Apache Iceberg gegen Delta Lake: Merkmale, Unterschiede und Anwendungsfälle

Apache Iceberg und Delta Lake: Ähnlichkeiten

Da Apache Iceberg und Delta Lake beide große Datenmengen verwalten, wollen wir ihre grundlegenden Gemeinsamkeiten untersuchen. 

ACID-Transaktionen und Datenkonsistenz

Beide Tools können mit ACID-Transaktionen und Versionierung volle Datenkonsistenz gewährleisten. Iceberg verwendet jedoch den Merge-on-Read-Ansatz, während Delta Lake die Merge-on-Write-Strategie verwendet .

Daher handhabt jeder die Leistung und das Datenmanagement anders. Iceberg kann eine vollständige Schemaentwicklung unterstützen, während Delta Lake die Schemakonformität durchsetzt.

Unterstützung für Zeitreisen

Mit der Zeitreisefunktion können Nutzer historische Versionen von Daten abfragen. Das macht sie unschätzbar wertvoll für die Prüfung, Fehlersuche und sogar für die Reproduktion von Experimenten. Sowohl Iceberg als auch Delta Lake unterstützen Zeitreisen, d.h. du kannst unbesorgt auf frühere Datenstände zugreifen.

Open-Source-Charakter

Apache Iceberg und Delta Lake sind Open-Source-Technologien. Das heißt, jeder kann sie kostenlos nutzen und sogar helfen, sie zu verbessern. Außerdem bedeutet Open-Source, dass du nicht an das Produkt eines Unternehmens gebunden bist - du hast mehr Freiheit, die Tools nach Bedarf zu wechseln oder zu kombinieren. Und da ihr Code öffentlich ist, kannst du ihn sogar für deine eigenen Bedürfnisse optimieren.

Die wichtigsten Merkmale haben Apache Iceberg und Delta Lake gemeinsam. Bild vom Autor erstellt mit napkin.ai.

Eisberg gegen Delta Lake: Zentrale Unterschiede in der Architektur

Iceberg und Delta Lake haben zwar Gemeinsamkeiten, aber sie unterscheiden sich in ihrer Architektur. Lass uns sehen, wie:

Transaktionsmodell

Iceberg und Delta Lake gewährleisten die Zuverlässigkeit der Daten in Data Lakes, aber sie erreichen dies durch unterschiedliche Mechanismen. Iceberg verwendet Snapshots für atomare Transaktionen, um sicherzustellen, dass Änderungen vollständig übertragen oder rückgängig gemacht werden. Aber Delta Lake verwendet Transaktionsprotokolle, um sicherzustellen, dass nur validierte Änderungen in die Tabelle übertragen werden, und sorgt für eine zuverlässige Datenaktualisierung.

Metadaten-Management

Apache Iceberg verwendet eine hierarchische Metadatenstruktur, die Manifestdateien, Manifestlisten und Metadatendateien umfasst. Dieses Design rationalisiert die Abfrageverarbeitung, da kostspielige Operationen wie das Auflisten und Umbenennen von Dateien entfallen. 

Delta Lake verwendet jedoch einen transaktionsbasierten Ansatz, um jede Transaktion in einem Protokoll aufzuzeichnen. Um die Abfrageeffizienz zu verbessern und die Protokollverwaltung zu vereinfachen, werden diese Protokolle regelmäßig in Parquet Checkpoint-Dateien konsolidiert, die den kompletten Tabellenstatus erfassen.

Dateiformat-Kompatibilität

Iceberg ist flexibel mit Dateiformaten und kann nativ mit Parquet-, ORC- und Avro-Dateien arbeiten. Das ist hilfreich, wenn du Daten in verschiedenen Formaten hast oder wenn du in Zukunft die Formate wechseln willst, ohne dein ganzes System zu ändern.

Delta Lake speichert Daten hauptsächlich im Parquet-Format, weil Parquet effizient ist, insbesondere für analytische Abfragen. Sie konzentriert sich nur auf ein Format, um die bestmögliche Leistung für diesen speziellen Dateityp zu erzielen.

