Comparación de tablas: Delta Lake, Apache Hudi y Apache Iceberg
- Claude Paugh
- hace 5 días
- 7 Min. de lectura
En el mundo del big data, la gestión eficiente de datos es clave para el éxito. Con el aumento vertiginoso de los volúmenes de datos, las organizaciones recurren cada vez más a formatos de tablas abiertas para mejorar el rendimiento. Entre las opciones más destacadas se encuentran Delta Lake, Apache Hudi y Apache Iceberg. Cada uno de estos formatos tiene características distintivas que pueden influir significativamente en el procesamiento y la gestión de los datos. En esta publicación, los compararemos según criterios esenciales: transacciones ACID fiables, omisión avanzada de datos, capacidad de viajar a través del tiempo con los datos, aplicación y evolución de esquemas, y operaciones CRUD completas. Además, evaluaremos los tipos de almacenamiento de archivos preferidos para cada formato.
Transacciones ACID confiables
Lago Delta
Delta Lake está estrechamente integrado con Apache Spark, lo que proporciona un sólido soporte para transacciones ACID. Esto significa que cualquier operación con los datos, ya sea añadir, actualizar o eliminar, se ejecuta de forma fiable, garantizando la coherencia de los datos incluso ante fallos inesperados. Una característica clave es el registro de transacciones de Delta Lake, que registra cada cambio realizado. Como ejemplo práctico, si un flujo de datos falla a mitad de una operación de escritura, se puede revertir al último estado coherente conocido. De hecho, estudios han demostrado que Delta Lake puede mejorar la fiabilidad de los datos hasta en un 30 % en comparación con los sistemas tradicionales.
Apache Hudi
Apache Hudi también garantiza la fiabilidad de las transacciones ACID, pero utiliza dos tipos de tabla: Copia al escribir (COW) y Fusión al leer (MOR). El tipo COW mantiene la consistencia al garantizar que cada operación de escritura sea atómica, mientras que el tipo MOR acelera el rendimiento de lectura mediante la fusión de datos en segundo plano. Por ejemplo, las organizaciones que analizan datos en tiempo real pueden aprovechar las capacidades MOR de Hudi para obtener información oportuna, lo que lo hace ideal para aplicaciones con consultas intensivas, lo que permite mejoras en el tiempo de respuesta de hasta un 50 %.
Iceberg apache
Apache Iceberg presenta un método único para gestionar transacciones ACID, que combina el aislamiento de instantáneas con una gestión eficiente de metadatos. Esto permite que varios usuarios lean y escriban datos simultáneamente, sin bloquear todo el conjunto de datos. Por ejemplo, un equipo que trabaja en un panel de control en tiempo real puede acceder a datos actualizados sin demoras gracias a las instantáneas de metadatos de Iceberg. Su diseño puede reducir los tiempos de espera en aproximadamente un 40 %, mejorando así la experiencia del usuario durante el análisis de datos.
Salto de datos avanzado
Lago Delta
El mecanismo de indexación de Delta Lake permite la omisión avanzada de datos, lo que minimiza las lecturas innecesarias durante las consultas. Al recopilar estadísticas sobre la distribución de datos, Delta Lake puede mejorar significativamente el rendimiento de las consultas para grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, los usuarios han reportado mejoras en la velocidad de las consultas de entre el 20 % y el 50 %, ya que Delta Lake omite eficazmente los archivos irrelevantes. Esta función es especialmente crucial para consultas analíticas complejas que suelen implicar el escaneo de millones de registros.
Apache Hudi
Hudi también destaca en la omisión de datos mediante técnicas de indexación, como filtros Bloom y estadísticas de columnas. Al evitar escaneos excesivos de datos, Hudi mejora el rendimiento de las consultas en grandes conjuntos de datos. Las organizaciones que gestionan registros extensos o conjuntos de datos de IoT pueden observar mejoras en los tiempos de respuesta de las consultas de hasta un 35 %, lo que permite un análisis de datos más eficiente.
Iceberg apache
Iceberg se basa en particionamiento robusto y gestión de metadatos para una omisión de datos eficaz. Su sistema registra los metadatos de cada archivo de datos, lo que ayuda a decidir qué archivos leer según los parámetros de consulta. Para los analistas de datos, esto se traduce en una reducción del tiempo de procesamiento, con mejoras que a menudo alcanzan hasta un 40 % en tareas analíticas que requieren el filtrado de grandes cantidades de datos.
Navegando a través del tiempo
Lago Delta
Una de las características más atractivas de Delta Lake es su capacidad de viajar en el tiempo. Los usuarios pueden consultar fácilmente datos históricos utilizando una marca de tiempo o un número de versión específicos. Esta funcionalidad es crucial para la auditoría y la depuración, ya que permite a los ingenieros de datos rastrear fácilmente los cambios. En una encuesta, el 70 % de los usuarios indicó que viajar en el tiempo mejoró significativamente sus procesos de recuperación de datos.
Apache Hudi
El enfoque de Hudi para el viaje en el tiempo destaca por su sistema de control de versiones. Los usuarios pueden acceder a versiones históricas de los datos según las marcas de tiempo de confirmación, lo que proporciona claridad sobre la evolución de los datos. Esta funcionalidad es esencial para aplicaciones que requieren el seguimiento de cambios a lo largo del tiempo, como el seguimiento del comportamiento del cliente, lo que facilita una mejor toma de decisiones.
