Comparaisons de tableaux : Delta Lake, Apache Hudi et Apache Iceberg
- Claude Paugh
- 3 sept.
- 7 min de lecture
Dans l'univers du Big Data, une gestion efficace des données est essentielle à la réussite. Face à l'explosion des volumes de données, les entreprises s'appuient de plus en plus sur des formats de table ouverts pour améliorer leurs performances. Parmi les options les plus notables figurent Delta Lake, Apache Hudi et Apache Iceberg. Chacun de ces formats possède des fonctionnalités distinctes qui peuvent influencer considérablement le traitement et la gestion des données. Cet article les compare selon des critères essentiels : transactions ACID fiables, sauts de données avancés, capacité à voyager dans le temps avec les données, application et évolution des schémas, et opérations CRUD complètes. Nous évaluerons également les types de stockage de fichiers préférés pour chaque format.
Transactions ACID fiables
Lac Delta
Delta Lake est étroitement intégré à Apache Spark, offrant une prise en charge optimale des transactions ACID. Ainsi, toute opération sur les données (ajout, mise à jour ou suppression) est exécutée de manière fiable, garantissant la cohérence des données même en cas de défaillance inattendue. L'une des fonctionnalités clés de Delta Lake est le journal des transactions, qui suit chaque modification effectuée. Par exemple, si un pipeline de données tombe en panne au cours d'une opération d'écriture, vous pouvez revenir au dernier état cohérent connu. Des études ont montré que Delta Lake peut améliorer la fiabilité des données jusqu'à 30 % par rapport aux systèmes traditionnels.
Apache Hudi
Apache Hudi garantit également la fiabilité des transactions ACID, mais utilise deux types de tables : la copie à l'écriture (COW) et la fusion à la lecture (MOR). La table COW assure la cohérence en garantissant l'atomicité de chaque écriture, tandis que la table MOR accélère les performances de lecture en fusionnant les données en arrière-plan. Par exemple, les organisations qui analysent des données en continu en temps réel peuvent exploiter les capacités MOR de Hudi pour obtenir des informations pertinentes, ce qui le rend idéal pour les applications soumises à des requêtes lourdes, avec des gains de temps de réponse allant jusqu'à 50 %.
Apache Iceberg
Apache Iceberg introduit une méthode unique de gestion des transactions ACID, combinant l'isolation des snapshots à une gestion efficace des métadonnées. Cela permet à plusieurs utilisateurs de lire et d'écrire des données simultanément, sans verrouiller l'ensemble des données. Par exemple, une équipe travaillant sur un tableau de bord en temps réel peut accéder à de nouvelles données sans délai grâce aux snapshots de métadonnées d'Iceberg. Sa conception permet de réduire les temps d'attente d'environ 40 %, améliorant ainsi l'expérience utilisateur lors de l'analyse des données.
Saut de données avancé
Lac Delta
Le mécanisme d'indexation de Delta Lake permet un saut de données avancé, minimisant ainsi les lectures inutiles lors des requêtes. En collectant des statistiques sur la distribution des données, Delta Lake peut améliorer considérablement les performances des requêtes pour les grands ensembles de données. Par exemple, les utilisateurs ont signalé une amélioration de la vitesse de requête de 20 à 50 %, car Delta Lake ignore efficacement les fichiers non pertinents. Cette fonctionnalité est particulièrement cruciale pour les requêtes analytiques complexes qui impliquent généralement l'analyse de millions d'enregistrements.
Apache Hudi
Hudi excelle également dans le saut de données grâce à des techniques d'indexation telles que les filtres Bloom et les statistiques de colonnes. En évitant les analyses de données excessives, Hudi améliore les performances des requêtes sur de grands ensembles de données. Les organisations qui traitent des journaux volumineux ou des ensembles de données IoT peuvent constater des améliorations des temps de réponse aux requêtes allant jusqu'à 35 %, permettant une analyse plus efficace des données.
Apache Iceberg
Iceberg s'appuie sur un partitionnement robuste et une gestion des métadonnées pour une suppression efficace des données. Son système conserve les métadonnées de chaque fichier de données, ce qui permet de choisir les fichiers à lire en fonction des paramètres de requête. Pour les analystes de données, cela se traduit par une réduction du temps de traitement, avec des gains pouvant atteindre 40 % pour les tâches analytiques nécessitant le filtrage de grandes quantités de données.
Naviguer dans le temps
Lac Delta
L'une des fonctionnalités les plus intéressantes de Delta Lake est sa capacité à voyager dans le temps. Les utilisateurs peuvent facilement interroger les données historiques à l'aide d'un horodatage ou d'un numéro de version spécifique. Cette fonctionnalité est essentielle pour l'audit et le débogage, permettant aux ingénieurs de données de retracer facilement les modifications. Lors d'une enquête, 70 % des utilisateurs ont indiqué que le voyage dans le temps améliorait considérablement leurs processus de récupération de données.
Apache Hudi
L'approche de Hudi en matière de voyage dans le temps se distingue par son système de gestion des versions. Les utilisateurs peuvent accéder aux versions historiques des données en fonction des horodatages de validation, ce qui permet de comprendre l'évolution des données. Cette fonctionnalité est essentielle pour les applications nécessitant un suivi des changements au fil du temps, comme le suivi du comportement des clients, permettant ainsi une meilleure prise de décision.
