Apache Iceberg vs Delta Lake: funzionalità, differenze e casi d’uso

Apache Iceberg e Delta Lake: somiglianze

Dato che Apache Iceberg e Delta Lake gestiscono grandi volumi di dati, esaminiamone le somiglianze fondamentali. 

Transazioni ACID e coerenza dei dati

Entrambi gli strumenti garantiscono piena coerenza dei dati tramite transazioni ACID e versioning. Tuttavia, Iceberg adotta l’approccio merge-on-read, mentre Delta Lake utilizza la strategia merge-on-write. 

Di conseguenza, ognuno gestisce in modo diverso prestazioni e gestione dei dati. Iceberg può offrire pieno supporto all’evoluzione dello schema, mentre Delta Lake applica la conformità allo schema.

Supporto per il time travel

La funzionalità di time travel consente di interrogare versioni storiche dei dati. È preziosa per audit, debug e perfino per riprodurre esperimenti. Sia Iceberg che Delta Lake supportano il time travel, permettendoti di accedere a stati precedenti dei dati senza preoccupazioni.

Natura open-source

Apache Iceberg e Delta Lake sono tecnologie open-source. Ciò significa che chiunque può usarle gratuitamente e persino contribuire a migliorarle. Inoltre, essendo open-source, non sei vincolato al prodotto di una sola azienda — hai più libertà di cambiare o combinare strumenti secondo necessità. E poiché il codice è pubblico, puoi anche ottimizzarlo per le tue esigenze specifiche.

Le principali funzionalità condivise da Apache Iceberg e Delta Lake. Immagine dell’autore creata con napkin.ai.

Iceberg vs Delta Lake: differenze architetturali di base

Pur condividendo alcune somiglianze, Iceberg e Delta Lake differiscono nell’architettura. Vediamo come:

Modello di transazione

Iceberg e Delta Lake garantiscono l’affidabilità dei dati nei data lake, ma lo fanno tramite meccanismi diversi. Iceberg utilizza snapshot per transazioni atomiche, assicurando che le modifiche vengano completamente confermate o annullate. Delta Lake invece utilizza log delle transazioni per garantire che solo le modifiche validate vengano applicate alla tabella, offrendo affidabilità negli aggiornamenti dei dati.

Gestione dei metadati

Apache Iceberg impiega una struttura dei metadati gerarchica, che include file di manifest, liste di manifest e file di metadati. Questo design snellisce l’elaborazione delle query eliminando operazioni costose come elencare e rinominare i file. 

Delta Lake, invece, adotta un approccio basato sulle transazioni per registrare ogni operazione in un log. Per aumentare l’efficienza delle query e semplificare la gestione dei log, consolida periodicamente questi log in file di checkpoint Parquet che catturano lo stato completo della tabella.

Compatibilità dei formati di file

Iceberg è flessibile rispetto ai formati di file e funziona nativamente con Parquet, ORC e Avro. Questo è utile se hai dati in formati diversi o se vuoi cambiare formato in futuro senza modificare l’intero sistema.

Delta Lake archivia principalmente i dati in formato Parquet perché è efficiente, soprattutto per le query analitiche. Concentrarsi su un solo formato consente le migliori prestazioni possibili per quel tipo di file.

Prestazioni e scalabilità

Iceberg e Delta Lake scalano i data lake ma con strategie diverse. Iceberg dà priorità a un’organizzazione avanzata dei dati con funzionalità come partizionamento e compattazione, mentre Delta Lake punta a prestazioni elevate tramite Delta Engine, auto compaction e capacità di indicizzazione.

Differenze centrali tra Apache Iceberg e Delta Lake. Immagine dell’autore creata con napkin.ai.

Casi d’uso di Apache Iceberg

Grazie alle sue caratteristiche uniche, Apache Iceberg è rapidamente diventato una soluzione di riferimento per la gestione moderna dei data lake. Esaminiamone alcuni casi d’uso principali per capire i suoi punti di forza. 

Data lake cloud-native

Ecco perché Iceberg è una scelta popolare per le organizzazioni che costruiscono data lake operanti alla scala del cloud:

• Forte evoluzione dello schema: Ti permette di aggiungere, rimuovere o modificare colonne senza impattare le query esistenti. Per esempio, se devi aggiungere un nuovo campo per tracciare le preferenze degli utenti, puoi farlo senza ricostruire l’intero dataset o aggiornare tutte le query.
• Prestazioni: Tecniche avanzate come clustering dei dati e gestione dei metadati ottimizzano le prestazioni delle query. Eliminano rapidamente i file non necessari per ridurre i dati scansionati e migliorare la velocità delle query. 
• Scalabilità: Gestisce miliardi di file e petabyte di dati. Inoltre, la sua partition evolution ti consente di cambiare il modo in cui i dati sono organizzati senza downtime o migrazioni costose.

