Comparação entre formatos de tabela: Apache Iceberg, Delta Lake e Hudi

No universo dos dados e da inteligência artificial, a escolha do formato de tabela certo pode ser a chave para otimizar o desempenho e a escalabilidade em ambientes de Lakehouse. Neste post, vamos analisar as características e vantagens de três players importantes: Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi. Cada uma dessas tecnologias oferece soluções únicas para desafios como as transações ACID, a atualização de dados em tempo real e o gerenciamento eficiente de metadados. Esperamos que, com a comparação que faremos aqui, você descubra qual delas se adapta melhor às suas necessidades de análise e operações em grandes conjuntos de dados.

O que é o Apache Iceberg?

O Apache Iceberg é um formato de tabela de alto desempenho projetado para grandes conjuntos de dados analíticos. Essa tecnologia foi desenvolvida para melhorar a confiabilidade e dar mais simplicidade às tabelas SQL no contexto do big data.

Uma das grandes vantagens do Iceberg é a capacidade de permitir que motores de processamento como Spark, Trino, Flink, Presto, Hive e Impala operem com as mesmas tabelas de forma segura e simultânea. Isso significa que múltiplas aplicações e usuários podem acessar e manipular os dados sem se preocupar com conflitos ou consistência.

Com o Apache Iceberg, as operações em dados se tornam mais eficientes, beneficiando-se de recursos como transações ACID, versionamento de dados e gerenciamento de esquemas, que fazem a diferença em ambientes de análise modernos e dinâmicos.

O que é o Delta Lake?

O Delta Lake é uma camada de armazenamento projetada para trazer vantagens significativas ao gerenciamento de dados em arquiteturas lakehouse. Aqui estão algumas de suas principais características:

• Transações ACID: Garante que as operações de dados sejam confiáveis e consistentes, permitindo que suas operações de escrita se completem sem deixar os dados em um estado intermediário.

• Aplicação e evolução do esquema: Facilita a integração de novas colunas em tabelas existentes, permitindo atualizações graduais e menos disruptivas.

• Viagem no tempo: Permite que você consulte versões anteriores dos dados, o que é útil para auditorias, depurações e recuperações em caso de erro.

• Gerenciamento otimizado de metadados: Melhora o desempenho das consultas ao otimizar o gerenciamento de metadados, o que leva a consultas mais rápidas e eficientes para grandes volumes de dados.

• Escalabilidade: Suporta cargas de trabalho tanto em lote quanto usando streaming, o que possibilita a análise de dados em tempo real.

Essas características tornam o Delta Lake uma solução poderosa para gerenciar dados em ambientes de Big Data.

O que é o Hudi?

O Apache Hudi é uma plataforma de gerenciamento de dados projetada para fornecer streamings de primitive sobre storages compatíveis com Hadoop. Com o Hudi, é possível realizar operações como atualização e exclusão de registros em tabelas, além de oferecer streams de mudanças que facilitam a recuperação de dados alterados de forma eficiente.

Gerenciamento Eficiente de Arquivos

Uma das principais características do Hudi é seu gerenciamento eficiente de arquivos, mantendo uma linha do tempo que rastreia todas as ações realizadas na tabela. Isso garante visões instantâneas dos dados e facilita a consulta incremental, permitindo que os usuários obtenham dados atualizados rapidamente.

Tipos de Tabelas

O Hudi suporta diferentes tipos de tabelas, como Copy On Write e Merge On Read, cada uma com suas próprias características e trade-offs em termos de latência de dados, custos de atualização e desempenho de consulta. Com essas funcionalidades, o Apache Hudi se destaca como uma solução poderosa para o gerenciamento de grandes conjuntos de dados em data lakes.

Comparação de Desempenho entre Iceberg, Delta Lake e Hudi

A comparação de desempenho entre Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi revela que cada tecnologia se destaca em cenários específicos, dependendo do padrão de acesso aos dados e das operações realizadas.

Consultas Analíticas (Leitura Pesada)

• Delta Lake e Apache Hudi apresentam desempenho semelhante em velocidade de consulta, se destacando em cenários analíticos pesados.

• Apache Iceberg, embora eficiente, pode ficar um pouco atrás em velocidade de consulta, mas seu armazenamento de metadados pode acelerar algumas filtragens, possibilitando leituras mais otimizadas em situações específicas.

Atualizações e Upserts

• Apache Hudi é o mais eficiente para operações de upsert, sendo projetado especificamente para ingestão incremental, com um índice embutido que permite atualizações ágeis.

• Delta Lake também suporta upserts, mas pode exigir a regravação de arquivos Parquet inteiros, resultando em maior latência.

• O Iceberg também permite upserts, mas não tem um índice nativo por padrão, o que o torna mais lento para essa operação.

Latência de Dados Recentes

• Tanto Apache Hudi (no modo Merge-on-Read) quanto Delta Lake (com Structured Streaming) suportam ingestão contínua, fornecendo dados quase em tempo real.

• O Iceberg, embora tenha evoluído para suportar streaming, ainda não é tão otimizado quanto Hudi ou Delta nesse aspecto.

Manutenção e Operações

• Todas as três tecnologias fornecem métodos para compactar arquivos e otimizar desempenho. Delta Lake oferece comandos como OPTIMIZE e VACUUM, enquanto Hudi realiza compactação automaticamente.

• O Iceberg permite operações de expurgo de snapshots antigos, mas isso pode exigir agendamentos manuais.

