Delta Lake versus Apache Iceberg: Qual escolher?

No mundo dos data lakes e das soluções de armazenamento, a escolha entre Delta Lake e Apache Iceberg pode ser decisiva para a eficiência do seu projeto. Enquanto o Delta Lake se destaca pela sua integração robusta com o Apache Spark e suporte a transações ACID, o Apache Iceberg brilha na flexibilidade e escalabilidade de grandes volumes de dados, permitindo uma gestão mais dinâmica e a evolução do esquema sem comprometer a performance.

Neste post, vamos comparar as características e desempenhos desses dois formatos de armazenamento, além de discutir em quais cenários cada um pode ser mais vantajoso.

O que é Delta Lake?

Delta Lake é a camada de armazenamento otimizada que fornece a base para as tabelas em um lakehouse no Databricks. Trata-se de um software de código aberto que amplifica os arquivos de dados Parquet com um log de transações, permitindo transações ACID e manipulação dimensionável de metadados.

Uma das características mais importantes do Delta Lake é sua total compatibilidade com as APIs do Apache Spark, desenvolvendo-se para uma forte integração com a transmissão estruturada. Isso possibilita a utilização de uma única cópia de dados para operações de lotes e transmissão, oferecendo também processamento incremental em escala.

No ambiente Databricks, Delta Lake é considerado o formato padrão para todas as operações, permitindo uma gestão de dados simplificada e melhorando a eficiência ao trabalhar com grandes volumes de informações. Assim, Delta Lake se destaca como uma solução eficaz para armazenar e gerenciar dados, integrando-se perfeitamente com as necessidades modernas de big data e análise de dados.

Características do Delta Lake

O Delta Lake oferece várias características principais que o destacam em ambientes de big data:

1. Transações ACID: Garante a integridade dos dados, mesmo diante de múltiplos processos e pipelines concorrentes.

2. Formato Aberto: Utiliza o formato aberto Apache Parquet, totalmente compatível com o motor de análise Apache Spark.

3. Time Travel (versionamento de dados): Mantém um registro de todas as mudanças feitas nos dados, facilitando auditorias e reexecuções.

4. Imposição de Esquema: Aplica uma imposição rigorosa do esquema, evitando a corrupção dos dados.

5. Tratamento Escalável de Metadados: Os metadados são tratados de forma escalável, o que permite eficiência mesmo em grandes tabelas.

6. Operações DML Avançadas: Suporta comandos de merge, atualização e exclusão.

7. Histórico de Auditoria: Cada transação é registrada, proporcionando um histórico completo e possibilitando a conformidade com as regulações.

8. Compatibilidade Total com Apache Spark: Integrável facilmente nos pipelines de dados existentes.

Essas características fazem do Delta Lake uma escolha ideal para organizações que buscam eficiência e confiabilidade no gerenciamento de dados em cenários de big data.

O que é Apache Iceberg?

Apache Iceberg é um formato de tabela de dados open-source que foi desenvolvido pela Netflix para superar os desafios do projeto Hive Hadoop. Desde seu lançamento em 2018, foi doado para a Apache Software Foundation e rapidamente se tornou um projeto 100% open-source gerido de forma colaborativa.

Iceberg é um formato de alta performance voltado para grandes tabelas analíticas, combinando a confiabilidade e a simplicidade das tabelas SQL com a flexibilidade do big data. Permite que diferentes engines, como Spark, Flink, Hive, Trino e Presto, operem sobre os mesmos conjuntos de dados de maneira simultânea e segura.

Características do Apache Iceberg

Algumas características notáveis do Apache Iceberg incluem:

• Consistência transacional entre múltiplas aplicações.

• Evolução completa do esquema, rastreando alterações nas tabelas ao longo do tempo.

• Funcionalidade de "time travel", que permite consultar dados históricos.

• Layout e evolução de partições que permitem atualizar esquemas de forma flexível.

Dessa maneira, o Apache Iceberg não apenas supera limitações de formatos tradicionais de tabela, mas também se estabelece como um padrão da indústria para o gerenciamento de dados em data lakes.

Comparação de desempenho entre Delta Lake e Apache Iceberg

Ao comparar o desempenho entre Delta Lake e Apache Iceberg, é essencial considerar diferentes aspectos que influenciam a eficiência nas operações de leitura e gravação.

Delta Lake

O Delta Lake apresenta uma ênfase no alto desempenho, implementando técnicas como compactação automática e indexação, resultando em consultas mais rápidas e um uso otimizado dos recursos computacionais, especialmente nas cargas de trabalho que utilizam Apache Spark. Seu modelo de transação usa logs de transação para garantir a integridade dos dados.