Leistung und Skalierbarkeit

Iceberg und Delta Lake skalieren Data Lakes, verwenden aber unterschiedliche Strategien. Iceberg legt den Schwerpunkt auf fortschrittliche Datenorganisation mit Funktionen wie Partitionierung und Verdichtung, während Delta Lake mit seiner Delta Engine, der automatischen Verdichtung und den Indizierungsfunktionen auf hohe Leistung setzt.

Apache Iceberg und Delta Lake Kernunterschiede. Bild vom Autor erstellt mit napkin.ai.

Anwendungsfälle für Apache Iceberg

Aufgrund seiner einzigartigen Funktionen hat sich Apache Iceberg schnell zu einer Standardlösung für modernes Data Lake Management entwickelt. Schauen wir uns einige seiner wichtigsten Anwendungsfälle an, um seine Stärken zu verstehen. 

Cloud-native Data Lakes

Hier erfährst du, warum Iceberg eine beliebte Wahl für Unternehmen ist, die Data Lakes in der Cloud betreiben:

• Starke Schema-Evolution: Damit kannst du Spalten hinzufügen, löschen oder ändern, ohne dass sich dies auf bestehende Abfragen auswirkt. Wenn du zum Beispiel ein neues Feld hinzufügen musst, um die Vorlieben der Nutzer zu erfassen, kannst du das tun, ohne deinen gesamten Datensatz neu zu erstellen oder alle Abfragen zu aktualisieren.
• Leistung: Fortgeschrittene Techniken wie Daten-Clustering und Metadatenmanagement optimieren die Abfrageleistung. Sie bereinigen überflüssige Dateien schnell, um die Menge der gescannten Daten zu reduzieren und die Abfragegeschwindigkeit zu erhöhen. 
• Skalierbarkeit: Verwalte Milliarden von Dateien und Petabytes an Daten. Außerdem kannst du mit der Partitionsentwicklungsfunktion die Organisation deiner Daten ohne Ausfallzeiten oder teure Migrationen ändern.

Komplexe Datenmodelle

Teams, die mit komplexen Datenmodellen arbeiten, finden Iceberg aus folgenden Gründen besonders nützlich:

• Flexibilität des Schemas: Unterstützt verschachtelte Datentypen (Structs, Listen und Maps), um komplexe Beziehungen darzustellen. Eine E-Commerce-Plattform könnte zum Beispiel Bestelldetails, einschließlich verschachtelter Strukturen für Artikel und Kundendaten, in einer einzigen Tabelle speichern.
• Zeitreise-Anfragen: Bei dieser Methode werden Schnappschüsse deiner Daten aufbewahrt, um die Daten so abzufragen, wie sie zu einem beliebigen Zeitpunkt in der Vergangenheit existierten. Dies ist von unschätzbarem Wert, wenn du den Zustand deiner Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt rekonstruieren willst, um die Vorschriften einzuhalten, oder wenn du Analysen mit historischen Daten-Snapshots wiederholen willst.

Integration mit Tools

Iceberg ist mit verschiedenen Tools kompatibel, was es zu einer vielseitigen Wahl für das Datenökosystem macht. Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Integrationen: 

Iceberg funktioniert nahtlos mit den folgenden Produkten:

• Apache Spark für groß angelegte Datenverarbeitung und maschinelles Lernen.
• Trino für schnelle, verteilte SQL-Abfragen über mehrere Datenquellen.
• Apache Flink für Echtzeit-Stream-Verarbeitung und Batch-Berechnungen.

Die folgenden großen Cloud-Anbieter bieten native Unterstützung für Iceberg:

• Amazon Web Services (AWS) lässt sich mit AWS Glue, Redshift, EMR und Athena integrieren.
• Google Cloud Platform (GCP) arbeitet mit BigQuery und Dataproc.
• Microsoft Azure ist mit Azure Synapse Analytics kompatibel.

Iceberg bietet auch Client-Bibliotheken für verschiedene Programmiersprachen, wie z.B.:

• SQL schreibt Standard-SQL-Abfragen gegen Iceberg-Tabellen.
• Python verwendet PySpark oder Bibliotheken wie pyiceberg zur Datenmanipulation.
• Java nutzt die native Java-API für Low-Level-Operationen und individuelle Integrationen.

