27、数据迁移与管理：Kubernetes 时代的高效解决方案

数据迁移与管理：Kubernetes 时代的高效解决方案

1. 数据迁移与管理的新技术

1.1 Apache Arrow 高效数据移动

在数据处理领域，Apache Arrow 为数据移动带来了显著的效率提升。当包含 Arrow 格式数据的 Parquet 文件持久化到对象存储时，无需反序列化步骤即可轻松加载。这一特性使得数据能够快速被 Spark 应用程序分析，甚至在支持的情况下直接加载到 GPU 进行处理。

使用 Arrow Flight 在工作节点之间传递数据时，同样保持了高效性。Arrow 记录批次在传输过程中无需进行中间内存复制或序列化，接收方也能在不进行内存复制或反序列化的情况下重建 Arrow 记录。这种高效的远程处理关系消除了数据传输的处理开销，并避免了带宽浪费。研究表明，使用 Arrow Flight 移动大量数据可实现 20 到 30 倍的效率提升。

1.2 lakeFS 实现版本化对象存储

对象存储已成为云原生数据持久化的标准，但它也带来了数据可变性管理的挑战。传统的文件存储方式是预计算、一次写入多次读取，更新数据时需要写入新文件，这使得区分当前数据文件变得困难，同时也存在磁盘空间管理问题。

lakeFS 项目旨在解决这些问题，为对象存储提供类似 Git 的功能。它允许工程师执行分支、提交、合并和回滚等操作，为数据使用和工作流带来了新的选择。

1.2.1 lakeFS 的使用场景

• CI/CD 流程 ：数据工程师在不同版本的数据上重现数据管道的部分内容时，可使用分支功能创建隔离的实验环境。若分支中出