Delta Lake vs Snowflake Lakehouse : analyse des écosystèmes, des grands ensembles de données et optimisation des requêtes
- Claude Paugh
- il y a 4 jours
- 6 min de lecture
Dans un environnement axé sur les données, les organisations ont besoin de solutions efficaces pour gérer et analyser de vastes volumes de données. Delta Lake et Snowflake Lakehouse sont deux plateformes majeures dans ce domaine. Chacune offre des fonctionnalités pour la gestion de grands ensembles de données et le streaming de données. Cependant, elles diffèrent par leur intégration aux autres systèmes et leur capacité à optimiser les performances des requêtes. Cet article compare Delta Lake et Snowflake Lakehouse, en examinant leurs capacités d'analyse, la prise en charge de leur écosystème et leurs approches d'optimisation des performances des requêtes.
Comprendre le lac Delta
Delta Lake est une couche de stockage open source visant à fiabiliser les lacs de données. Basée sur Apache Spark, elle offre des fonctionnalités telles que les transactions ACID et la gestion évolutive des métadonnées. Delta Lake est essentiel pour gérer efficacement de grands ensembles de données, ce qui le rend populaire auprès des organisations utilisant l'analyse du Big Data.
Principales caractéristiques du lac Delta
Transactions ACID : Delta Lake maintient l'intégrité des données avec les transactions ACID, facilitant les lectures et les écritures simultanées sans conflits.
Application du schéma : en appliquant un schéma lors de l'écriture, Delta Lake garantit la cohérence et la qualité des données.
Voyage dans le temps : les utilisateurs peuvent accéder facilement aux versions historiques des données, ce qui permet des restaurations ou des audits simples.
Traitement par lots et streaming unifiés : Delta Lake prend en charge les deux types de traitement de données, ce qui est essentiel pour divers scénarios d'analyse.
Écosystème et intégration
Delta Lake s'intègre parfaitement à l'écosystème Apache Spark, ce qui est bénéfique pour le traitement du Big Data. Par exemple, il fonctionne parfaitement avec Apache Kafka pour le streaming en temps réel et Apache Hive pour l'entreposage de données. Delta Lake prend également en charge les options de stockage cloud les plus répandues, comme Amazon S3, Azure Data Lake Storage et Google Cloud Storage. Cette compatibilité permet aux entreprises d'exploiter efficacement leurs infrastructures cloud existantes.
Optimisation des performances des requêtes
Delta Lake améliore les performances des requêtes grâce à plusieurs techniques :
Saut de données : en utilisant des statistiques, Delta Lake évite d'analyser les fichiers de données non pertinents lors des requêtes, réduisant souvent le volume de données analysé jusqu'à 90 %, selon la requête.
Ordre Z : cette méthode organise les données pour un filtrage plus rapide sur des colonnes spécifiques, accélérant ainsi les requêtes.
Mise en cache : Delta Lake peut mettre en cache les données fréquemment consultées, ce qui améliore les performances des requêtes répétées.
Comprendre Snowflake Lakehouse
Snowflake Lakehouse est une plateforme cloud qui combine les fonctionnalités des lacs de données et des entrepôts de données. Elle offre un environnement unique pour le stockage, le traitement et l'analyse des données. Snowflake est idéal pour les organisations souhaitant rationaliser leur architecture de données.
Caractéristiques principales de Snowflake Lakehouse
Séparation du stockage et du calcul : Snowflake permet une mise à l'échelle indépendante du stockage et du calcul, aidant ainsi les organisations à optimiser leurs coûts. Par exemple, les utilisateurs peuvent augmenter les ressources de calcul pendant les périodes de forte demande sans modifier le stockage.
Prise en charge multicloud : Snowflake fonctionne sur les principales plateformes cloud, telles qu'AWS, Azure et Google Cloud, permettant ainsi une flexibilité et des options de sauvegarde.
Mise à l'échelle automatique : la plateforme ajuste automatiquement les ressources en fonction des demandes actuelles, garantissant des performances fiables même en cas d'utilisation maximale.
Partage de données : Snowflake permet un partage sécurisé des données entre les organisations sans duplication des données, améliorant ainsi la collaboration.
Optimisation des performances des requêtes
Snowflake Lakehouse utilise plusieurs techniques pour améliorer les performances des requêtes :
Clustering automatique : Snowflake s'occupe du clustering des données, garantissant que les données sont organisées pour optimiser la vitesse des requêtes sans intervention de l'utilisateur.
Mise en cache des résultats : la plateforme met en cache les résultats des requêtes, permettant des temps de réponse plus rapides pour les requêtes répétées en évitant la réexécution de calculs complexes.
