表格比较：Delta Lake、Apache Hudi 和 Apache Iceberg
- Claude Paugh
- 9月3日
- 讀畢需時 5 分鐘
在大数据世界中，高效的数据管理是成功的关键之一。随着数据量的激增，组织越来越依赖开放表格式来提升性能。其中最值得关注的选项包括 Delta Lake、Apache Hudi 和 Apache Iceberg。每种格式都具有独特的特性，可以极大地影响数据的处理和管理方式。本文将根据以下基本标准对它们进行比较：可靠的 ACID 事务、高级数据跳过、数据随时间变化的能力、模式的执行和演化以及完整的 CRUD 操作。此外，我们还将评估每种格式的首选文件存储类型。
可靠的 ACID 事务
三角洲湖
Delta Lake 与 Apache Spark 紧密集成，为 ACID 事务提供强大的支持。这意味着对数据的任何操作——无论是添加、更新还是删除——都以可靠的方式执行，确保即使发生意外故障，数据也能保持一致。Delta Lake 的事务日志是其一项关键功能，它可以跟踪所做的每一项更改。举个实际的例子，如果数据管道在写入操作中途发生故障，您可以回滚到最后一个已知的一致状态。事实上，研究表明，与传统系统相比，Delta Lake 可以将数据可靠性提高高达 30%。
Apache Hudi
Apache Hudi 也确保可靠的 ACID 事务，但使用两种不同的表类型：写时复制 (COW) 和读时合并 (MOR)。COW 类型通过确保每个写入操作都是原子性的来保持一致性，而 MOR 类型则通过在后台合并数据来提高读取性能。例如，分析实时流数据的组织可以利用 Hudi 的 MOR 功能来获取及时洞察，这使其非常适合处理高查询负载的应用程序，从而将响应时间提升高达 50%。
阿帕奇冰山
Apache Iceberg 引入了一种独特的 ACID 事务处理方法，将快照隔离与高效的元数据管理相结合。这使得多个用户可以同时读写数据，而无需锁定整个数据集。例如，借助 Iceberg 的元数据快照，实时仪表板上的团队可以无延迟地访问最新数据。其设计可将等待时间缩短约 40%，从而提升数据分析过程中的用户体验。
高级数据跳过
三角洲湖
Delta Lake 的索引机制支持高级数据跳过，从而最大限度地减少查询过程中不必要的数据读取。通过收集数据分布的统计信息，Delta Lake 可以显著提升大型数据集的查询性能。例如，用户报告称，由于 Delta Lake 有效地跳过了不相关的文件，查询速度提高了 20% 到 50%。此功能对于通常涉及扫描数百万条记录的复杂分析查询尤其重要。
Apache Hudi
Hudi 还擅长利用索引技术（例如布隆过滤器和列统计）跳过数据。通过避免过多的数据扫描，Hudi 提升了大型数据集的查询性能。处理大量日志或物联网数据集的组织可以将查询响应时间缩短高达 35%，从而实现更高效的数据分析。
阿帕奇冰山
Iceberg 依靠强大的分区和元数据管理来实现有效的数据跳过。其系统会跟踪每个数据文件的元数据，这有助于根据查询参数确定要读取的文件。对于数据分析师而言，这意味着缩短处理时间，通常情况下，对于需要过滤大量数据的分析任务，处理速度可提升高达 40%。
穿越时空
三角洲湖
Delta Lake 最引人注目的功能之一是其时间旅行功能。用户可以使用特定的时间戳或版本号轻松查询历史数据。此功能对于审计和调试至关重要，使数据工程师能够轻松追溯更改。一项调查显示，70% 的用户表示时间旅行显著改善了他们的数据恢复流程。
Apache Hudi
Hudi 的时间旅行方法因其版本控制系统而引人注目。用户可以根据提交时间戳访问数据的历史版本，从而清晰地了解数据的演变过程。此功能对于需要跟踪随时间变化的应用程序至关重要，例如跟踪客户行为，从而实现更明智的决策。
阿帕奇冰山
Iceberg 通过其快照管理功能提供时间旅行功能，使用户能够轻松浏览数据的不同状态。此功能简化了财务审计和合规性检查，使组织无需复杂的程序即可快速访问过去的数据状态。用户反馈，他们在审计过程中节省了宝贵的时间，因为他们可以在不到一分钟的时间内检索快照。
模式执行和演化
三角洲湖
Delta Lake 严格执行架构规则，确保所有传入数据均符合预定义格式。这提高了数据质量，使组织能够维护一致的数据集。借助架构演化功能，组织可以根据需求调整其数据结构。例如，添加新字段无需进行大量的迁移过程，从而为团队节省了数小时的数据更新工作时间。
Apache Hudi
Apache Hudi 还优先考虑模式执行，提供灵活性以适应不断变化的数据需求。它允许用户添加新的数据类型并修改现有字段，而无需完全重写数据集。此功能有助于更轻松地集成新数据源，这对于快速开发新服务或功能的组织至关重要。
阿帕奇冰山
Iceberg 以其用户友好的模式演进方法脱颖而出，允许用户轻松调整模式，同时保持现有数据的完整性。这对于项目需求频繁变化的企业尤其有利，因为它简化了数据管理流程并加快了响应时间。
完整的 CRUD 操作
三角洲湖
Delta Lake 支持完整的 CRUD 操作，确保提供多样化的数据管理体验。无论您是添加新条目、读取现有数据、更新记录还是删除过时数据，Delta Lake 都能可靠地管理这些事务。许多公司经常报告运营效率的提高，并注意到数据更新过程中的错误率显著下降，这使得 Delta Lake 成为许多企业的首选。
Apache Hudi
Hudi 注重高效的数据提取和更新，尤其适合需要定期修改数据的实时应用。例如，零售企业在更新库存水平时，可以无缝处理变更，同时保持数据一致性，这得益于 Hudi 强大的 CRUD 支持。
阿帕奇冰山
Iceberg 还专为完整的 CRUD 操作而设计，能够一致地执行所有事务。这种设计意味着组织可以轻松管理数据，而无需担心数据集损坏。对于涉及数据仓库的组织而言，它尤其有效，使他们能够快速响应不断变化的市场状况，而不会损害数据质量。
首选文件存储类型
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Delta Lake 更倾向于使用 Parquet 文件格式，这极大地提升了存储效率和查询性能。Delta Lake 的事务日志与 Parquet 实用程序的结合，可以提升分析工作负载的性能，尤其是涉及大型数据集的复杂查询。
Apache Hudi
Hudi 支持 Parquet 和 Avro 文件格式，方便用户根据具体需求灵活选择。Parquet 最适合分析任务，而 Avro 则适用于需要进行模式演化的场景，例如流式传输应用程序。
阿帕奇冰山
Iceberg 旨在与 Parquet、ORC 和 Avro 文件格式无缝协作。对这些格式的支持使其能够有效地满足不同的工作负载需求。Parquet 因其高效性而被广泛用于分析，而 ORC 在读取密集型场景下则具有性能优势。
最后的想法
Delta Lake、Apache Hudi 和 Apache Iceberg 各有优势，可满足各种数据管理需求。Delta Lake 凭借可靠的 ACID 事务和时间旅行功能脱颖而出，是注重数据完整性的组织的理想之选。Apache Hudi 以高效的实时数据提取和更新而闻名，而 Apache Iceberg 则在强大的模式执行和演进方面表现出色。
选择正确的开放表格式对组织至关重要，因为它会影响性能、数据可靠性和灵活性。通过考虑 ACID 事务、数据跳过、时间旅行和模式演变等因素，组织可以找到最适合其特定需求的格式。
