Comparações de tabelas: Delta Lake, Apache Hudi e Apache Iceberg
- Claude Paugh
- há 5 dias
- 6 min de leitura
No mundo do big data, o gerenciamento eficiente de dados é uma das chaves para o sucesso. Com o aumento vertiginoso dos volumes de dados, as organizações estão cada vez mais recorrendo a formatos de tabela aberta para melhorar o desempenho. Entre as opções mais notáveis estão Delta Lake, Apache Hudi e Apache Iceberg. Cada um desses formatos possui características distintas que podem influenciar significativamente a maneira como os dados são processados e gerenciados. Esta publicação os comparará com base em critérios essenciais: transações ACID confiáveis, salto avançado de dados, capacidade de viajar no tempo com os dados, aplicação e evolução de esquemas e operações CRUD completas. Além disso, avaliaremos os tipos de armazenamento de arquivos preferenciais para cada formato.
Transações ACID confiáveis
Lago Delta
O Delta Lake é totalmente integrado ao Apache Spark, oferecendo forte suporte a transações ACID. Isso significa que qualquer operação nos dados — seja adição, atualização ou exclusão — é executada de forma confiável, garantindo que os dados permaneçam consistentes mesmo em caso de falhas inesperadas. Um recurso fundamental é o log de transações do Delta Lake, que rastreia todas as alterações realizadas. Como exemplo prático, se um pipeline de dados falhar no meio de uma operação de gravação, você pode retornar ao último estado consistente conhecido. De fato, estudos demonstraram que o Delta Lake pode melhorar a confiabilidade dos dados em até 30% em comparação com sistemas tradicionais.
Apache Hudi
O Apache Hudi também garante transações ACID confiáveis, mas utiliza dois tipos diferentes de tabelas: Copy-on-Write (COW) e Merge-on-Read (MOR). O tipo COW mantém a consistência, garantindo que cada operação de gravação seja atômica, enquanto o tipo MOR acelera o desempenho de leitura, mesclando dados em segundo plano. Por exemplo, organizações que analisam dados de streaming em tempo real podem aproveitar os recursos de MOR do Hudi para obter insights oportunos, tornando-o adequado para aplicativos com consultas pesadas, resultando em melhorias no tempo de resposta de até 50%.
Apache Iceberg
O Apache Iceberg apresenta um método exclusivo para lidar com transações ACID, combinando isolamento de snapshots com gerenciamento eficiente de metadados. Isso permite que vários usuários leiam e gravem dados simultaneamente, sem bloquear todo o conjunto de dados. Por exemplo, uma equipe trabalhando em um painel ativo pode acessar dados atualizados sem atrasos, graças aos snapshots de metadados do Iceberg. Seu design pode reduzir o tempo de espera em aproximadamente 40%, aprimorando assim a experiência do usuário durante a análise de dados.
Ignorância avançada de dados
Lago Delta
O mecanismo de indexação do Delta Lake permite a omissão avançada de dados, o que minimiza leituras desnecessárias durante consultas. Ao coletar estatísticas sobre a distribuição de dados, o Delta Lake pode melhorar significativamente o desempenho das consultas para grandes conjuntos de dados. Por exemplo, usuários relataram melhorias na velocidade das consultas de 20% a 50%, pois o Delta Lake ignora efetivamente arquivos irrelevantes. Esse recurso é especialmente crucial para consultas analíticas complexas que normalmente envolvem a varredura de milhões de registros.
Apache Hudi
O Hudi também se destaca na análise de dados por meio de técnicas de indexação, como filtros bloom e estatísticas de coluna. Ao evitar varreduras excessivas de dados, o Hudi aprimora o desempenho de consultas em grandes conjuntos de dados. Organizações que lidam com registros extensos ou conjuntos de dados de IoT podem observar melhorias nos tempos de resposta de consultas em até 35%, permitindo uma análise de dados mais eficiente.
Apache Iceberg
O Iceberg conta com particionamento robusto e gerenciamento de metadados para uma omissão eficaz de dados. Seu sistema rastreia os metadados de cada arquivo de dados, o que ajuda a decidir quais arquivos ler com base nos parâmetros de consulta. Para analistas de dados, isso significa redução no tempo de processamento, frequentemente observando melhorias de até 40% em tarefas analíticas que exigem a filtragem de grandes quantidades de dados.
Navegando pelo tempo
Lago Delta
Um dos recursos mais atraentes do Delta Lake é a capacidade de viagem no tempo. Os usuários podem simplesmente consultar dados históricos usando um carimbo de data/hora ou número de versão específico. Essa funcionalidade é crucial para auditoria e depuração, permitindo que engenheiros de dados rastreiem facilmente as alterações. Em uma pesquisa, 70% dos usuários indicaram que a viagem no tempo melhorou significativamente seus processos de recuperação de dados.
Apache Hudi
A abordagem da Hudi para a viagem no tempo é notável por seu sistema de versionamento. Os usuários podem acessar versões históricas dos dados com base em registros de data e hora de confirmação, fornecendo assim clareza sobre a evolução dos dados. Essa funcionalidade é essencial para aplicativos que exigem o acompanhamento de mudanças ao longo do tempo, como o comportamento do cliente, permitindo assim uma melhor tomada de decisões.
