Iceberg Apache vs Lac Delta : Caractéristiques, différences et cas d'utilisation

Apache Iceberg et Delta Lake : Similitudes

Apache Iceberg et Delta Lake gérant tous deux de grandes quantités de données, examinons leurs similitudes fondamentales. 

Transactions ACID et cohérence des données

Les deux outils peuvent assurer une cohérence totale des données à l'aide de transactions ACID et de versions. Toutefois, Iceberg utilise l' approche de fusion à la lecture, tandis que Delta Lake utilise la stratégie de fusion à l'écriture.

Par conséquent, chacun d'entre eux gère différemment les performances et la gestion des données. Iceberg peut fournir un support complet pour l'évolution des schémas, tandis que Delta Lake assure la conformité des schémas.

Soutien aux voyages dans le temps

La fonctionnalité de voyage dans le temps permet aux utilisateurs d'interroger des versions historiques des données. Il s'agit donc d'un outil précieux pour l'audit, le débogage et même la reproduction d'expériences. Iceberg et Delta Lake prennent tous deux en charge le voyage dans le temps, ce qui signifie que vous pouvez accéder à des états antérieurs des données sans vous inquiéter.

Caractère open-source

Apache Iceberg et Delta Lake sont des technologies à code source ouvert. Cela signifie que tout le monde peut les utiliser gratuitement et même contribuer à les améliorer. En outre, le fait d'être un logiciel libre signifie que vous n'êtes pas lié au produit d'une seule entreprise - vous êtes plus libre de changer d'outil ou de le combiner selon vos besoins. Et comme leur code est public, vous pouvez même l'optimiser pour vos besoins spécifiques.

Les principales caractéristiques communes à l'iceberg Apache et au lac Delta. Image créée par l'auteur avec napkin.ai.

Iceberg contre lac Delta : Différences architecturales fondamentales

Si les lacs Iceberg et Delta présentent des similitudes, ils diffèrent par leur architecture. Voyons comment :

Modèle de transaction

Iceberg et Delta Lake garantissent la fiabilité des données dans les lacs de données, mais ils y parviennent par des mécanismes différents. Iceberg utilise des instantanés pour les transactions atomiques afin de s'assurer que les changements sont entièrement validés ou annulés. Mais Delta Lake utilise les tableaux de transactions pour s'assurer que seules les modifications validées sont validées dans le tableau, ce qui garantit la fiabilité des mises à jour de données.

Gestion des métadonnées

Apache Iceberg utilise une structure de métadonnées hiérarchique, qui comprend des fichiers de manifeste, des listes de manifeste et des fichiers de métadonnées. Cette conception permet de rationaliser le traitement des requêtes en éliminant les opérations coûteuses telles que l'énumération et le renommage des fichiers. 

Cependant, Delta Lake adopte une approche basée sur les transactions pour enregistrer chaque transaction dans un journal. Pour améliorer l'efficacité des requêtes et simplifier la gestion des journaux, il consolide périodiquement ces tableaux dans desfichiers de points de contrôle Parquet , qui capturent l'état complet du tableau.

Compatibilité des formats de fichiers

Iceberg est flexible avec les formats de fichiers et peut travailler nativement avec des fichiers Parquet, ORC et Avro. C'est utile si vous avez des données dans différents formats ou si vous souhaitez changer de format à l'avenir sans modifier l'ensemble de votre système.

Delta Lake stocke principalement les données au format Parquet parce que ce format est efficace, en particulier pour les requêtes analytiques. Il se concentre uniquement sur un format afin d'offrir les meilleures performances possibles pour ce type de fichier spécifique.

Performance et évolutivité

Les lacs de données Iceberg et Delta Lake sont à l'échelle des lacs de données mais utilisent des stratégies différentes. Iceberg donne la priorité à l'organisation avancée des données avec des fonctionnalités telles que le partitionnement et le compactage, tandis que Delta Lake met l'accent sur la haute performance grâce à son moteur Delta, au compactage automatique et aux capacités d'indexation.

Différences entre les carottes de l'Apache Iceberg et du Delta Lake. Image créée par l'auteur avec napkin.ai.

Cas d'utilisation d'Apache Iceberg

Grâce à ses caractéristiques uniques, Apache Iceberg est rapidement devenu une solution de choix pour la gestion moderne des lacs de données. Examinons quelques-uns de ses principaux cas d'utilisation pour comprendre ses points forts. 

Lacs de données natifs du cloud

Voici pourquoi Iceberg est un choix populaire pour les organisations qui construisent des lacs de données fonctionnant à l'échelle du cloud :

• Forte évolution des schémas : Il vous permet d'ajouter, de supprimer ou de modifier des colonnes sans affecter les requêtes existantes. Par exemple, si vous avez besoin d'ajouter un nouveau champ pour suivre les préférences des utilisateurs, vous pouvez le faire sans reconstruire l'ensemble de votre jeu de données ou mettre à jour toutes vos requêtes.
• Performance : Des techniques avancées telles que le regroupement des données et la gestion des métadonnées optimisent les performances des requêtes. Ils élaguent rapidement les fichiers de données inutiles afin de réduire la quantité de données analysées et d'améliorer la vitesse d'interrogation. 
• Évolutivité : Gérez des milliards de fichiers et des pétaoctets de données. En outre, sa fonction d'évolution des partitions vous permet de modifier l'organisation des données sans interruption de service ni migration coûteuse.