Apache Iceberg

O Apache Iceberg, por sua vez, foca na organização avançada de dados. Ele emprega recursos como particionamento e compactação, melhorando a eficiência nas consultas ao reduzir o acesso a pequenos arquivos. Utiliza snapshots para garantir transações atômicas.

Performance em Cenários Reais

Benchmarks mostram que o Delta Lake tende a ter um desempenho superior em consultas analíticas em comparação ao Apache Iceberg, especialmente em operações de leitura. O desempenho do Iceberg pode variar dependendo do cenário e do tuning aplicado.

Desvantagens do Delta Lake

Embora o Delta Lake ofereça diversos benefícios, existem algumas desvantagens a considerar:

1. Custo de execução elevado: O uso de Notebooks pode aumentar significativamente os custos em comparação a clusters de jobs.

2. Problemas de concorrência: A exceção ConcurrentAppendException pode ocorrer se o modelo de dados não for projetado adequadamente.

3. Desempenho lento em upserts: Atualizações de poucas linhas em grandes partições podem resultar em um aumento no tempo de processamento.

4. Geração de pequenos arquivos: Operações de upsert frequentemente geram muitos pequenos arquivos, prejudicando o desempenho das consultas.

5. Necessidade de compactação posterior: A fragmentação causada por pequenos arquivos pode exigir operações de compactação subsequentes, que podem ser lentas.

6. Dependência de funcionalidades premium: Algumas funcionalidades avançadas podem estar disponíveis apenas em contas pagas.

Desvantagens do Apache Iceberg

O Apache Iceberg também possui desvantagens que devem ser consideradas:

1. Dependência de metadados: A corrupção de dados pode ocorrer se os metadados não forem atualizados regularmente.

2. Suporte limitado para tipos de consultas: Oferece suporte apenas a alguns tipos de consultas, restringindo sua flexibilidade.

3. Complexidade para novos usuários: O formato pode ser complicado para aqueles sem familiaridade prévia com gerenciamento de grandes volumes de dados.

4. Recursos limitados: Sendo relativamente novo, possui uma quantidade menor de recursos de aprendizado e suporte disponíveis.

5. Não ideal para pequenos dados: Uso excessivo em pequenos conjuntos de dados pode levar ao desperdício de recursos.

6. Ingestão em tempo real: Suporte limitado para ingestão em tempo real, focado principalmente em processamento em lote.

7. Maior complexidade de manutenção: Exige uma infraestrutura de computação distribuída e manutenção que demandam mais recursos.

Quando usar Delta Lake e quando usar Apache Iceberg?

A escolha entre Delta Lake e Apache Iceberg depende das necessidades específicas do seu projeto e da infraestrutura existente.

Quando usar Delta Lake:

• Integração com Apache Spark: Ideal para organizações que utilizam intensamente o Spark.

• Cargas de trabalho unificadas: Eficaz para aplicações que necessitam de processamento em lote e em tempo real.

• Requisitos de transações ACID: Fornece confiabilidade rigorosa e integridade dos dados.

Quando usar Apache Iceberg:

• Flexibilidade no formato de arquivo: Suporte nativo para vários formatos de arquivo, permitindo maior adaptabilidade.

• Evolução de esquema mais robusta: Permite mudanças na estrutura dos dados sem impactar consultas existentes.

• Escalabilidade em ambientes nativos de nuvem: Melhora a gestão de grandes volumes de dados com alta escalabilidade sem tempo de inatividade.

Essas diretrizes podem facilitar a sua decisão entre o Delta Lake e o Apache Iceberg, levando em conta as prioridades do seu projeto e as necessidades do seu ambiente de dados.

Qual escolher: Delta Lake ou Apache Iceberg?

Ao final da análise entre Delta Lake e Apache Iceberg, a decisão sobre qual utilizar deve ser pautada nas necessidades específicas do seu cenário de dados. Se você busca uma integração profunda com o Apache Spark e requer transações ACID robustas, o Delta Lake pode ser a solução ideal. Por outro lado, se a flexibilidade em configurações de esquema e a capacidade de escalar com diferentes ferramentas de processamento forem prioridades, o Apache Iceberg pode se destacar como a escolha mais adequada.

Ambas as soluções têm seus prós e contras, e entender o contexto do seu projeto é essencial para tomar a melhor decisão. Avalie as características que são mais relevantes para a sua equipe e os objetivos do seu ambiente de dados para garantir que você opte pela plataforma certa.