Apache Iceberg
Iceberg offre un voyage dans le temps grâce à sa gestion des instantanés, permettant aux utilisateurs de naviguer facilement entre les différents états des données. Cette fonctionnalité simplifie les audits financiers et les contrôles de conformité, permettant aux organisations d'accéder rapidement aux états antérieurs des données sans procédures complexes. Les utilisateurs ont signalé un gain de temps précieux lors des audits, car ils peuvent récupérer les instantanés en moins d'une minute.
Application et évolution des schémas
Lac Delta
Delta Lake applique strictement les règles de schéma, garantissant que toutes les données entrantes respectent un format prédéfini. Cela améliore la qualité des données et permet aux organisations de maintenir des ensembles de données cohérents. Grâce aux fonctionnalités d'évolution des schémas, les organisations peuvent adapter leurs structures de données en fonction des besoins. Par exemple, l'ajout de nouveaux champs ne nécessite pas de processus de migration complexes, ce qui permet aux équipes de gagner plusieurs heures lors des mises à jour des données.
Apache Hudi
Apache Hudi privilégie également l'application des schémas, offrant ainsi la flexibilité nécessaire pour s'adapter à l'évolution des besoins en matière de données. Il permet aux utilisateurs d'ajouter de nouveaux types de données et de modifier les champs existants sans avoir à réécrire entièrement le jeu de données. Cette fonctionnalité facilite l'intégration de nouvelles sources de données, un atout essentiel pour les organisations qui développent rapidement de nouveaux services ou fonctionnalités.
Apache Iceberg
Iceberg se distingue par son approche conviviale de l'évolution des schémas, permettant aux utilisateurs d'ajuster facilement les schémas tout en préservant l'intégrité des données existantes. Cette approche est particulièrement avantageuse pour les entreprises confrontées à des changements fréquents dans les exigences de leurs projets, car elle simplifie la logistique de gestion des données et accélère les temps de réponse.
Opérations CRUD complètes
Lac Delta
Delta Lake prend en charge l'intégralité des opérations CRUD, garantissant une expérience de gestion des données polyvalente. Qu'il s'agisse d'ajouter de nouvelles entrées, de consulter des données existantes, de mettre à jour des enregistrements ou de supprimer des données obsolètes, Delta Lake gère ces transactions de manière fiable. Les entreprises qui font régulièrement état d'une efficacité opérationnelle accrue ont constaté une baisse significative des erreurs lors des mises à jour de données, ce qui en fait un choix privilégié pour de nombreuses entreprises.
Apache Hudi
Hudi privilégie l'ingestion et la mise à jour efficaces des données, ce qui le rend particulièrement adapté aux applications temps réel nécessitant des modifications régulières des données. Par exemple, les commerces de détail qui actualisent leurs stocks peuvent traiter les modifications en toute fluidité tout en préservant la cohérence des données grâce à la prise en charge CRUD robuste de Hudi.
Apache Iceberg
Iceberg est également conçu pour les opérations CRUD complètes, exécutant toutes les transactions de manière cohérente. Cette conception permet aux organisations de gérer facilement leurs données sans craindre de corrompre les ensembles de données. Elle est particulièrement efficace pour les organisations impliquées dans l'entreposage de données, leur permettant de réagir rapidement aux fluctuations du marché sans compromettre la qualité des données.
Types de stockage de fichiers préférés
Lac Delta
Delta Lake privilégie les formats de fichiers Parquet, améliorant considérablement l'efficacité du stockage et les performances des requêtes. L'association du journal des transactions de Delta Lake aux utilitaires Parquet améliore les performances des charges de travail analytiques, notamment pour les requêtes complexes impliquant de grands ensembles de données.
Apache Hudi
Hudi prend en charge les formats de fichiers Parquet et Avro, offrant ainsi aux utilisateurs la flexibilité de choisir en fonction de leurs besoins spécifiques. Parquet est idéal pour les tâches analytiques, tandis qu'Avro est adapté aux scénarios nécessitant une évolution du schéma, comme les applications de streaming.
Apache Iceberg
Iceberg est conçu pour fonctionner parfaitement avec les formats de fichiers Parquet, ORC et Avro. La prise en charge de ces formats lui permet de s'adapter efficacement à différentes charges de travail. Parquet est largement adopté pour l'analyse grâce à son efficacité, tandis qu'ORC offre des performances optimales en lecture intensive.
Réflexions finales
Delta Lake, Apache Hudi et Apache Iceberg offrent chacun des atouts uniques, répondant à divers besoins de gestion des données. Delta Lake se distingue par la fiabilité des transactions ACID et ses capacités de voyage dans le temps, ce qui en fait la solution idéale pour les organisations soucieuses de l'intégrité des données. Apache Hudi est réputé pour l'efficacité de l'ingestion et des mises à jour des données en temps réel, tandis qu'Apache Iceberg excelle dans la robustesse de l'application et de l'évolution des schémas.
Le choix du format de table ouvert le plus adapté est crucial pour les organisations, car il impacte les performances, la fiabilité des données et la flexibilité. En prenant en compte des facteurs tels que les transactions ACID, les sauts de données, les voyages dans le temps et l'évolution des schémas, les organisations peuvent identifier le format le plus adapté à leurs besoins spécifiques.
