🎯 Definicja
Główny komponent wykonawczy platformy Ataccama ONE, odpowiedzialny za realizację operacji na danych, takich jak profilowanie, uruchamianie reguł jakości danych (DQ), transformacje ETL oraz zadania MDM.
🔑 Kluczowe punkty
- Skalowalność: DPE obsługuje skalowanie horyzontalne (dodawanie węzłów) w celu zwiększenia mocy obliczeniowej.
- Push-down: DPE potrafi delegować obliczenia do zewnętrznych klastrów Big Data (Spark) lub hurtowni danych (Snowflake, SQL) w celu optymalizacji wydajności.
- Koordynacja: DPE zarządza cyklem życia zadania – od pobrania konfiguracji, przez wykonanie (lokalne lub zdalne), po zapisanie wyników.
📚 Szczegółowe wyjaśnienie
DPE to “koń roboczy” systemu. Może działać w trybie lokalnym (wykonując obliczenia we własnej pamięci RAM) lub jako orkiestrator zlecający pracę potężniejszym systemom (Spark/Databricks). Kluczowa jest odpowiednia alokacja zasobów (pamięć RAM, CPU) dla procesu DPE, zwłaszcza przy przetwarzaniu dużych wolumenów danych w pamięci (in-memory). Właściwa konfiguracja konektorów i etykiet (Labels) zapewnia, że DPE ma dostęp to wymaganych źródeł danych.
💡 Przykład zastosowania
Konfiguracja DPE do przetwarzania Spark: Zamiast przetwarzać 10TB danych lokalnie, DPE generuje kod Spark Job, przesyła go do klastra Databricks, czeka na zakończenie i pobiera tylko wyniki (np. statystyki profilowania).
📌 Źródła
👽 Brudnopis
Data processing Engine (DPE): The workhorse for data processing. Its configuration is key to handling large datasets efficiently. Scalability: DPE can be scaled horizontally to handle increasing data volumes. Resource Allocation - Cluster side: Make sure memory is scaled appropriately. The DPE configuration can also be key. Configuration: You must edit your Data Processing Engine (DPE) so that it can access and modify data. Job Submission: The DPE submits data quality tasks (profiling, rule execution) to the Big Data cluster (e.g., Spark, Snowflake). Coordination: The DPE coordinates the overall process, from spark to snowsql executions. Constraints: DPE labels help route jobs to particular DPEs based on data source location or cluster type.