Delta Lake no Databricks: Recursos, vantagens e arquitetura

O Delta Lake é uma inovação essencial para otimizar a gestão de dados em projetos de Big Data, atuando como uma camada de armazenamento altamente eficiente dentro do Databricks. Com funcionalidades que garantem confiabilidade e desempenho, essa estrutura de armazenamento busca resolver problemas críticos enfrentados nos tradicionais data lakes, como a qualidade dos dados e a falta de transacionalidade.

Neste post, você vai entender como o Delta Lake combina segurança, performance e escalabilidade, além de conhecer sua arquitetura única que propicia a organização do fluxo de dados em três camadas distintas: Bronze, Silver e Gold. Ao final, você conhecerá os passos necessários para implementar o Delta Lake no Databricks e as vantagens que ele traz comparado a um data warehouse convencional.

O que é o Delta Lake?

Delta Lake é uma estrutura de armazenamento de dados de código aberto desenvolvida para otimizar a confiabilidade e o desempenho. Esta tecnologia busca resolver problemas comuns encontrados em outros data lakes, como consistência e qualidade de dados, e falta de transacionalidade.

Lançado pela Databricks em 2019, o Delta Lake adota um formato de tabela em nuvem e suporta recursos frequentemente requisitados em plataformas de dados modernas, como garantias ACID, reescritores simultâneos e mutabilidade de dados. Isso o torna uma solução eficaz para lidar com cargas de trabalho escaláveis de Big Data em ambientes orientados por dados.

A estrutura do Delta Lake permite a preservação da integridade dos dados originais enquanto oferece desempenho e agilidade para aplicações de análise em tempo real, usando inteligência artificial e aprendizado de máquina.

Vantagens do Delta Lake no Databricks

O Delta Lake oferece diversas vantagens significativas quando utilizado no ambiente do Databricks, o que o torna uma escolha popular para projetos de big data. Aqui estão algumas de suas principais vantagens:

1. Confiabilidade de Dados: O Delta Lake garante a integridade e confiabilidade dos dados por meio de mecanismos robustos, como suporte a transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade), assegurando que os dados não sofram corrupção durante operações de leitura e escrita.

2. Segurança: Incorpora funcionalidades de segurança avançadas, ajudando a proteger os dados contra acessos não autorizados, o que é crucial em ambientes com dados sensíveis.

3. Desempenho: Este recurso otimiza o desempenho para operações de leitura e escritura, utilizando técnicas como caching e data skipping para acelerar consultas e proporcionar resultados eficientes.

4. Capacidades de Tempo de Consulta: Permite consultas em pontos específicos no tempo, acessando versões anteriores dos dados, o que facilita a auditoria e a análise temporal.

Essas vantagens não apenas facilitam o gerenciamento dos dados, mas também melhoram a eficiência e robustez das operações realizadas dentro do Databricks.

Arquitetura do Delta Lake

A arquitetura do Delta Lake é composta por três camadas principais, cada uma com um papel específico na gestão de dados:

Camada Bronze (Raw Data)

Nesta primeira camada, os dados são armazenados em seu estado original, sem processamento, utilizando arquivos Parquet. O foco é garantir rápida captação de dados, mantendo um registro histórico que possibilita rastreabilidade e recuperação conforme necessário.

Camada Silver (Cleansed and Conformed Data)

Após a ingestão, os dados são limpos e estruturados na camada Silver. Transformações mínimas, como emparelhamento e fusão de dados, preparam uma versão mais confiável e enriquecida dos dados para análise e relatórios.

Camada Gold (Aggregated and Knowledge-Ready Data)

Na camada Gold, os dados são refinados e agregados, prontos para consumo em análises avançadas e modelos de aprendizado de máquina. Aqui, os dados representam conhecimento extraído, necessário para decisões críticas baseadas em dados.

Além dessas camadas, o Delta Lake utiliza um registro de transações (delta_log), que mantém a integridade e consistência dos dados ao registrar todas as alterações nas tabelas. Os dados são armazenados em uma camada de armazenamento em nuvem, proporcionando escalabilidade e durabilidade. Essa arquitetura combina a flexibilidade de um data lake com a segurança e controle de um banco de dados transacional, garantindo alta qualidade dos dados e suporte a operações analíticas avançadas.

