Delta Lake versus Data Lake: Entenda a diferença

Neste post, vamos explorar as principais diferenças entre Delta Lake e os tradicionais Data Lakes, e entender como essa tecnologia emergente pode transformar a confiabilidade e o desempenho no gerenciamento e na análise de dados. Você vai descobrir como o Delta Lake, com suas transações ACID e suporte a processamento em tempo real, se destaca ao garantir uma estrutura de dados mais robusta e escalável, ideal para atender às crescentes demandas do mercado.

O que é Delta Lake?

Delta Lake é uma camada de armazenamento otimizada que fornece a base para as tabelas em um lakehouse na Databricks. Trata-se de um software de código aberto que amplia os arquivos de dados Parquet através de um log de transações baseado em arquivo, garantindo transações ACID e uma manipulação de metadados eficiente.

Uma grande vantagem do Delta Lake é sua integração total com as APIs do Apache Spark, permitindo uma forte colaboração entre processamento de dados estruturados e não estruturados. Além disso, ele possibilita aos usuários o uso de uma única cópia de dados tanto para operações de lotes quanto para streaming.

Outra característica importante é o suporte ao processamento incremental em escala, facilitando atualizações e modificações nos dados à medida que eles são recebidos. No ambiente Databricks, o formato Delta Lake é considerado o padrão para todas as operações, e suas otimizações contribuem significantemente para melhorar a eficiência das cargas de trabalho de dados.

Qual a diferença entre Delta Lake e Data Lake?

A diferença entre Delta Lake e um Data Lake pode ser resumida nas seguintes características:

1. Definição:

   • Data Lake: Um repositório que armazena dados em sua forma bruta, permitindo flexibilidade no armazenamento de estruturas diversas, mas que pode levar a desafios com desempenho e confiabilidade.

   • Delta Lake: Funciona como uma camada sobre o Data Lake, fornecendo um formato de tabela open-source que melhora a confiabilidade e o desempenho por meio de suporte a transações ACID, validação de esquema e versionamento de dados.

2. Validação de Esquema:

   • O Delta Lake impõe validação de esquema durante a ingestão, garantindo que os dados estejam em conformidade com uma estrutura definida. Em contrapartida, o Data Lake utiliza uma abordagem de esquema sob demanda, permitindo que os dados sejam armazenados em seu formato original sem validações.

3. Transações ACID:

   • As transações ACID garantem que qualquer atualização em um Delta Lake seja atômica, evitando a corrupção de dados. Os Data Lakes não possuem mecanismos nativos que assegurem a integridade durante as operações de escrita e leitura.

4. Desempenho:

   • Data Lakes podem apresentar lentidão em consultas complexas devido à dependência de acesso a múltiplos arquivos. O Delta Lake, por outro lado, otimiza esse desempenho armazenando metadados em um log de transações, permitindo operações de leitura mais rápidas.

5. Gerenciamento de Dados:

   • Editar dados em um Data Lake pode ser complicado, exigindo frequentemente a leitura e reescrita do arquivo completo. O Delta Lake melhora essa experiência, facilitando operações como exclusões, renomeações e atualizações de dados.

Essas diferenças fazem do Delta Lake uma opção preferencial para projetos que exijam processamento em tempo real, enquanto um Data Lake é mais adequado para o armazenamento flexível de grandes volumes de dados brutos.

Quais os benefícios do Delta Lake?

O Delta Lake oferece uma série de vantagens que aprimoram a confiabilidade e o desempenho em comparação com os data lakes tradicionais:

1. Prevenção da corrupção de dados: O Delta Lake mantém um log de transações que garante leituras e gravações compatíveis com ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade). Isso evita a corrupção dos dados, mesmo que uma tarefa de ETL falhe.

2. Consultas mais rápidas: O log de transações permite ao Delta Lake otimizar consultas, ignorando arquivos irrelevantes e organizando fisicamente os dados para melhorar o desempenho.

3. Aumento da atualização de dados: O Delta Lake suporta ingestão em lote e transmissão de dados em tempo real, resultando em dados mais atualizados e compactando automaticamente pequenos arquivos para melhorar o desempenho.

4. Reprodução de modelos de ML: A funcionalidade de "Time Travel" permite consultar dados em estados específicos, facilitando a reprodução de resultados de modelos de machine learning sem a necessidade de copiar dados.