Modèles de données complexes

Les équipes qui traitent des modèles de données complexes trouvent Iceberg particulièrement utile pour les raisons suivantes :

• Flexibilité du schéma : Prise en charge des types de données imbriqués (structures, listes et cartes) pour représenter des relations complexes. Par exemple, une plateforme de commerce électronique pourrait stocker les détails d'une commande, y compris les structures imbriquées pour les articles et les données du client, le tout dans un seul tableau.
• Questions sur les voyages dans le temps : Cette méthode permet de conserver des instantanés de vos données afin d'interroger les données telles qu'elles existaient à n'importe quel moment dans le passé. Cette fonction est très utile pour reconstituer l'état de vos données à tout moment à des fins de conformité ou pour réexécuter des analyses sur des instantanés de données historiques.

Intégration avec les outils

Iceberg est compatible avec divers outils, ce qui en fait un choix polyvalent pour l'écosystème des données. Jetons un coup d'œil à quelques-unes de ses principales intégrations : 

Iceberg fonctionne de manière transparente avec les éléments suivants :

• Apache Spark pour le traitement de données à grande échelle et l'apprentissage automatique.
• Trino pour des requêtes SQL rapides et distribuées sur plusieurs sources de données.
• Apache Flink pour le traitement de flux en temps réel et le calcul par lots.

Les principaux fournisseurs de cloud suivants offrent une prise en charge native d'Iceberg :

• Amazon Web Services (AWS ) s'intègre avec AWS Glue, Redshift, EMR et Athena.
• Google Cloud Platform (GCP) fonctionne avec BigQuery et Dataproc.
• Microsoft Azure est compatible avec Azure Synapse Analytics.

Iceberg fournit également des bibliothèques de clients pour différents langages de programmation, tels que :

• SQL écrit des requêtes SQL standard sur les tableaux d'Iceberg.
• Python utilise PySpark ou des bibliothèques comme pyiceberg pour la manipulation des données.
• Java exploite l'API Java native pour les opérations de bas niveau et les intégrations personnalisées.

Spécification du format des tableaux Apache Iceberg. Source de l'image : Documentation sur les icebergs.

Cas d'utilisation du lac Delta

Delta Lake peut résoudre des problèmes courants et faciliter la gestion des données. Examinons quelques situations clés où il est vraiment utile.

Charges de travail unifiées en mode batch et en mode streaming

Avec Delta Lake, vous n'avez pas besoin de systèmes distincts pour les différents types de données. Au lieu de cela, vous pouvez disposer d'un système unique qui gère tout. Vous pouvez ajouter de nouvelles données à vos tableaux en temps réel, et elles sont immédiatement prêtes à être analysées. Vos données sont donc toujours à jour. 

Vous pouvez créer un flux de travail unique qui traite les anciennes et les nouvelles données afin de rendre l'ensemble de votre système moins complexe et plus facile à gérer. Cette approche unifiée simplifiera vos pipelines de données. 

Transactions ACID pour les lacs de données

Delta Lake apporte une grande fiabilité aux lacs de données grâce aux transactions ACID. Par exemple : 

• Les hôpitaux Les hôpitaux peuvent conserver des dossiers de patients précis et à jour afin de fournir des soins adéquats et de respecter les règles de confidentialité.
• Les banques peuvent s'assurer que toutes les transactions financières sont enregistrées avec précision et ne peuvent être modifiées accidentellement.
• Les magasins de détail peuvent conserver des inventaires précis, même lorsque de nombreuses mises à jour ont lieu simultanément. Cela permet d'éviter des problèmes tels que la vente d'articles qui ne sont pas en stock. 

Le lac Delta assure cette fiabilité en garantissant que tous les changements sont appliqués intégralement ou pas du tout. En outre, il garantit que les données passent toujours d'un état valide à un autre et que les différentes opérations n'interfèrent pas les unes avec les autres. 

L'écosystème Apache Spark

Delta Lake fonctionne également de manière transparente avec Apache Spark, ce qui constitue un avantage considérable pour de nombreuses organisations. Si vous utilisez déjà Spark, l'ajout de Delta Lake sera simple et ne nécessitera pas de changements majeurs dans votre configuration existante. Votre équipe peut utiliser les mêmes outils Spark et les mêmes commandes SQL que ceux qu'elle connaît déjà. 

Par conséquent, il permettra à vos jobs Spark de s'exécuter plus rapidement, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter de grandes quantités de données. Pour ce faire, il organise les données de manière plus efficace et utilise des techniques d'indexation intelligentes. 

Iceberg Apache vs Lac Delta : Un résumé

Résumons les principales différences entre Apache Iceberg et Delta Lake pour vous aider à comprendre rapidement les points forts de leurs formats et leurs principales caractéristiques.

Note : Le meilleur choix dépend de vos besoins, de vos exigences en matière d'évolutivité et de votre stratégie de données à long terme.

Conclusion 

Lorsque vous choisissez entre Apache Iceberg et Delta Lake, tenez compte de votre cas d'utilisation spécifique et de votre pile technologique existante. La flexibilité d'Iceberg en matière de formats de fichiers et de moteurs de requête le rend idéal pour les environnements cloud-native. Cependant, l'intégration étroite de Delta Lake avec Apache Spark est une bonne option pour les organisations fortement investies dans l'écosystème Spark.

Vous pouvez également consulter des ressources DataCamp pertinentes pour renforcer votre compréhension des données :

1. Comprendre le cours d'ingénierie des données pour saisir les concepts fondamentaux
2. Cours de conception de bases de données et d'entreposage de données pour structurer efficacement les données à grande échelle.
3. Le cours Modern Data Architecture vous permettra de vous familiariser avec les meilleures pratiques et les tendances actuelles. 

Bon apprentissage !