Vues matérialisées : Snowflake permet aux utilisateurs de créer des vues matérialisées pour stocker les résultats de requêtes complexes, augmentant ainsi encore les performances.
Comparaison du soutien des écosystèmes
Lors de l’évaluation du Delta Lake et du Snowflake Lakehouse, les écosystèmes qu’ils soutiennent et leurs capacités d’intégration sont des facteurs cruciaux.
Écosystème du lac Delta
Delta Lake repose sur l'écosystème Apache Spark, reconnu pour le traitement du Big Data. Cette compatibilité permet de puissantes fonctionnalités de traitement des données, notamment l'apprentissage automatique et le traitement de graphes. De plus, sa compatibilité avec plusieurs solutions de stockage cloud offre une grande flexibilité aux entreprises déjà utilisatrices de services cloud.
Écosystème de Snowflake Lakehouse
Snowflake Lakehouse offre un écosystème plus vaste grâce à ses capacités multicloud et à son intégration avec divers outils de données. Cette flexibilité permet aux organisations de sélectionner les outils les mieux adaptés à leurs besoins analytiques sans être liées à un seul fournisseur. Le partage sécurisé des données améliore la collaboration et l'accessibilité des données sur différentes plateformes.
Snowflake Lakehouse dispose d'un vaste écosystème avec diverses intégrations. Il fonctionne avec des outils d'intégration de données comme Fivetran et Stitch, des outils de business intelligence comme Tableau et Looker, et des frameworks de machine learning comme DataRobot. Ce support étendu permet aux entreprises de créer des solutions d'analyse complètes et adaptées à leurs besoins spécifiques.
Gestion de très grands ensembles de données
Delta Lake et Snowflake Lakehouse peuvent tous deux gérer efficacement de vastes ensembles de données, mais leurs méthodologies diffèrent.
Delta Lake et grands ensembles de données
La conception de Delta Lake est axée sur le traitement du Big Data en exploitant les atouts du calcul distribué d'Apache Spark. Par exemple, il peut gérer des téraoctets de données en parallèle, ce qui convient aux organisations disposant de vastes ensembles de données. Des fonctionnalités telles que le saut de données et l'ordre Z améliorent également son efficacité à mesure que la taille des ensembles de données augmente, réduisant ainsi considérablement le temps d'interrogation.
Snowflake Lakehouse et grands ensembles de données
De même, Snowflake Lakehouse excelle dans la gestion de grands ensembles de données grâce à son architecture cloud. La séparation des ressources de stockage et de calcul offre aux entreprises la possibilité de s'adapter à leurs besoins spécifiques en matière de données. Snowflake peut gérer efficacement jusqu'à des milliers de charges de travail simultanées, garantissant ainsi des performances soutenues face à des demandes de données accrues.
Capacités de streaming de données
Le streaming de données est essentiel pour les analyses modernes, et Delta Lake et Snowflake Lakehouse offrent tous deux de solides capacités de gestion des données en streaming.
Delta Lake et streaming de données
Delta Lake excelle dans le streaming de données, notamment grâce à son intégration avec Apache Spark Structured Streaming. Cela permet un traitement des données en temps réel, permettant aux entreprises d'analyser les données en streaming ainsi que les données par lots, et de générer des informations quasi instantanément.
Snowflake Lakehouse et streaming de données
Snowflake Lakehouse prend également en charge le streaming de données, principalement via divers outils d'ingestion tiers. Bien qu'il ne dispose pas des mêmes fonctionnalités de streaming que Delta Lake, l'architecture de Snowflake permet une gestion efficace des données en streaming. Les entreprises peuvent utiliser des systèmes comme Apache Kafka et AWS Kinesis pour alimenter Snowflake en données en streaming afin de réaliser une analyse complète, en complément des ensembles de données historiques.
Réflexions finales
Lors de l'évaluation de Delta Lake et Snowflake Lakehouse, chaque plateforme présente des avantages uniques adaptés à l'analyse, notamment pour les grands ensembles de données et le streaming de données. Delta Lake se distingue par son intégration poussée à l'écosystème Apache Spark et ses solides capacités de traitement des données en temps réel. En revanche, Snowflake Lakehouse offre un écosystème plus large, exploitant la compatibilité multicloud et la mise à l'échelle automatique, ce qui en fait un choix attrayant pour les organisations en quête de simplicité dans leur stratégie de données.
Le choix entre Delta Lake et Snowflake Lakehouse dépend des besoins spécifiques de l'organisation, de son infrastructure actuelle et de ses objectifs analytiques. Comprendre les atouts et les limites de chaque plateforme permet aux organisations d'aligner leurs stratégies de données sur leurs ambitions analytiques.