5. Conformidade com regulamentações: O Delta Lake facilita a manipulação de dados, permitindo ações como DELETE e UPDATE de maneira eficiente, o que é essencial para atender a exigências legais como GDPR e CCPA.

Esses benefícios tornam o Delta Lake uma escolha atraente para empresas que utilizam soluções de lakes de dados.

Como usar Delta Lake no Databricks?

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

1. Prepare os dados de origem:

   • Obtenha o dataset chamado People 10 M, que contém 10 milhões de registros fictícios, fazendo o download do arquivo archive.zip do dataset no Kaggle e extraindo o arquivo export.csv.

   • Faça o upload do arquivo export.csv em um volume associado ao seu Databricks workspace.

2. Crie uma tabela:

   • Utilize o Delta Lake para criar uma tabela a partir dos dados do arquivo CSV. O Delta Lake é o formato padrão para operações de leitura, gravação e criação de tabelas no Databricks.

3. Realize operações de Upsert:

   • Use o método DeltaTable.merge em Python ou Scala, ou a instrução MERGE INTO em SQL, para mesclar um conjunto de atualizações e inserções na tabela Delta existente.

4. Leia os dados:

   • Acesse os dados na tabela Delta pelo nome da tabela ou pelo caminho, utilizando comandos apropriados em Python, Scala ou SQL.

5. Escreva novos dados:

   • Para adicionar novos dados a uma tabela Delta, utilize o modo append ou para substituir dados existentes, o modo overwrite.

6. Atualize a tabela:

   • Atualize dados que correspondem a um predicado específico utilizando os métodos apropriados.

7. Exclua dados:

   • Remova dados que correspondem a um predicado de uma tabela Delta usando o método de exclusão adequado.

8. Exiba o histórico da tabela:

   • Utilize o método DeltaTable.history ou a instrução DESCRIBE HISTORY para visualizar o histórico de operações na tabela.

9. Consulte versões anteriores da tabela:

   • Utilize a funcionalidade de viagem no tempo para consultar versões antigas da tabela, especificando a versão ou timestamp.

10. Otimize a tabela:

    • Aplique operações de otimização para compactar arquivos pequenos e melhorar a performance.

11. Z-order por colunas:

    • Aplique Z-order em colunas para otimizar o desempenho de leitura.

12. Limpe o Snapshot com VACUUM:

    • Utilize a operação VACUUM para remover versões antigas não utilizadas, limpando o armazenamento físico.

Esses passos fornecem uma visão geral do uso do Delta Lake no Databricks, desde a preparação dos dados até o gerenciamento e a otimização das tabelas.

Delta Lake e seu impacto na análise de dados

O impacto do Delta Lake na análise de dados é significativo, pois combina os benefícios de um Data Lake e um Data Warehouse, proporcionando uma gestão de dados mais eficaz. Com transações ACID, o Delta Lake garante a consistência e confiabilidade dos dados, cruciais para evitar problemas de corrupção em ambientes complexos.

Adicionalmente, sua funcionalidade de "time traveling" permite que empresas acessem versões anteriores de seus dados, facilitando auditorias e conformidade com regulamentações como o GDPR. Dessa forma, as organizações conseguem não apenas armazenar dados em diversos formatos, mas também manter a integridade e confiabilidade dos dados, permitindo análises mais avançadas e decisões estratégicas informadas. Com isso, o Delta Lake prepara as empresas para enfrentar desafios crescentes na gestão de dados, centralizando e gerenciando uma variedade de tipos de dados em um ambiente confiável e escalável.

Vale a pena considerar o Delta Lake?

O Delta Lake se apresenta como uma solução robusta para os desafios que os tradicionais Data Lakes enfrentam, principalmente em termos de confiabilidade e desempenho. Ao integrar transações ACID, validação de esquemas e otimização de consultas, ele não apenas melhora a integridade dos dados, mas também facilita um gerenciamento mais eficiente e escalável.

Por suas características, o Delta Lake se torna uma escolha estratégica para empresas que procuram transformar seus processos analíticos e garantir a qualidade dos dados, permitindo que decidam com segurança e eficiência em tempos de crescente demanda por dados em tempo real.