介绍

数据版本控制是现代数据管理的关键方面，使组织能够有效跟踪其数据的变化并在整个生命周期中维护数据完整性。版本控制系统受其在软件开发中使用的启发，已扩展到系统地管理数据更改。在本分步指南中，我们将探讨如何实现数据版本控制，授权组织简化数据管理，确保可重复性并促进协作。

了解数据版本控制

数据版本控制是跟踪对数据集，数据管道和处理代码的更改的实践。它使数据科学家，分析师和其他利益相关者能够有效合作，重现结果，并确保数据驱动的见解的准确性和可靠性。像软件版本控制一样，数据版本控制记录了修改历史记录，允许用户在必要时回到以前的版本。

数据版本控制的重要性

数据版本控制为数据密集型项目提供了一些重要好处：

可重复性：数据版本控制允许团队准确地重现实验和分析，以确保可以验证和验证结果。

协作：团队可以在数据项目上进行协作，独立进行更改并无缝合并。

数据完整性：版本控制系统通过跟踪更改并提供数据修改的全面历史来帮助维持数据完整性。

实验：数据版本控制支持实验，允许用户探索不同的数据处理技术和算法而不损害原始数据集。

选择正确的数据版本控制工具

选择适当的数据版本控制工具对于成功实施至关重要。几种工具适合不同的用例和数据环境。在此演示中，我们将使用LakeFS，这是一个为数据湖构建的开源版本控制系统。

它抽象了基础存储层，支持各种云存储提供商，并使版本控件可用于数据密集型项目。这种多功能性和便利性使其成为第一次尝试data version control的理想工具。

用AWS S3设置湖泊

在进行设置湖泊之前，请确保您拥有AWS S3 credentials和S3存储桶来存储您的数据和元数据。要以AWS S3为存储后端设置Lakefs，您首先需要安装Lakefs 。

下载湖fs二进制文件或使用集装箱版本在您的首选服务器或云环境上设置湖泊。接下来，初始化湖。使用LakeFS CLI或API用S3桶作为存储后端初始化湖泊。

# Download the LakeFS binary
wget https://github.com/treeverse/lakeFS/releases/latest/download/lakefs

# Make the binary executable
chmod +x lakefs

# Initialize LakeFS with S3 as the storage backend
./lakefs init --backend s3 --s3-gateway-endpoint <S3_ENDPOINT> --s3-region <S3_REGION> --s3-force-path-style --s3-access-key <ACCESS_KEY> --s3-secret-key <SECRET_KEY> <REPO_NAME>

用AWS S3

创建存储库和分支机构

设置湖泊后，下一步是创建存储库来组织和版本。每个存储库代表您要版本控制的数据集或数据项目。在每个存储库中，您可以创建分支以处理不同的数据版本或实验。

# Create a new repository
./lakefs repo create <REPO_NAME>

# Create a new branch
./lakefs branch create <REPO_NAME>/<BRANCH_NAME> <BASE_BRANCH>

在Lakefs创建新的存储库和分支

将数据添加到Lakefs

通过设置存储库和分支机构，您可以开始向湖fs添加数据。数据被添加到存储库中，作为对象，表示数据集，文件或目录。

# Add data to LakeFS
./lakefs add <REPO_NAME> <BRANCH_NAME> --path <DATA_PATH> --source <LOCAL_PATH_OR_URL>

将数据添加到Lakefs

进行和合并变化

在研究数据时，请定期将更改用于版本控制。这会在特定时间点创建数据快照，从而使您可以跟踪更改并在必要时恢复。一旦对分支上的更改感到满意，就可以merge the branch回到主要分支。

# Commit changes to LakeFS
./lakefs commit <REPO_NAME> <BRANCH_NAME> -m "Commit message"

# Merge a branch into the main branch
./lakefs merge <REPO_NAME>/<BRANCH_NAME> <MAIN_BRANCH>

进行更改和合并更改

回滚变化

Lakefs允许您轻松回到以前的数据版本。当您需要恢复更改或复制以前的数据状态时，此功能特别有用。

# Revert to a previous data version
./lakefs checkout <REPO_NAME> <BRANCH_NAME> <COMMIT_ID>

回滚变更

与多个用户合作

Lakefs支持多用户协作，允许多个数据科学家，分析师和开发人员同时在同一数据集上工作。每个用户都可以创建分支，进行更改并合并回主分支，而不会发生冲突。

启用数据可重复性

使用Lakefs，您可以通过跟踪数据随时间变化来确保数据可重复性。当您分析数据时，您可以参考特定的承诺来重现结果，以确保数据驱动的见解保持一致且可靠。

Source

结论

使用正确的工具实施数据版本控件是朝着有效的数据管理和协作迈出的强大一步。在这个演示中，我选择了湖夫的方便和多功能性。通过了解版本控制的好处，选择正确的工具，并遵循设置的分步指南，组织可以在数据密集型项目中实现数据完整性，可重复性和简化的协作。数据版本控制是现代数据管理中的一种基本实践，采用正确的工具和最佳实践将无疑会导致数据驱动的Initi