Tabellenvergleiche: Delta Lake, Apache Hudi und Apache Iceberg

In der Welt von Big Data ist effizientes Datenmanagement ein Schlüssel zum Erfolg. Angesichts rasant steigender Datenmengen setzen Unternehmen zunehmend auf offene Tabellenformate, um die Leistung zu verbessern. Zu den bekanntesten Optionen zählen Delta Lake, Apache Hudi und Apache Iceberg. Jedes dieser Formate verfügt über spezifische Funktionen, die die Datenverarbeitung und -verwaltung maßgeblich beeinflussen können. Dieser Beitrag vergleicht sie anhand wichtiger Kriterien: zuverlässige ACID-Transaktionen, erweitertes Datenskipping, die Möglichkeit, mit Daten durch die Zeit zu reisen, Schemadurchsetzung und -entwicklung sowie vollständige CRUD-Operationen. Zusätzlich bewerten wir die bevorzugten Dateispeichertypen für jedes Format.

Zuverlässige ACID-Transaktionen

ACID Transaction

Deltasee

Delta Lake ist eng mit Apache Spark integriert und bietet umfassende Unterstützung für ACID-Transaktionen. Das bedeutet, dass jede Datenoperation – sei es Hinzufügen, Aktualisieren oder Löschen – zuverlässig ausgeführt wird und die Datenkonsistenz auch bei unerwarteten Fehlern gewährleistet bleibt. Ein wichtiges Feature ist das Transaktionsprotokoll von Delta Lake, das jede Änderung protokolliert. Ein praktisches Beispiel: Fällt eine Datenpipeline während eines Schreibvorgangs aus, können Sie zum letzten bekannten konsistenten Zustand zurückkehren. Studien haben gezeigt, dass Delta Lake die Datenzuverlässigkeit im Vergleich zu herkömmlichen Systemen um bis zu 30 % verbessern kann.

Apache Hudi

Apache Hudi gewährleistet ebenfalls zuverlässige ACID-Transaktionen, nutzt jedoch zwei verschiedene Tabellentypen: Copy-on-Write (COW) und Merge-on-Read (MOR). Der COW-Typ gewährleistet Konsistenz, indem er sicherstellt, dass jeder Schreibvorgang atomar ist, während der MOR-Typ die Leseleistung durch die Datenzusammenführung im Hintergrund beschleunigt. Unternehmen, die beispielsweise Echtzeit-Streaming-Daten analysieren, können die MOR-Funktionen von Hudi nutzen, um zeitnahe Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch eignet sich Hudi für Anwendungen mit hohen Abfragezahlen und verbessert die Reaktionszeit um bis zu 50 %.

Apache Iceberg

Apache Iceberg bietet eine einzigartige Methode zur Verarbeitung von ACID-Transaktionen, die Snapshot-Isolation mit effizientem Metadatenmanagement kombiniert. Dadurch können mehrere Benutzer gleichzeitig Daten lesen und schreiben, ohne den gesamten Datensatz zu sperren. Beispielsweise kann ein Team, das an einem Live-Dashboard arbeitet, dank der Metadaten-Snapshots von Iceberg ohne Verzögerung auf aktuelle Daten zugreifen. Das Design reduziert die Wartezeiten um etwa 40 % und verbessert so die Benutzerfreundlichkeit bei der Datenanalyse.

Erweitertes Überspringen von Daten

Data Skipping

Deltasee

Der Indexierungsmechanismus von Delta Lake ermöglicht erweitertes Datenüberspringen, wodurch unnötige Datenlesevorgänge bei Abfragen minimiert werden. Durch das Sammeln von Statistiken zur Datenverteilung kann Delta Lake die Abfrageleistung bei großen Datensätzen deutlich verbessern. Benutzer berichten beispielsweise von einer Verbesserung der Abfragegeschwindigkeit um 20 bis 50 %, da Delta Lake irrelevante Dateien effektiv überspringt. Diese Funktion ist besonders wichtig für komplexe analytische Abfragen, bei denen typischerweise Millionen von Datensätzen gescannt werden.

