Apache Iceberg vs Delta Lake: Características, diferencias y casos de uso

Iceberg Apache y Lago Delta: Similitudes

Dado que tanto Apache Iceberg como Delta Lake gestionan grandes cantidades de datos, examinemos sus similitudes fundamentales. 

Transacciones ACID y coherencia de datos

Ambas herramientas pueden proporcionar una coherencia total de los datos mediante transacciones ACID y versionado. Sin embargo, Iceberg utiliza el enfoque de fusión en lectura, mientras que Delta Lake utiliza la estrategia de fusión en escritura.

Como resultado, cada uno gestiona el rendimiento y los datos de forma diferente. Iceberg puede proporcionar soporte completo para la evolución de esquemas, mientras que Delta Lake impone el cumplimiento de los esquemas.

Apoyo a los viajes en el tiempo

La funcionalidad de viaje en el tiempo permite a los usuarios consultar versiones históricas de los datos. Esto lo hace inestimable para auditar, depurar e incluso reproducir experimentos. Tanto Iceberg como Delta Lake admiten el viaje en el tiempo, lo que significa que puedes acceder a estados anteriores de los datos sin preocuparte.

Naturaleza de código abierto

Apache Iceberg y Delta Lake son tecnologías de código abierto. Esto significa que cualquiera puede utilizarlos gratuitamente e incluso ayudar a mejorarlos. Además, ser de código abierto significa que no estás atado al producto de una empresa: tienes más libertad para cambiar o combinar herramientas según necesites. Y como su código es público, puedes incluso optimizarlo para tus necesidades específicas.

Las principales características que comparten Apache Iceberg y Delta Lake. Imagen del Autor creada con napkin.ai.

Iceberg contra Delta Lake: Diferencias arquitectónicas básicas

Aunque Iceberg y Delta Lake comparten similitudes, difieren en su arquitectura. Veamos cómo:

Modelo de transacción

Iceberg y Delta Lake garantizan la fiabilidad de los datos en los lagos de datos, pero lo consiguen mediante mecanismos diferentes. Iceberg utiliza instantáneas para las transacciones atómicas con el fin de garantizar que los cambios se consignan o revierten completamente. Pero Delta Lake utiliza registros de transacciones para garantizar que sólo se consignan en la tabla los cambios validados y proporciona fiabilidad en las actualizaciones de datos.

Gestión de metadatos

Apache Iceberg emplea una estructura jerárquica de metadatos, que incluye archivos de manifiesto, listas de manifiesto y archivos de metadatos. Este diseño agiliza el procesamiento de las consultas, eliminando operaciones costosas como listar y renombrar archivos. 

Sin embargo, Delta Lake adopta un enfoque basado en transacciones para registrar cada transacción en un registro. Para mejorar la eficacia de las consultas y simplificar la gestión de los registros, consolida periódicamente estos registros enarchivos de puntos de control Parquet , que capturan el estado completo de las tablas.

Compatibilidad de formatos de archivo

Iceberg es flexible con los formatos de archivo y puede trabajar de forma nativa con archivos Parquet, ORC y Avro. Esto es útil si tienes datos en distintos formatos o si quieres cambiar de formato en el futuro sin cambiar todo el sistema.

Delta Lake almacena los datos principalmente en formato Parquet porque éste es eficiente, especialmente para consultas analíticas. Sólo se centra en un formato para ofrecer el mejor rendimiento posible para ese tipo de archivo concreto.

Rendimiento y escalabilidad

Iceberg y Delta Lake son lagos de datos a escala, pero emplean estrategias diferentes. Iceberg prioriza la organización avanzada de datos con funciones como la partición y la compactación, mientras que Delta Lake hace hincapié en el alto rendimiento a través de su motor Delta, la autocompactación y las funciones de indexación.

Diferencias entre los núcleos de Apache Iceberg y Delta Lake. Imagen del Autor creada con napkin.ai.

Casos de uso de Apache Iceberg

Debido a sus características únicas, Apache Iceberg se ha convertido rápidamente en una solución de referencia para la gestión moderna de los lagos de datos. Examinemos algunos de sus principales casos de uso para comprender sus puntos fuertes. 

Lagos de datos nativos en la nube

He aquí por qué Iceberg es una opción popular para las organizaciones que construyen lagos de datos que operan a escala de nube:

• Fuerte evolución del esquema: Te permite añadir, eliminar o modificar columnas sin afectar a las consultas existentes. Por ejemplo, si necesitas añadir un nuevo campo para hacer un seguimiento de las preferencias del usuario, puedes hacerlo sin tener que reconstruir todo el conjunto de datos ni actualizar todas las consultas.
• Rendimiento: Técnicas avanzadas como la agrupación de datos y la gestión de metadatos optimizan el rendimiento de las consultas. Podan rápidamente los archivos de datos innecesarios para reducir la cantidad de datos escaneados y mejorar la velocidad de consulta. 
• Escalabilidad: Gestiona miles de millones de archivos y petabytes de datos. Además, su función de evolución de particiones te permite cambiar la organización de los datos sin tiempos de inactividad ni costosas migraciones.