Modelli di dati complessi

I team che trattano modelli di dati complessi trovano Iceberg particolarmente utile per i seguenti motivi:

• Flessibilità dello schema: Supporta tipi di dato annidati (struct, list e map) per rappresentare relazioni complesse. Per esempio, una piattaforma e-commerce potrebbe archiviare i dettagli dell’ordine, inclusi oggetti annidati per articoli e dati del cliente, all’interno di un’unica tabella.
• Query con time travel: Questo metodo mantiene snapshot dei dati per interrogarli così come erano in qualsiasi momento passato. È prezioso per ricostruire lo stato dei dati in un dato momento a fini di conformità o per rieseguire analisi su snapshot storici.

Integrazione con gli strumenti

Iceberg è compatibile con strumenti eterogenei, risultando una scelta versatile per l’ecosistema dati. Vediamo alcune integrazioni chiave: 

Iceberg funziona senza attriti con:

• Apache Spark per l’elaborazione dati su larga scala e il machine learning.
• Trino per query SQL distribuite e veloci su più sorgenti dati.
• Apache Flink per lo stream processing in tempo reale e il calcolo batch.

I seguenti principali provider cloud offrono supporto nativo per Iceberg:

• Amazon Web Services (AWS) si integra con AWS Glue, Redshift, EMR e Athena.
• Google Cloud Platform (GCP) funziona con BigQuery e Dataproc.
• Microsoft Azure è compatibile con Azure Synapse Analytics.

Iceberg fornisce anche librerie client per diversi linguaggi di programmazione, come:

• SQL per scrivere query SQL standard su tabelle Iceberg.
• Python tramite PySpark o librerie come pyiceberg per la manipolazione dei dati.
• Java con la nativa API Java per operazioni a basso livello e integrazioni personalizzate.

Specifiche del formato tabellare Apache Iceberg. Fonte immagine: Iceberg documentation.

Casi d’uso di Delta Lake

Delta Lake può risolvere sfide comuni e rendere la gestione dei dati più semplice. Vediamo alcune situazioni in cui è davvero utile.

Carichi di lavoro batch e streaming unificati

Con Delta Lake non servono sistemi separati per tipi di dati diversi. Puoi avere un unico sistema che gestisce tutto. Puoi aggiungere nuovi dati alle tue tabelle in tempo reale, pronti subito per l’analisi. Questo significa che i tuoi dati sono sempre aggiornati. 

Puoi creare un unico flusso di lavoro che gestisce dati vecchi e nuovi, rendendo l’intero sistema meno complesso e più facile da amministrare. Questo approccio unificato semplifica le pipeline dati. 

Transazioni ACID per i data lake

Delta Lake porta una forte affidabilità nei data lake tramite le transazioni ACID. Per esempio: 

• Gli ospedali possono mantenere cartelle cliniche accurate e aggiornate per fornire cure adeguate e rispettare le norme sulla privacy. 
• Le banche possono assicurarsi che tutte le transazioni finanziarie siano registrate correttamente e non possano essere modificate per errore. 
• I negozi retail possono mantenere conteggi d’inventario precisi anche con molti aggiornamenti simultanei, evitando problemi come vendere articoli non realmente disponibili. 

Delta Lake raggiunge questa affidabilità assicurando che tutte le modifiche vengano applicate completamente o per niente. Inoltre, garantisce che i dati passino sempre da uno stato valido a un altro e che operazioni diverse non interferiscano tra loro. 

Ecosistema Apache Spark

Delta Lake funziona anche in modo naturale con Apache Spark, un grande vantaggio per molte organizzazioni. Se già usi Spark, aggiungere Delta Lake sarà semplice e non richiederà grandi cambiamenti nell’infrastruttura esistente. Il tuo team può usare gli stessi strumenti e comandi SQL di Spark a cui è abituato. 

Di conseguenza, i tuoi job Spark gireranno più velocemente, soprattutto con grandi volumi di dati. Ci riesce organizzando meglio i dati e utilizzando tecniche intelligenti di indicizzazione. 

Apache Iceberg vs Delta Lake: un riepilogo

Ricapitoliamo le principali differenze tra Apache Iceberg e Delta Lake per aiutarti a coglierne rapidamente i punti di forza e le funzionalità chiave.

Nota: la scelta migliore dipende dalle tue esigenze, dai requisiti di scalabilità e dalla strategia dati di lungo periodo.

Conclusione 

Quando scegli tra Apache Iceberg e Delta Lake, considera il tuo caso d’uso specifico e lo stack tecnologico esistente. La flessibilità di Iceberg con formati di file e motori di query lo rende ideale per ambienti cloud-native. Tuttavia, la stretta integrazione di Delta Lake con Apache Spark è un’ottima opzione per le organizzazioni fortemente investite nell’ecosistema Spark.

Puoi anche consultare alcune risorse DataCamp utili per rafforzare le tue conoscenze sui dati:

1. Understanding Data Engineering, un corso per afferrare i concetti fondamentali
2. Database Design e Data Warehousing, corsi per strutturare efficacemente dati su larga scala.
3. Modern Data Architecture per conoscere best practice e trend attuali. 

Buono studio!