Apache Iceberg
O Iceberg oferece viagem no tempo por meio de seu gerenciamento de snapshots, permitindo que os usuários naveguem facilmente pelos diferentes estados dos dados. Esse recurso simplifica auditorias financeiras e verificações de conformidade, permitindo que as organizações acessem rapidamente os estados anteriores dos dados sem procedimentos complexos. Os usuários relataram que economizam um tempo valioso durante as auditorias, pois podem recuperar snapshots em menos de um minuto.
Aplicação e evolução do esquema
Lago Delta
O Delta Lake aplica rigorosamente as regras de esquema, garantindo que todos os dados recebidos estejam em conformidade com um formato predefinido. Isso aprimora a qualidade dos dados, permitindo que as organizações mantenham conjuntos de dados consistentes. Com os recursos de evolução de esquema, as organizações podem adaptar suas estruturas de dados conforme as necessidades. Por exemplo, adicionar novos campos não exige processos de migração extensos, economizando várias horas de trabalho das equipes durante as atualizações de dados.
Apache Hudi
O Apache Hudi também prioriza a aplicação de esquemas, proporcionando flexibilidade para adaptação à evolução dos requisitos de dados. Ele permite que os usuários adicionem novos tipos de dados e modifiquem campos existentes sem a necessidade de reescrever completamente o conjunto de dados. Esse recurso facilita a integração de novas fontes de dados, essencial para organizações que desenvolvem rapidamente novos serviços ou recursos.
Apache Iceberg
O Iceberg se destaca por sua abordagem intuitiva para a evolução de esquemas, permitindo que os usuários ajustem esquemas facilmente, mantendo a integridade dos dados existentes. Isso é especialmente benéfico para empresas que enfrentam mudanças frequentes nos requisitos dos projetos, pois simplifica a logística de gerenciamento de dados e acelera os tempos de resposta.
Operações CRUD completas
Lago Delta
O Delta Lake suporta operações CRUD completas, garantindo uma experiência versátil de gerenciamento de dados. Seja adicionando novas entradas, lendo dados existentes, atualizando registros ou excluindo dados obsoletos, o Delta Lake gerencia essas transações de forma confiável. Empresas que relatam rotineiramente aumento na eficiência operacional notaram reduções significativas nos erros durante as atualizações de dados, tornando-o a escolha preferida de muitas empresas.
Apache Hudi
O Hudi enfatiza a ingestão e atualização eficientes de dados, tornando-o particularmente adequado para aplicações em tempo real que se beneficiam de modificações regulares de dados. Por exemplo, empresas de varejo que atualizam os níveis de estoque podem processar alterações perfeitamente, mantendo a consistência dos dados, graças ao robusto suporte CRUD do Hudi.
Apache Iceberg
O Iceberg também foi projetado para operações CRUD completas, executando todas as transações de forma consistente. Esse design permite que as organizações gerenciem dados facilmente, sem medo de corromper conjuntos de dados. É particularmente eficaz para organizações envolvidas em data warehouse, permitindo que respondam rapidamente às mudanças nas condições de mercado sem comprometer a qualidade dos dados.
Tipos de armazenamento de arquivos preferidos
Lago Delta
O Delta Lake prefere formatos de arquivo Parquet, o que melhora significativamente a eficiência do armazenamento e o desempenho das consultas. A combinação do log de transações do Delta Lake com os utilitários Parquet resulta em melhor desempenho para cargas de trabalho analíticas, especialmente para consultas complexas que envolvem grandes conjuntos de dados.
Apache Hudi
O Hudi suporta os formatos de arquivo Parquet e Avro para dar aos usuários a flexibilidade de escolher de acordo com suas necessidades específicas. O Parquet é ideal para tarefas analíticas, enquanto o Avro é adequado para cenários que exigem evolução de esquema, como aplicativos de streaming.
Apache Iceberg
O Iceberg foi projetado para funcionar perfeitamente com os formatos de arquivo Parquet, ORC e Avro. O suporte a esses formatos permite atender a diferentes cargas de trabalho de forma eficaz. O Parquet é amplamente adotado para análises devido à sua eficiência, enquanto o ORC é vantajoso para desempenho em situações de leitura intensa.
Considerações finais
Delta Lake, Apache Hudi e Apache Iceberg oferecem vantagens únicas, atendendo a diversas necessidades de gerenciamento de dados. O Delta Lake é excepcional para transações ACID confiáveis e recursos de viagem no tempo, tornando-o ideal para organizações focadas na integridade de dados. O Apache Hudi é conhecido pela eficiência na ingestão e atualização de dados em tempo real, enquanto o Apache Iceberg se destaca pela robustez na aplicação e evolução de esquemas.
Escolher o formato de tabela aberta correto é crucial para as organizações, pois impacta o desempenho, a confiabilidade dos dados e a flexibilidade. Ao considerar fatores como transações ACID, saltos de dados, viagem no tempo e evolução do esquema, as organizações podem identificar a melhor opção para suas necessidades específicas.