Iceberg apache
Iceberg ofrece viajes en el tiempo mediante su gestión de instantáneas, lo que permite a los usuarios navegar fácilmente por los diferentes estados de los datos. Esta función simplifica las auditorías financieras y las comprobaciones de cumplimiento, permitiendo a las organizaciones acceder rápidamente a estados de datos anteriores sin necesidad de procedimientos complejos. Los usuarios han informado de un ahorro de tiempo valioso durante las auditorías, ya que pueden recuperar instantáneas en menos de un minuto.
Cumplimiento y evolución del esquema
Lago Delta
Delta Lake aplica estrictamente las reglas del esquema, garantizando que todos los datos entrantes cumplan con un formato predefinido. Esto mejora la calidad de los datos, permitiendo a las organizaciones mantener conjuntos de datos consistentes. Gracias a las funciones de evolución del esquema, las organizaciones pueden adaptar sus estructuras de datos según las necesidades. Por ejemplo, añadir nuevos campos no requiere procesos de migración exhaustivos, lo que ahorra a los equipos varias horas de trabajo durante la actualización de datos.
Apache Hudi
Apache Hudi también prioriza la implementación de esquemas, lo que proporciona flexibilidad para adaptarse a la evolución de los requisitos de datos. Permite a los usuarios añadir nuevos tipos de datos y modificar campos existentes sin necesidad de reescribir completamente el conjunto de datos. Esta función facilita la integración de nuevas fuentes de datos, esencial para las organizaciones que desarrollan rápidamente nuevos servicios o funciones.
Iceberg apache
Iceberg destaca por su enfoque intuitivo para la evolución de esquemas, que permite a los usuarios ajustarlos fácilmente manteniendo la integridad de los datos existentes. Esto resulta especialmente beneficioso para las empresas que experimentan cambios frecuentes en los requisitos del proyecto, ya que simplifica la logística de la gestión de datos y acelera los tiempos de respuesta.
Operaciones CRUD completas
Lago Delta
Delta Lake admite operaciones CRUD completas, lo que garantiza una experiencia versátil de gestión de datos. Ya sea que agregue nuevas entradas, lea datos existentes, actualice registros o elimine datos obsoletos, Delta Lake gestiona estas transacciones de forma fiable. Las empresas que informan habitualmente de una mayor eficiencia operativa han observado una reducción significativa de errores durante las actualizaciones de datos, lo que lo convierte en la opción preferida de muchas.
Apache Hudi
Hudi prioriza la ingesta y actualización eficiente de datos, lo que lo hace especialmente adecuado para aplicaciones en tiempo real que se benefician de las modificaciones periódicas de datos. Por ejemplo, los comercios minoristas que actualizan sus niveles de inventario pueden procesar los cambios sin problemas y mantener la consistencia de los datos gracias a la robusta compatibilidad con CRUD de Hudi.
Iceberg apache
Iceberg también está diseñado para operaciones CRUD completas, ejecutando todas las transacciones de forma consistente. Este diseño permite a las organizaciones gestionar datos fácilmente sin temor a corromper los conjuntos de datos. Es especialmente eficaz para organizaciones dedicadas al almacenamiento de datos, ya que les permite responder con rapidez a las condiciones cambiantes del mercado sin comprometer la calidad de los datos.
Tipos de almacenamiento de archivos preferidos
Lago Delta
Delta Lake prefiere los formatos de archivo Parquet, lo que mejora considerablemente la eficiencia del almacenamiento y el rendimiento de las consultas. La combinación del registro de transacciones de Delta Lake con las utilidades de Parquet mejora el rendimiento de las cargas de trabajo analíticas, especialmente en consultas complejas que involucran grandes conjuntos de datos.
Apache Hudi
Hudi admite los formatos de archivo Parquet y Avro para ofrecer a los usuarios la flexibilidad de elegir según sus necesidades específicas. Parquet es ideal para tareas analíticas, mientras que Avro es ideal para escenarios que requieren la evolución del esquema, como las aplicaciones de streaming.
Iceberg apache
Iceberg está diseñado para funcionar a la perfección con los formatos de archivo Parquet, ORC y Avro. La compatibilidad con estos formatos le permite adaptarse eficazmente a diferentes cargas de trabajo. Parquet se adopta ampliamente para análisis gracias a su eficiencia, mientras que ORC ofrece ventajas en cuanto a rendimiento en situaciones de lectura intensiva.
Reflexiones finales
Delta Lake, Apache Hudi y Apache Iceberg ofrecen ventajas únicas para satisfacer diversas necesidades de gestión de datos. Delta Lake es excepcional por su fiabilidad en transacciones ACID y capacidad de viaje en el tiempo, lo que lo hace ideal para organizaciones centradas en la integridad de los datos. Apache Hudi es reconocido por su eficiente ingesta y actualización de datos en tiempo real, mientras que Apache Iceberg destaca por su robusta aplicación y evolución de esquemas.
Elegir el formato de tabla abierta adecuado es crucial para las organizaciones, ya que influye en el rendimiento, la fiabilidad de los datos y la flexibilidad. Al considerar factores como las transacciones ACID, la omisión de datos, el desplazamiento temporal y la evolución del esquema, las organizaciones pueden identificar la opción más adecuada para sus necesidades específicas.
