表の比較: Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg
- Claude Paugh
- 9月3日
- 読了時間: 8分
ビッグデータの世界では、効率的なデータ管理が成功の鍵の一つです。データ量が急増する中、組織はパフォーマンス向上のためにオープンテーブル形式への依存度を高めています。中でも注目すべき選択肢として、Delta Lake、Apache Hudi、Apache Icebergなどが挙げられます。これらの形式はそれぞれ独自の機能を備えており、データの処理と管理方法に大きな影響を与える可能性があります。この記事では、信頼性の高いACIDトランザクション、高度なデータスキップ、データの時系列移動機能、スキーマの適用と進化、そして完全なCRUD操作といった重要な基準に基づいて、これらの形式を比較します。さらに、各形式に適したファイルストレージの種類についても評価します。
信頼性の高いACIDトランザクション
デルタ湖
Delta LakeはApache Sparkと緊密に統合されており、ACIDトランザクションを強力にサポートします。つまり、データに対するあらゆる操作（追加、更新、削除など）が確実に実行され、予期せぬ障害が発生した場合でもデータの一貫性が維持されます。Delta Lakeの重要な機能の一つは、すべての変更を追跡するトランザクションログです。例えば、書き込み操作の途中でデータパイプラインに障害が発生した場合、最後に確認された一貫性のある状態にロールバックできます。実際、Delta Lakeは従来のシステムと比較して、データの信頼性を最大30%向上させることが研究で示されています。
アパッチ・フディ
Apache Hudi は信頼性の高いACIDトランザクションを保証しますが、Copy-on-Write（COW）とMerge-on-Read（MOR）という2つの異なるテーブルタイプを活用します。COWタイプは、各書き込み操作をアトミックにすることで一貫性を維持し、MORタイプはバックグラウンドでデータをマージすることで読み取りパフォーマンスを高速化します。例えば、リアルタイムストリーミングデータを分析する組織は、HudiのMOR機能を活用してタイムリーな洞察を得ることができます。これにより、大量のクエリが発生するアプリケーションに適しており、応答時間を最大50%向上させることができます。
アパッチアイスバーグ
Apache Icebergは、スナップショット分離と効率的なメタデータ管理を組み合わせた独自のACIDトランザクション処理手法を導入しています。これにより、複数のユーザーがデータセット全体をロックすることなく、同時にデータの読み書きが可能になります。例えば、ライブダッシュボードで作業しているチームは、Icebergのメタデータスナップショットのおかげで、遅延なく最新のデータにアクセスできます。この設計により、待機時間を約40%短縮し、データ分析中のユーザーエクスペリエンスを向上させます。
高度なデータスキップ
デルタ湖
Delta Lakeのインデックスメカニズムは高度なデータスキップを可能にし、クエリ中の不要なデータ読み取りを最小限に抑えます。データ分布に関する統計情報を収集することで、Delta Lakeは大規模データセットのクエリパフォーマンスを大幅に向上させることができます。例えば、Delta Lakeが無関係なファイルを効果的にスキップすることで、クエリ速度が20%から50%向上したという報告がユーザーから寄せられています。この機能は、数百万件ものレコードをスキャンする必要がある複雑な分析クエリにおいて特に重要です。
アパッチ・フディ
Hudiは、ブルームフィルタや列統計といったインデックス技術によるデータスキップにも優れています。過剰なデータスキャンを回避することで、Hudiは大規模データセットに対するクエリのパフォーマンスを向上させます。膨大なログやIoTデータセットを扱う組織では、クエリ応答時間が最大35%向上し、より効率的なデータ分析が可能になります。
アパッチアイスバーグ
Icebergは、堅牢なパーティショニングとメタデータ管理によって効率的なデータスキップを実現しています。システムは各データファイルのメタデータを追跡し、クエリパラメータに基づいてどのファイルを読み取るかを決定するのに役立ちます。データアナリストにとって、これは処理時間の短縮を意味し、大量のデータのフィルタリングを必要とする分析タスクでは、最大40%のパフォーマンス向上が期待できます。
時間をナビゲートする
デルタ湖
Delta Lakeの最も魅力的な機能の一つは、タイムトラベル機能です。ユーザーは、特定のタイムスタンプまたはバージョン番号を使用して、履歴データを簡単にクエリできます。この機能は監査とデバッグに不可欠であり、データエンジニアは変更を簡単に遡って追跡できます。ある調査では、ユーザーの70%がタイムトラベルによってデータ復旧プロセスが大幅に改善されたと回答しています。
アパッチ・フディ