Apache Hudi

Hudi zeichnet sich außerdem durch das Überspringen von Daten durch Indizierungstechniken wie Bloom-Filter und Spaltenstatistiken aus. Durch die Vermeidung übermäßiger Datenscans verbessert Hudi die Leistung von Abfragen über große Datensätze. Unternehmen, die umfangreiche Protokolle oder IoT-Datensätze verarbeiten, können die Abfrageantwortzeiten um bis zu 35 % verbessern und so eine effizientere Datenanalyse ermöglichen.

Apache Iceberg

Iceberg setzt auf robuste Partitionierung und Metadatenverwaltung für effektives Daten-Skipping. Das System verfolgt die Metadaten jeder Datendatei und hilft so bei der Entscheidung, welche Dateien basierend auf Abfrageparametern gelesen werden sollen. Für Datenanalysten bedeutet dies eine Verkürzung der Verarbeitungszeit. Bei Analyseaufgaben, die das Filtern großer Datenmengen erfordern, werden oft Verbesserungen von bis zu 40 % beobachtet.

Navigieren durch die Zeit

Time Travel

Deltasee

Eine der überzeugendsten Funktionen von Delta Lake ist die Zeitreisefunktion. Benutzer können historische Daten einfach anhand eines bestimmten Zeitstempels oder einer Versionsnummer abfragen. Diese Funktion ist entscheidend für Auditing und Debugging und ermöglicht es Dateningenieuren, Änderungen einfach zurückzuverfolgen. In einer Umfrage gaben 70 % der Benutzer an, dass die Zeitreise ihre Datenwiederherstellungsprozesse deutlich verbessert hat.

Apache Hudi

Hudis Ansatz zur Zeitreise zeichnet sich durch sein Versionierungssystem aus. Benutzer können auf historische Datenversionen basierend auf Commit-Zeitstempeln zugreifen und so Klarheit über die Datenentwicklung gewinnen. Diese Funktionalität ist unerlässlich für Anwendungen, die Veränderungen im Zeitverlauf verfolgen müssen, wie beispielsweise die Verfolgung des Kundenverhaltens, und ermöglicht so eine bessere Entscheidungsfindung.

Apache Iceberg

Iceberg ermöglicht Zeitreisen durch sein Snapshot-Management, das es Benutzern ermöglicht, einfach durch verschiedene Datenzustände zu navigieren. Diese Funktion vereinfacht Finanzprüfungen und Compliance-Prüfungen und ermöglicht Unternehmen den schnellen Zugriff auf vergangene Datenzustände ohne komplexe Verfahren. Benutzer berichten, dass sie bei Audits wertvolle Zeit sparen, da sie Snapshots in weniger als einer Minute abrufen können.

Schema-Durchsetzung und -Entwicklung

Schema Enforcement

Deltasee

Delta Lake setzt Schemaregeln strikt durch und stellt sicher, dass alle eingehenden Daten einem vordefinierten Format entsprechen. Dies verbessert die Datenqualität und ermöglicht Unternehmen die Pflege konsistenter Datensätze. Dank der Schemaentwicklungsfunktionen können Unternehmen ihre Datenstrukturen bei Bedarf anpassen. Beispielsweise erfordert das Hinzufügen neuer Felder keine aufwändigen Migrationsprozesse, was den Teams bei Datenaktualisierungen mehrere Stunden Aufwand erspart.

Apache Hudi

Apache Hudi priorisiert zudem die Schemadurchsetzung und bietet so Flexibilität bei der Anpassung an sich entwickelnde Datenanforderungen. Benutzer können neue Datentypen hinzufügen und vorhandene Felder ändern, ohne den gesamten Datensatz neu schreiben zu müssen. Diese Funktion erleichtert die Integration neuer Datenquellen, was für Unternehmen, die schnell neue Dienste oder Funktionen entwickeln, von entscheidender Bedeutung ist.

Apache Iceberg

Iceberg zeichnet sich durch seinen benutzerfreundlichen Ansatz zur Schemaentwicklung aus. Benutzer können Schemata einfach anpassen und gleichzeitig die vorhandene Datenintegrität beibehalten. Dies ist besonders vorteilhaft für Unternehmen mit häufigen Änderungen der Projektanforderungen, da es die Datenmanagementlogistik vereinfacht und die Reaktionszeiten beschleunigt.