Em resumo, do ponto de vista de desempenho, Delta Lake e Hudi são frequentemente mais rápidos em leitura e atualizações, respectivamente, enquanto Iceberg dá prioridade à consistência e escalabilidade, com um custo de desempenho ligeiramente inferior.

Como a Escalabilidade se Difere Entre os Formatos?

A escalabilidade entre Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi apresenta diferenças significativas:

Apache Iceberg

• Projetado para gerenciar grandes volumes de dados, utiliza uma estrutura baseada em manifestos e snapshots, facilitando operações em tabelas com muitas partições. A capacidade de evolução de esquema é um diferencial, evitando complicações no manuseio de grandes conjuntos de dados.

Delta Lake

• Otimizado para integração com o Apache Spark, permite operações eficientes, mas requer compactação periódica. Essa prática melhora o desempenho em grandes conjuntos de dados, embora possa haver limitações de escala em operações de escrita em múltiplos clusters.

Apache Hudi

• Suporta atualizações incrementais com controle de concorrência otimista, permitindo múltiplas pequenas atualizações. Essa flexibilidade é vantajosa para plataformas que requerem mudanças frequentes e ágeis.

Facilidade de Uso: Iceberg, Delta Lake e Hudi em Cenários de Lakehouse

Apache Iceberg

• Facilidade de uso: Projetado para ser engine-agnostic, permitindo interação com múltiplos motores como Spark, Flink e Trino. Isso oferece flexibilidade, mas pode exigir configuração de um catálogo de metadados como Hive Metastore ou AWS Glue.

• Experiência de usuário: A abordagem de SQL ANSI simples facilita a adoção, embora comandos específicos variem entre engines.

Delta Lake

• Facilidade de uso: Integrado ao Apache Spark, a adoção é intuitiva para quem já utiliza essa plataforma. O uso de DataFrames e SQL sobre Tabelas Delta é direto.

• Experiência de usuário: Oferece uma experiência fluida dentro do contexto Databricks/Spark, embora a configuração para workloads append-only possa requerer mais atenção.

Apache Hudi

• Facilidade de uso: Oferece APIs no Spark e integração robusta com Flink, mas pode ser mais complexo em termos de configuração. A escolha entre modos Copy-on-Write (COW) e Merge-on-Read (MOR) exige entendimento do caso de uso.

• Experiência de usuário: Embora poderoso em ingestão de dados, a flexibilidade do Hudi traz complexidade operacional, e a curva de aprendizado pode ser maior.

Quais Problemas Cada Formato Resolve?

O Apache Iceberg, Delta Lake e Hudi oferecem soluções distintas para gerenciamento e armazenamento de dados em ambientes de data lakes.

Apache Iceberg

• Consistência Transacional: Garante operações atômicas, assegurando a integridade dos dados.

• Evolução de Esquema: Permite mudanças em tabelas, facilitando a adaptação a novas necessidades.

• Viagem no Tempo: Permite a consulta de versões anteriores dos dados.

• Gerenciamento de Partições: Oferece layouts avançados que evitam complicações.

Delta Lake

• Transações ACID: Suporta operações confiáveis e seguras.

• Escalabilidade: É projetado para gerenciar grandes volumes de dados sem comprometer a eficiência.

• Controle de Concorrência: Usa controle otimista que permite fazer múltiplas gravações simultâneas.

• Otimização de Consultas: Melhora performance com "data skipping".

Apache Hudi

• Atualizações e Remoções Eficientes: Permite operações rápidas sem reescrever conjuntos inteiros de dados.

• Versionamento de Dados: Mantém um histórico para auditorias e análises.

• Integração com Processamento de Fluxos: Trabalha bem com Flink e Kafka Streams.

• Otimização de Consultas: Agiliza operações com ferramentas como Spark e Presto.

Integração com Motores de Computação: Qual Escolher?

Os formatos Apache Iceberg, Delta Lake e Hudi possuem integrações específicas, permitindo que as organizações aproveitem suas capacidades distintas:

Apache Hudi

• Projetado para atualizações em tempo real e processamento de dados em larga escala, ideal para atualizações incrementais.

Delta Lake

• Fortemente integrado ao Apache Spark, eficaz para situações que utilizam funcionalidades modernas do Spark.

Apache Iceberg

• Simplicidade de uso, benéfico para cargas de trabalho em lote que precisam de acesso a dados históricos.

Esses formatos podem ainda ser usados de forma conjunta, permitindo que equipes escolham a tecnologia que melhor se adapta às suas cargas de trabalho, mantendo flexibilidade para acesso de leitura através de diferentes motores de computação.

Conclusão

Com base nas análises realizadas, fica claro que a escolha entre Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi depende fortemente das necessidades específicas de cada projeto e das características das cargas de trabalho que se deseja gerenciar. Enquanto o Iceberg se destaca pela robustez em grandes volumes de dados e evolução de esquema, o Delta Lake brilha em operações de leitura e confiabilidade em ambientes analíticos, e o Hudi oferece agilidade em atualizações e operações em tempo real.

Assim, ao decidir qual formato adotar, considere as particularidades do seu ambiente de Lakehouse, a natureza das suas análises e como cada tecnologia pode se integrar aos seus fluxos de trabalho. A flexibilidade e a possibilidade de usar essas soluções em conjunto permitirão que você maximize a eficiência no gerenciamento de seus dados.