Apache Iceberg Tabellenformat Spezifikation. Bildquelle: Eisberg Dokumentation.

Anwendungsfälle für Delta Lake

Delta Lake kann gängige Herausforderungen lösen und die Datenverwaltung vereinfachen. Schauen wir uns einige Schlüsselsituationen an, in denen es wirklich hilft.

Vereinheitlichte Batch- und Streaming-Workloads

Mit Delta Lake brauchst du keine separaten Systeme für verschiedene Datentypen. Stattdessen kannst du ein System haben, das alles regelt. Du kannst neue Daten in Echtzeit zu deinen Tabellen hinzufügen und sie sind sofort für die Analyse bereit. Das bedeutet, dass deine Daten immer aktuell sind. 

Du kannst einen einzigen Arbeitsablauf erstellen, der alte und neue Daten verarbeitet, damit dein ganzes System weniger komplex und einfacher zu verwalten ist. Dieser einheitliche Ansatz wird deine Datenpipelines vereinfachen. 

ACID-Transaktionen für Data Lakes

Delta Lake bringt durch ACID-Transaktionen eine hohe Datensicherheit in Data Lakes. Zum Beispiel: 

• Krankenhäuser können genaue und aktuelle Patientenakten führen, um eine angemessene Pflege zu gewährleisten und die Datenschutzbestimmungen einzuhalten.
• Banken können sicherstellen, dass alle finanziellen Transaktionen genau aufgezeichnet werden und nicht versehentlich geändert werden können.
• Einzelhandelsgeschäfte können ihre Bestände genau zählen, auch wenn viele Aktualisierungen gleichzeitig stattfinden. Das hilft, Probleme zu vermeiden, wie z.B. den Verkauf von Artikeln, die eigentlich nicht auf Lager sind. 

Delta Lake erreicht diese Zuverlässigkeit, indem es sicherstellt, dass alle Änderungen entweder vollständig oder gar nicht übernommen werden. Außerdem stellt es sicher, dass die Daten immer von einem gültigen Zustand in einen anderen übergehen und dass sich die verschiedenen Vorgänge nicht gegenseitig stören. 

Apache Spark Ökosystem

Delta Lake arbeitet auch nahtlos mit Apache Spark zusammen, ein großer Vorteil für viele Unternehmen. Wenn du bereits Spark verwendest, ist das Hinzufügen von Delta Lake ganz einfach und erfordert keine großen Änderungen an deinem bestehenden System. Dein Team kann die gleichen Spark-Tools und SQL-Befehle verwenden, mit denen es vertraut ist. 

Dadurch werden deine Spark-Jobs schneller ausgeführt, vor allem wenn du mit großen Datenmengen arbeitest. Dies geschieht durch eine effizientere Organisation der Daten und intelligente Indexierungstechniken. 

Apache Iceberg gegen Delta Lake: Eine Zusammenfassung

Im Folgenden fassen wir die wichtigsten Unterschiede zwischen Apache Iceberg und Delta Lake zusammen, damit du die Stärken und wichtigsten Funktionen der beiden Formate schnell verstehst.

Hinweis: Die beste Wahl hängt von deinen Bedürfnissen, deinen Anforderungen an die Skalierbarkeit und deiner langfristigen Datenstrategie ab.

Fazit 

Wenn du dich zwischen Apache Iceberg und Delta Lake entscheidest, solltest du deinen spezifischen Anwendungsfall und deinen bestehenden Technologie-Stack berücksichtigen. Icebergs Flexibilität bei Dateiformaten und Abfrage-Engines macht es ideal für Cloud-native Umgebungen. Die enge Integration von Delta Lake mit Apache Spark ist jedoch eine gute Option für Unternehmen, die stark in das Spark-Ökosystem investiert haben.

Du kannst dir auch einige relevante DataCamp-Ressourcen ansehen, um dein bestehendes Datenverständnis zu stärken:

1. Kurs zum Verständnis von Data Engineering, um die grundlegenden Konzepte zu verstehen
2. Kurse zu Datenbankdesign und Data Warehousing, um große Datenmengen effektiv zu strukturieren.
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Viel Spaß beim Lernen!