Liquid Clustering no Databricks: Otimizando Workloads para Performance e Custo

O que é Liquid Clustering no Databricks?

O Liquid Clustering é uma técnica avançada de gerenciamento e organização de dados dentro das tabelas Delta Lake na plataforma Databricks. Ele surge como uma evolução e substituição aos métodos tradicionais de particionamento de tabelas e ordenação Z (Z-Ordering), buscando simplificar as decisões sobre o layout dos dados e, ao mesmo tempo, otimizar o desempenho das consultas e reduzir custos. A principal característica do Liquid Clustering é sua flexibilidade e adaptabilidade, permitindo que a organização física dos dados evolua de acordo com as necessidades analíticas, sem a necessidade de reescrever completamente os dados existentes.

Essencialmente, o Liquid Clustering ajusta dinamicamente como os dados são armazenados com base nas colunas escolhidas para clusterização. Isso melhora a eficiência da varredura de dados durante as consultas, pois o motor do Apache Spark, sobre o qual o Databricks é construído, pode pular blocos de dados irrelevantes de forma mais eficaz (data skipping). Diferentemente do particionamento tradicional, que divide fisicamente os dados em diretórios separados com base nos valores de uma ou mais colunas, o Liquid Clustering organiza os dados dentro dos arquivos existentes de forma mais granular.

Como o Liquid Clustering se Diferencia do Particionamento Tradicional e Z-Ordering?

Para entender a inovação do Liquid Clustering, é crucial compará-lo com as técnicas anteriores:

• Particionamento Tradicional (Hive-style): Envolve a divisão da tabela em múltiplas pastas baseadas nos valores distintos de colunas específicas. Embora eficaz para filtros nessas colunas, pode levar a um número excessivo de partições pequenas (over-partitioning) se a cardinalidade da coluna for muito alta, ou poucas partições grandes e desbalanceadas (under-partitioning) se a cardinalidade for baixa. Mudar as colunas de particionamento exige a reescrita completa da tabela.
• Z-Ordering: É uma técnica que colocaliza informações de múltiplas colunas relacionadas dentro dos mesmos arquivos de dados. Ele ordena os dados de forma multidimensional para melhorar a eficiência do data skipping. No entanto, o Z-Ordering também pode ser custoso, pois geralmente reescreve todos os dados durante a otimização e precisa ser reaplicado periodicamente. A escolha das colunas de Z-Order também é crítica e menos flexível a mudanças nos padrões de consulta.

O Liquid Clustering supera muitas dessas limitações. Ele permite redefinir as colunas de clusterização sem reescrever os dados existentes imediatamente; a nova organização é aplicada incrementalmente à medida que novos dados são inseridos ou através de operações `OPTIMIZE`. Isso oferece uma adaptabilidade muito maior a mudanças nos padrões de consulta ou na natureza dos dados. Além disso, o Liquid Clustering lida melhor com colunas de alta cardinalidade e dados com distribuição desigual (skew).

Principais Benefícios do Liquid Clustering

A adoção do Liquid Clustering em workloads no Databricks pode trazer vantagens significativas:

• Desempenho de Consulta Aprimorado: Ao organizar os dados de forma mais inteligente com base nas colunas frequentemente filtradas, as consultas podem ler menos dados, resultando em execuções mais rápidas.
• Flexibilidade e Adaptabilidade: A capacidade de alterar as chaves de clusterização sem reescrever toda a tabela permite que o layout dos dados evolua com as necessidades do negócio.
• Gerenciamento Simplificado de Dados: Reduz a complexidade associada à escolha e manutenção de estratégias de particionamento e Z-Ordering.
• Eficiência de Custos: Consultas mais rápidas significam menor tempo de computação, o que pode se traduzir em custos reduzidos, especialmente em ambientes de nuvem onde se paga pelo uso. Além disso, a otimização incremental pode ser mais eficiente do que reescritas completas.
• Melhor Desempenho em Ingestão Contínua: Para dados de streaming, o Liquid Clustering pode ser habilitado durante a ingestão, organizando os dados à medida que chegam.
• Resistência a Dados Desbalanceados (Skew): Lida melhor com distribuições de dados irregulares em comparação com o particionamento tradicional.

Liquid Clustering Automático

Recentemente, o Databricks introduziu o Liquid Clustering Automático para tabelas gerenciadas pelo Unity Catalog (em Public Preview em algumas versões do Databricks Runtime). Com essa funcionalidade, o Databricks analisa os padrões de consulta e escolhe automaticamente as colunas de clusterização mais adequadas para otimizar o desempenho. Isso simplifica ainda mais o gerenciamento e garante que as tabelas permaneçam otimizadas ao longo do tempo, mesmo com a evolução das cargas de trabalho.

Como Habilitar e Usar o Liquid Clustering

Habilitar o Liquid Clustering é um processo relativamente simples. Ele pode ser ativado ao criar uma nova tabela Delta ou ao alterar uma tabela existente usando a cláusula `CLUSTER BY`.

