellt enklare och mer koncist
Optimering	Kräver manuell justering	System hanterar optimering
Flexibilitet	Hög, men kräver expertis	Lägre, men enklare att använda
Användningsfall	Anpassade pipelines, optimering av prestanda	SQL-frågor, hanterade pipelines

När du ska välja processuell eller deklarativ bearbetning

I följande tabell beskrivs några av de viktigaste beslutspunkterna för processuell och deklarativ bearbetning:

Procedurhantering	Deklarativ bearbetning
Detaljerad kontroll över körningslogik krävs.	Förenklad utveckling och underhåll är prioriteringar.
Omvandlingar omfattar komplexa affärsregler som är svåra att uttrycka deklarativt.	SQL-baserade transformeringar eller hanterade arbetsflöden eliminerar behovet av procedurkontroll.
Prestandaoptimeringar kräver manuell justering.	Databearbetningsramverk som pipelines ger inbyggda optimeringar.