Vollständige CRUD-Operationen

CRUD Operations

Deltasee

Delta Lake unterstützt vollständige CRUD-Operationen und gewährleistet so ein vielseitiges Datenmanagement. Ob Sie neue Einträge hinzufügen, vorhandene Daten lesen, Datensätze aktualisieren oder veraltete Daten löschen – Delta Lake verwaltet diese Transaktionen zuverlässig. Unternehmen, die regelmäßig von einer gesteigerten Betriebseffizienz berichten, verzeichnen einen deutlichen Rückgang der Fehler bei Datenaktualisierungen. Daher ist Delta Lake für viele Unternehmen die bevorzugte Wahl.

Apache Hudi

Hudi legt Wert auf effiziente Datenaufnahme und -aktualisierung und eignet sich daher besonders für Echtzeitanwendungen, die von regelmäßigen Datenänderungen profitieren. Beispielsweise können Einzelhandelsunternehmen, die Lagerbestände aktualisieren, Änderungen dank Hudis robuster CRUD-Unterstützung nahtlos verarbeiten und gleichzeitig die Datenkonsistenz wahren.

Apache Iceberg

Iceberg ist außerdem für vollständige CRUD-Operationen ausgelegt und führt alle Transaktionen konsistent aus. Dank dieses Designs können Unternehmen Daten einfach verwalten, ohne Angst vor Datenbeschädigungen haben zu müssen. Besonders effektiv ist es für Unternehmen, die Data Warehousing betreiben, da sie schnell auf veränderte Marktbedingungen reagieren können, ohne Kompromisse bei der Datenqualität einzugehen.

Bevorzugte Dateispeichertypen

File Storage

Deltasee

Delta Lake bevorzugt Parquet-Dateiformate, was die Speichereffizienz und Abfrageleistung erheblich verbessert. Die Kombination des Transaktionsprotokolls von Delta Lake mit Parquet-Dienstprogrammen führt zu einer verbesserten Leistung bei analytischen Workloads, insbesondere bei komplexen Abfragen mit großen Datensätzen.

Apache Hudi

Hudi unterstützt sowohl Parquet- als auch Avro-Dateiformate und bietet Benutzern so die Flexibilität, entsprechend ihren spezifischen Anforderungen zu wählen. Parquet eignet sich optimal für analytische Aufgaben, während Avro für Szenarien geeignet ist, die eine Schemaentwicklung erfordern, wie beispielsweise Streaming-Anwendungen.

Apache Iceberg

Iceberg ist für die nahtlose Zusammenarbeit mit den Dateiformaten Parquet, ORC und Avro konzipiert. Die Unterstützung dieser Formate ermöglicht die effektive Bewältigung unterschiedlicher Workloads. Parquet wird aufgrund seiner Effizienz häufig für Analysen eingesetzt, während ORC in leseintensiven Situationen die Leistung verbessert.

Abschließende Gedanken

Delta Lake, Apache Hudi und Apache Iceberg bringen jeweils einzigartige Stärken mit und erfüllen unterschiedliche Datenmanagementanforderungen. Delta Lake zeichnet sich durch zuverlässige ACID-Transaktionen und Time-Travel-Funktionen aus und ist daher ideal für Unternehmen, die Wert auf Datenintegrität legen. Apache Hudi ist bekannt für effiziente Datenaufnahme und -aktualisierung in Echtzeit, während Apache Iceberg durch robuste Schemadurchsetzung und -entwicklung glänzt.

Die Wahl des richtigen Open-Table-Formats ist für Unternehmen entscheidend, da es sich auf Leistung, Datenzuverlässigkeit und Flexibilität auswirkt. Durch die Berücksichtigung von Faktoren wie ACID-Transaktionen, Datenüberspringen, Zeitreisen und Schemaentwicklung können Unternehmen die beste Lösung für ihre spezifischen Anforderungen finden.