Como usar o Delta Lake no Databricks

Para usar o Delta Lake no Databricks, siga os passos abaixo:

1. Preparar os dados de origem:

   • Obtenha o conjunto de dados necessário, como o dataset "People 10 M" do Kaggle.

   • Faça o download dos arquivos, extraia-os e carregue o arquivo export.csv no volume do Catálogo do Unity no Azure Databricks.

2. Criar uma tabela:

   • Utilize o código correspondente em Python, Scala ou SQL para criar uma tabela Delta no Databricks com os dados carregados.

3. Executar Upsert para a tabela:

   • Mescle, atualize ou insira dados em uma tabela Delta existente usando o método DeltaTable.merge em Python ou Scala, ou a instrução MERGE INTO em SQL.

4. Ler dados da tabela:

   • Acesse os dados na tabela Delta usando o nome da tabela ou o caminho específico com os comandos de leitura apropriados.

5. Gravar em uma tabela:

   • Para adicionar dados, utilize o modo de acréscimo (append) para operações de escrita.

6. Atualizar e excluir dados:

   • Para modificar dados, use a operação de atualização (UPDATE).

   • Para remover dados que atendam a um critério específico, utilize a operação de exclusão (DELETE).

7. Exibir o histórico de tabelas:

   • Revise o histórico das alterações na tabela usando o método DeltaTable.history ou a instrução DESCRIBE HISTORY em SQL.

8. Consultar versões anteriores da tabela:

   • Acesse versões anteriores especificando a versão ou o carimbo de data/hora.

9. Otimizar a tabela:

   • Execute a operação de otimização (OPTIMIZE) para reduzir o número de arquivos e melhorar a performance de leitura.

10. Limpar instantâneos com VACUUM:

    • Utilize a operação VACUUM para remover arquivos não utilizados e liberar espaço.

Seguindo esses passos, você poderá utilizar o Delta Lake de forma eficaz no Databricks.

Comparação entre Delta Lake e Data Warehouses

Ao comparar Delta Lake e data warehouses, algumas diferenças-chave influenciam a escolha da arquitetura de dados:

1. Modelo de Armazenamento:

   • Delta Lake: Integra vantagens dos data lakes e data warehouses, capaz de manejar dados estruturados, semi-estruturados e não estruturados com operações ACID.

   • Data Warehouse: Focado em dados estruturados, centralizando dados históricos e limpos de várias fontes para análises.

2. Flexibilidade e Estrutura de Dados:

   • Delta Lake: Aceita dados em seu formato original, permitindo transformações conforme necessário, o que traz flexibilidade significativa.

   • Data Warehouse: Requer que os dados sejam limpos e organizados antes do carregamento, restringindo a agilidade.

3. Custo de Armazenamento:

   • Delta Lake: Costuma apresentar custos de armazenamento mais baixos em relação a soluções de armazenamento em objetos, como o Amazon S3.

   • Data Warehouse: Geralmente mais caro devido à capacidade e complexidade de gestão dos dados.

4. Casos de Uso:

   • Delta Lake: Ideal para volumes grandes de dados não estruturados, onde análises em tempo real e machine learning são predominantes.

   • Data Warehouse: Adequado para análises de business intelligence e relatórios onde dados limpos são essenciais.

Essas distinções ressaltam como o Delta Lake propõe uma abordagem moderna e flexível para o gerenciamento de dados, enquanto os data warehouses continuam a oferecer uma solução confiável para análises de negócios.

Vale a pena implementar o Delta Lake no Databricks?

Neste post, exploramos como o Delta Lake se destaca como uma solução eficaz para o gerenciamento de dados em projetos de Big Data, unindo confiabilidade, segurança e desempenho. Desde sua arquitetura em camadas até as vantagens práticas em um ambiente do Databricks, ficou evidente que essa tecnologia resolve problemas comuns enfrentados em data lakes tradicionais, preparando o cenário para análises avançadas e integração com aplicações de inteligência artificial.

Ao considerar a flexibilidade na manipulação de dados e o suporte a processos transacionais, o Delta Lake emerge não apenas como uma alternativa viável, mas como uma escolha estratégica para organizações que buscam maximizar o valor de seus dados. Se você ainda não explorou essa tecnologia, agora pode ser o momento ideal para considerar sua implementação e aproveitar seus inúmeros benefícios.