Modelos de datos complejos

Los equipos que trabajan con modelos de datos complejos encuentran Iceberg especialmente útil por lo siguiente:

• Flexibilidad del esquema: Admite tipos de datos anidados (structs, listas y mapas) para representar relaciones complejas. Por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico podría almacenar los detalles del pedido, incluyendo estructuras anidadas para los artículos y los datos del cliente, todo dentro de una única tabla.
• Consultas sobre viajes en el tiempo: Este método mantiene instantáneas de tus datos para consultarlos tal y como existían en cualquier momento del pasado. Esto tiene un valor incalculable para reconstruir el estado de tus datos en un momento dado con fines de cumplimiento o para volver a ejecutar análisis sobre instantáneas de datos históricos.

Integración con herramientas

Iceberg es compatible con herramientas diversificadas, lo que lo convierte en una opción versátil para el ecosistema de datos. Veamos algunas de sus principales integraciones: 

Iceberg funciona perfectamente con lo siguiente:

• Apache Spark para el procesamiento de datos a gran escala y el aprendizaje automático.
• Trino para realizar consultas SQL rápidas y distribuidas en múltiples fuentes de datos.
• Apache Flink para el procesamiento de flujos en tiempo real y el cálculo por lotes.

Los siguientes proveedores principales de la nube ofrecen soporte nativo para Iceberg:

• Amazon Web Services (AWS ) se integra con AWS Glue, Redshift, EMR y Athena.
• Google Cloud Platform (GCP) funciona con BigQuery y Dataproc.
• Microsoft Azure es compatible con Azure Synapse Analytics.

Iceberg también proporciona bibliotecas cliente para distintos lenguajes de programación, como:

• SQL escribe consultas SQL estándar contra las tablas de Iceberg.
• Python utiliza PySpark o bibliotecas como pyiceberg para la manipulación de datos.
• Java aprovecha la API nativa de Java para operaciones de bajo nivel e integraciones personalizadas.

Especificación del formato de la tabla Apache Iceberg. Fuente de la imagen: Documentación de Iceberg.

Casos prácticos de Delta Lake

Delta Lake puede resolver retos comunes y facilitar la gestión de datos. Examinemos algunas situaciones clave en las que realmente ayuda.

Cargas de trabajo batch y streaming unificadas

Con Delta Lake, no necesitas sistemas separados para distintos tipos de datos. En su lugar, puedes tener un sistema que se encargue de todo. Puedes añadir nuevos datos a tus tablas en tiempo real, y estarán inmediatamente listos para el análisis. Esto significa que tus datos están siempre actualizados. 

Puedes crear un único flujo de trabajo que gestione datos antiguos y nuevos para que todo tu sistema sea menos complejo y más fácil de gestionar. Este enfoque unificado simplificará tus canalizaciones de datos. 

Transacciones ACID para lagos de datos

Delta Lake aporta una gran fiabilidad a los lagos de datos mediante transacciones ACID. Por ejemplo: 

• Los hospitales pueden mantener registros de pacientes precisos y actualizados para prestar una atención adecuada y cumplir las normas de privacidad.
• Los bancos pueden garantizar que todas las transacciones financieras se registran con precisión y no pueden modificarse accidentalmente.
• Las tiendas pueden mantener un recuento preciso de sus existencias, incluso cuando se producen muchas actualizaciones simultáneamente. Esto ayuda a evitar problemas como la venta de artículos que en realidad no están en stock. 

Delta Lake consigue esta fiabilidad garantizando que todos los cambios se apliquen completamente o no se apliquen en absoluto. Además, garantiza que los datos pasen siempre de un estado válido a otro y que las distintas operaciones no interfieran entre sí. 

Ecosistema Apache Spark

Delta Lake también funciona a la perfección con Apache Spark, una gran ventaja para muchas organizaciones. Si ya utilizas Spark, añadir Delta Lake será sencillo y no requerirá grandes cambios en tu configuración actual. Tu equipo puede utilizar las mismas herramientas Spark y comandos SQL con los que están familiarizados. 

Como resultado, hará que tus trabajos Spark se ejecuten más rápido, especialmente cuando se trate de grandes cantidades de datos. Lo hace organizando los datos de forma más eficiente y utilizando técnicas de indexación inteligentes. 

Apache Iceberg vs Delta Lake: Un resumen

Vamos a resumir las principales diferencias entre Apache Iceberg y Delta Lake para ayudarte a comprender rápidamente los puntos fuertes y las características clave de sus formatos.

Nota: La mejor elección depende de tus necesidades, requisitos de escalabilidad y estrategia de datos a largo plazo.

Conclusión 

A la hora de elegir entre Apache Iceberg y Delta Lake, ten en cuenta tu caso de uso específico y la pila tecnológica existente. La flexibilidad de Iceberg con los formatos de archivo y los motores de consulta lo hacen ideal para los entornos nativos de la nube. Sin embargo, la estrecha integración de Delta Lake con Apache Spark es una buena opción para las organizaciones que hayan invertido mucho en el ecosistema Spark.

También puedes consultar algunos recursos relevantes del DataCamp para reforzar tu comprensión de los datos:

1. Curso de Ingeniería de Datos para comprender los conceptos fundamentales
2. Cursos de Diseño de Bases de Datos y Almacenamiento de Datos para estructurar eficazmente los datos a gran escala.
3. Curso de Arquitectura Moderna de Datos para conocer las mejores prácticas y tendencias actuales. 

¡Feliz aprendizaje!