Delta Lake 与 Snowflake Lakehouse：分析生态系统、大数据和查询优化
- Claude Paugh
- 9月3日
- 讀畢需時 5 分鐘
在数据驱动的环境中，组织需要有效的解决方案来管理和分析海量数据。Delta Lake 和 Snowflake Lakehouse 是该领域的两个领先平台。它们都提供管理大型数据集和流数据的功能。然而，它们在与其他系统的集成以及优化查询性能方面有所不同。本文将对 Delta Lake 和 Snowflake Lakehouse 进行比较，探讨它们的分析能力、生态系统支持以及优化查询性能的方法。
了解 Delta Lake
Delta Lake 是一个开源存储层，旨在提高数据湖的可靠性。它基于 Apache Spark 构建，提供 ACID 事务和可扩展元数据管理等功能。Delta Lake 对于高效管理大型数据集至关重要，因此在使用大数据分析的组织中广受欢迎。
Delta Lake的主要特点
ACID 事务：Delta Lake 使用 ACID 事务维护数据完整性，促进并发读写而不会发生冲突。
模式强制执行：通过在写入时强制执行模式，Delta Lake 确保数据的一致性和质量。
时间旅行：用户可以轻松访问数据的历史版本，从而轻松进行恢复或审核。
统一批处理和流处理：Delta Lake 支持两种类型的数据处理，这对于各种分析场景至关重要。
生态系统和整合
Delta Lake 与 Apache Spark 生态系统无缝集成，这有利于大数据处理。例如，它可以与 Apache Kafka 无缝协作用于实时流处理，并与 Apache Hive 无缝协作用于数据仓库。Delta Lake 还支持流行的云存储选项，例如 Amazon S3、Azure Data Lake Storage 和 Google Cloud Storage。这种兼容性使企业能够高效利用其现有的云基础架构。
优化查询性能
Delta Lake 通过多种技术提高了查询性能：
数据跳过：通过使用统计数据，Delta Lake 避免在查询期间分析不相关的数据文件，通常可以将分析的数据量减少高达 90%，具体取决于查询。
Z 顺序：此方法组织数据以便在特定列上进行更快的过滤，从而加快查询速度。
缓存：Delta Lake 可以缓存经常访问的数据，提高重复查询的性能。
了解 Snowflake Lakehouse
Snowflake Lakehouse 是一个融合了数据湖和数据仓库功能的云平台。它提供了一个用于存储、处理和分析数据的单一环境。对于希望简化数据架构的组织来说，Snowflake 是理想之选。
Snowflake Lakehouse 的主要特点
存储与计算分离：Snowflake 支持存储和计算的独立扩展，帮助企业优化成本。例如，用户可以在高需求时段增加计算资源，而无需更换存储。
多云支持：Snowflake 在主要的云平台上运行，例如 AWS、Azure 和 Google Cloud，从而提供灵活性和备份选项。
自动扩展：平台根据当前需求自动调整资源，确保即使在高峰使用下也能提供可靠的性能。
数据共享：Snowflake 支持组织之间安全的数据共享，无需数据重复，从而提高协作能力。
优化查询性能
Snowflake Lakehouse 使用多种技术来提高查询性能：
自动聚类：Snowflake 负责数据聚类，确保数据有组织，以优化查询速度，而无需用户干预。
结果缓存：平台缓存查询结果，避免重新执行复杂的计算，从而加快重复查询的响应时间。
物化视图：Snowflake 允许用户创建物化视图来存储复杂查询的结果，从而进一步提高性能。
生态系统支持比较
在评估 Delta Lake 和 Snowflake Lakehouse 时，它们支持的生态系统及其集成能力是至关重要的因素。
三角湖生态系统
Delta Lake 构建于 Apache Spark 生态系统之上，该生态系统以处理大数据而闻名。这种兼容性使其拥有强大的数据处理能力，包括机器学习和图形处理。此外，它与多种云存储解决方案兼容，为已经使用云服务的企业提供了显著的灵活性。
雪花湖屋生态系统
Snowflake Lakehouse 通过其多云功能以及与各种数据工具的集成，提供了更广泛的生态系统。这种灵活性使组织能够选择最适合其分析需求的工具，而无需局限于单一供应商。安全的数据共享可改善跨平台的协作和数据可访问性。
Snowflake Lakehouse 拥有庞大的生态系统，支持多种集成方式。它兼容 Fivetran 和 Stitch 等数据集成工具、Tableau 和 Looker 等商业智能工具以及 DataRobot 等机器学习框架。这种广泛的支持使企业能够根据自身特定需求创建全面的分析解决方案。
管理非常大的数据集
Delta Lake 和 Snowflake Lakehouse 都可以有效处理大型数据集，但它们的方法不同。
Delta Lake 和大型数据集
Delta Lake 的设计专注于大数据处理，充分利用了 Apache Spark 的分布式计算优势。例如，它可以并行处理 TB 级数据，非常适合拥有海量数据集的组织。随着数据集规模的扩大，数据跳过和 Z 轴排序等功能也能提高其效率，从而显著缩短查询时间。
Snowflake Lakehouse 和大型数据集
同样，得益于其云架构，Snowflake Lakehouse 在处理大型数据集方面表现出色。存储和计算资源的分离使企业能够灵活地根据其特定的数据需求进行扩展。Snowflake 可以高效地处理多达数千个并发工作负载，确保在数据需求不断增长的情况下也能保持持续的性能。
数据流功能
流数据对于现代分析至关重要，Delta Lake 和 Snowflake Lakehouse 都提供强大的流数据管理功能。
Delta Lake 和数据流
Delta Lake 在流数据处理方面表现出色，这尤其得益于它与 Apache Spark Structured Streaming 的集成。这实现了实时数据处理，使企业能够分析流数据和批量数据，并几乎立即生成洞察。
Snowflake Lakehouse 和数据流
Snowflake Lakehouse 还支持流数据，主要通过各种第三方数据提取工具实现。虽然 Snowflake 不具备 Delta Lake 那样的流处理功能，但其架构能够实现高效的流数据管理。企业可以使用 Apache Kafka 和 AWS Kinesis 等系统将流数据提供给 Snowflake 进行全面分析，从而补充历史数据集。
最后的想法
在评估 Delta Lake 和 Snowflake Lakehouse 时，每个平台都具有适合分析的独特优势，尤其适用于大型数据集和流数据。Delta Lake 因其与 Apache Spark 生态系统的深度集成和强大的实时数据处理能力而脱颖而出。相比之下，Snowflake Lakehouse 提供了更广泛的生态系统，充分利用了多云兼容性和自动扩展功能，使其成为寻求简化数据策略的组织的理想选择。
Delta Lake 和 Snowflake Lakehouse 之间的选择取决于组织的具体需求、当前基础架构和分析目标。了解每个平台的优势和局限性，可以帮助组织调整其数据策略，使其与分析目标保持一致。