Exemplo de criação de tabela com Liquid Clustering:

CREATE TABLE minha_tabela (
  id INT,
  nome STRING,
  data_evento TIMESTAMP
)
CLUSTER BY (id, data_evento);

Exemplo de alteração de tabela existente para habilitar Liquid Clustering:

ALTER TABLE minha_tabela_existente CLUSTER BY (coluna_a, coluna_b);

Para que a clusterização ocorra de fato, é necessário executar o comando `OPTIMIZE` na tabela. O Liquid Clustering é progressivo, o que significa que os dados são reescritos apenas quando necessário para acomodar os dados que estão sendo clusterizados.

É importante notar que o Liquid Clustering não é compatível com particionamento tradicional ou Z-Ordering na mesma tabela. O Databricks recomenda o uso do Liquid Clustering para todas as novas tabelas Delta.

Requisitos e Limitações

Para utilizar o Liquid Clustering, é necessário usar o Databricks Runtime 13.3 LTS ou superior. Tabelas criadas com Liquid Clustering no Databricks Runtime 14.1 e superior utilizam checkpoints v2 por padrão, que são compatíveis para leitura e escrita a partir do Databricks Runtime 13.3 LTS.

Existem algumas limitações a serem consideradas:

• Em versões do Databricks Runtime anteriores à 15.2, o clustering na escrita não suporta consultas de origem que incluam filtros, junções ou agregações.
• Workloads de Structured Streaming não suportam clustering na escrita em algumas versões, embora possam escrever em tabelas já habilitadas com Liquid Clustering.

Recomenda-se sempre consultar a documentação oficial do Databricks para obter as informações mais recentes sobre compatibilidade e limitações.

Casos de Uso Ideais para o Liquid Clustering

O Liquid Clustering é particularmente benéfico em diversos cenários:

• Tabelas com colunas de alta cardinalidade frequentemente usadas em filtros: Onde o particionamento tradicional seria ineficiente.
• Tabelas com distribuição de dados desigual (skew): Onde o Liquid Clustering consegue um layout mais balanceado.
• Tabelas com rápido crescimento e alta taxa de ingestão de dados: Reduzindo o esforço de manutenção.
• Tabelas que exigem gravações concorrentes.
• Tabelas cujos padrões de acesso mudam ao longo do tempo: A flexibilidade do Liquid Clustering permite adaptar o layout.
• Tabelas onde o particionamento tradicional resultaria em muitas ou poucas partições.

Considerações sobre Custo e Performance com Liquid Clustering

Embora o Liquid Clustering vise otimizar o desempenho e, por consequência, reduzir custos de consulta, é importante entender como ele interage com os custos gerais no Databricks. A execução do comando `OPTIMIZE` consome recursos computacionais (DBUs). No entanto, essa otimização geralmente é compensada pela economia obtida com consultas mais rápidas e eficientes.

O Liquid Clustering Automático, quando disponível e ativado, busca balancear de forma inteligente os ganhos de desempenho com os custos da otimização. É fundamental monitorar o uso e os custos para garantir que a estratégia de clusterização adotada esteja alinhada com os objetivos de negócio e os SLAs de desempenho.

Melhores Práticas para Liquid Clustering

Para extrair o máximo valor do Liquid Clustering, considere as seguintes práticas:

• Escolha das Colunas de Clusterização: Selecione colunas frequentemente usadas em predicados de filtro. Se duas colunas forem altamente correlacionadas, incluir apenas uma delas pode ser suficiente. Para tabelas migradas de particionamento ou Z-Ordering, pode-se começar utilizando as mesmas colunas como chaves de clusterização.
• Não Misturar com Particionamento/Z-Order: O Liquid Clustering substitui essas técnicas e deve ter controle total do layout dos dados.
• Otimização Regular: Execute `OPTIMIZE` periodicamente para clusterizar novos dados ou dados que foram modificados. A frequência dependerá da taxa de ingestão e da criticidade do desempenho das consultas.
• Monitoramento: Acompanhe o desempenho das consultas e as estatísticas de "data skipping" para validar a eficácia das colunas de clusterização escolhidas.
• Utilizar as Versões mais Recentes do Databricks Runtime: Para se beneficiar dos últimos aprimoramentos e correções. A Databricks recomenda o Runtime 15.2 ou superior para todas as tabelas com Liquid Clustering.
• Considerar o Liquid Clustering Automático: Para tabelas gerenciadas pelo Unity Catalog, o modo automático pode simplificar o gerenciamento e otimizar dinamicamente as chaves.

Conclusão sobre o Liquid Clustering no Databricks

O Liquid Clustering representa um avanço significativo na forma como os dados são organizados e otimizados em tabelas Delta Lake dentro da plataforma Databricks. Sua flexibilidade, capacidade de adaptação a mudanças nos padrões de dados e consulta, e a simplificação do gerenciamento em comparação com técnicas tradicionais como particionamento e Z-Ordering, o tornam uma ferramenta poderosa para engenheiros e analistas de dados. Ao permitir consultas mais rápidas e eficientes, o Liquid Clustering não apenas melhora a produtividade, mas também pode contribuir para a otimização de custos em workloads de big data. Com a introdução do Liquid Clustering Automático, a Databricks continua a facilitar a obtenção de alto desempenho e eficiência em sua plataforma de dados e IA.