Hudiのタイムトラベルへのアプローチは、そのバージョン管理システムにおいて特筆すべき点です。ユーザーはコミットタイムスタンプに基づいてデータの履歴バージョンにアクセスできるため、データがどのように進化してきたかを明確に把握できます。この機能は、顧客行動の追跡など、時間の経過に伴う変化を追跡する必要があるアプリケーションにとって不可欠であり、より適切な意思決定を可能にします。
アパッチアイスバーグ
Icebergはスナップショット管理を通じてタイムトラベル機能を提供しており、ユーザーはデータのさまざまな状態を簡単に確認できます。この機能により、財務監査やコンプライアンスチェックが簡素化され、組織は複雑な手順を踏むことなく過去のデータ状態に迅速にアクセスできます。ユーザーからは、1分以内にスナップショットを取得できるため、監査中の貴重な時間を節約できるという報告も寄せられています。
スキーマの強制と進化
デルタ湖
Delta Lakeはスキーマルールを厳格に適用し、すべての受信データが事前定義されたフォーマットに準拠していることを保証します。これによりデータ品質が向上し、組織はデータセットの一貫性を維持できます。スキーマ進化機能により、組織はニーズに応じてデータ構造を適応させることができます。例えば、新しいフィールドを追加しても大規模な移行プロセスは不要で、データ更新にかかる時間を数時間も節約できます。
アパッチ・フディ
Apache Hudiはスキーマの適用を優先し、進化するデータ要件に柔軟に対応します。データセット全体を書き換えることなく、新しいデータ型を追加したり、既存のフィールドを変更したりできます。この機能により、新しいデータソースの統合が容易になり、新しいサービスや機能を迅速に開発する組織にとって不可欠です。
アパッチアイスバーグ
Icebergは、スキーマ進化に対するユーザーフレンドリーなアプローチを特徴としており、既存のデータの整合性を維持しながらスキーマを簡単に調整できます。これは、プロジェクト要件が頻繁に変更される企業にとって特に有益であり、データ管理ロジスティクスを簡素化し、応答時間を短縮します。
完全なCRUD操作
デルタ湖
Delta Lakeは完全なCRUD操作をサポートし、多様なデータ管理エクスペリエンスを実現します。新しいエントリの追加、既存データの読み取り、レコードの更新、古いデータの削除など、あらゆるトランザクションをDelta Lakeが確実に管理します。運用効率の向上を定期的に報告している企業は、データ更新時のエラーが大幅に減少したことを実感しており、多くの企業にとってDelta Lakeは最適な選択肢となっています。
アパッチ・フディ
Hudiは効率的なデータ取り込みと更新を重視しており、定期的なデータ変更がメリットとなるリアルタイムアプリケーションに特に適しています。例えば、小売業では在庫レベルを更新する際、Hudiの強力なCRUDサポートにより、データの一貫性を維持しながら変更をシームレスに処理できます。
アパッチアイスバーグ
Icebergは完全なCRUD操作にも対応しており、すべてのトランザクションを一貫して実行します。この設計により、組織はデータセットの破損を心配することなく、容易にデータを管理できます。特にデータウェアハウスを扱う組織にとって効果的で、データ品質を損なうことなく、変化する市場状況に迅速に対応できます。
推奨されるファイルストレージの種類
デルタ湖
Delta LakeはParquetファイル形式を優先し、ストレージ効率とクエリパフォーマンスを大幅に向上させます。Delta LakeのトランザクションログとParquetユーティリティを組み合わせることで、分析ワークロード、特に大規模データセットを含む複雑なクエリのパフォーマンスが向上します。
アパッチ・フディ
HudiはParquetとAvroの両方のファイル形式をサポートしており、ユーザーはニーズに合わせて柔軟に選択できます。Parquetは分析タスクに最適で、Avroはストリーミングアプリケーションなど、スキーマの進化を必要とするシナリオに適しています。
アパッチアイスバーグ
Icebergは、Parquet、ORC、Avroファイル形式とシームレスに連携するように設計されています。これらの形式をサポートすることで、さまざまなワークロードに効果的に対応できます。Parquetは効率性の高さから分析用途に広く採用されており、ORCは読み取り負荷の高い状況でのパフォーマンスに優れています。
最後に
Delta Lake、Apache Hudi、Apache Icebergはそれぞれ独自の強みを持ち、様々なデータ管理ニーズに対応します。Delta Lakeは信頼性の高いACIDトランザクションとタイムトラベル機能に優れており、データ整合性を重視する組織に最適です。Apache Hudiは効率的なリアルタイムデータ取り込みと更新で定評があり、Apache Icebergは堅牢なスキーマ適用と進化に優れています。
適切なオープンテーブル形式を選択することは、パフォーマンス、データの信頼性、柔軟性に影響を与えるため、組織にとって非常に重要です。ACIDトランザクション、データスキップ、タイムトラベル、スキーマ進化といった要素を考慮することで、組織は特定のニーズに最適な形式を特定できます。
