Apache Iceberg và Delta Lake: Tính năng, Khác biệt & Trường hợp sử dụng

Apache Iceberg và Delta Lake: Điểm tương đồng

Vì Apache Iceberg và Delta Lake đều quản lý lượng dữ liệu lớn, hãy xem các điểm tương đồng cơ bản của chúng.

Giao dịch ACID và tính nhất quán dữ liệu

Cả hai công cụ đều có thể cung cấp tính nhất quán dữ liệu đầy đủ bằng giao dịch ACID và quản lý phiên bản. Tuy nhiên, Iceberg sử dụng cách tiếp cận merge-on-read, trong khi Delta Lake dùng chiến lược merge-on-write.

Do đó, mỗi công cụ xử lý hiệu năng và quản lý dữ liệu khác nhau. Iceberg có thể hỗ trợ tiến hóa lược đồ đầy đủ, còn Delta Lake thực thi tuân thủ lược đồ.

Hỗ trợ du hành thời gian

Chức năng du hành thời gian cho phép người dùng truy vấn các phiên bản dữ liệu trong quá khứ. Điều này vô cùng hữu ích cho kiểm toán, gỡ lỗi và thậm chí tái lập thí nghiệm. Cả Iceberg và Delta Lake đều hỗ trợ du hành thời gian, nghĩa là bạn có thể truy cập các trạng thái dữ liệu trước đó mà không phải lo lắng.

Tính mã nguồn mở

Apache Iceberg và Delta Lake là công nghệ mã nguồn mở. Điều này có nghĩa bất kỳ ai cũng có thể sử dụng miễn phí và thậm chí đóng góp cải tiến. Ngoài ra, là mã nguồn mở giúp bạn không bị ràng buộc vào sản phẩm của một công ty — bạn có nhiều tự do hơn để chuyển đổi hoặc kết hợp công cụ khi cần. Và vì mã nguồn công khai, bạn còn có thể tối ưu cho nhu cầu cụ thể của mình.

Các tính năng chính mà Apache Iceberg và Delta Lake cùng chia sẻ. Hình ảnh do Tác giả tạo bằng napkin.ai.

Iceberg vs Delta Lake: Khác biệt kiến trúc cốt lõi

Dù Iceberg và Delta Lake có nhiều điểm giống nhau, chúng khác nhau về kiến trúc. Hãy xem chi tiết:

Mô hình giao dịch

Iceberg và Delta Lake đảm bảo độ tin cậy dữ liệu trong data lake, nhưng đạt được điều này bằng các cơ chế khác nhau. Iceberg sử dụng snapshot cho các giao dịch nguyên tử để đảm bảo thay đổi được cam kết hoàn toàn hoặc bị hoàn tác. Còn Delta Lake dùng nhật ký giao dịch để đảm bảo chỉ những thay đổi đã được xác thực mới được ghi vào bảng, cung cấp độ tin cậy cho cập nhật dữ liệu.

Quản lý metadata

Apache Iceberg sử dụng cấu trúc metadata phân cấp, bao gồm tệp manifest, danh sách manifest và tệp metadata. Thiết kế này tối ưu xử lý truy vấn bằng cách loại bỏ các thao tác tốn kém như liệt kê và đổi tên tệp.

Trong khi đó, Delta Lake áp dụng cách tiếp cận dựa trên giao dịch để ghi lại mỗi giao dịch vào một log. Để tăng hiệu quả truy vấn và đơn giản hóa quản lý log, nó định kỳ hợp nhất các log này vào các tệp checkpoint Parquet ghi lại trạng thái đầy đủ của bảng.

Tương thích định dạng tệp

Iceberg linh hoạt với định dạng tệp và có thể làm việc trực tiếp với Parquet, ORC và Avro. Điều này hữu ích nếu bạn có dữ liệu ở các định dạng khác nhau hoặc muốn chuyển đổi định dạng trong tương lai mà không cần thay đổi toàn bộ hệ thống.

Delta Lake chủ yếu lưu dữ liệu ở định dạng Parquet vì Parquet hiệu quả, đặc biệt cho truy vấn phân tích. Nó tập trung vào một định dạng để mang lại hiệu năng tốt nhất cho loại tệp đó.

Hiệu năng và khả năng mở rộng

Iceberg và Delta Lake đều mở rộng data lake nhưng dùng chiến lược khác nhau. Iceberg ưu tiên tổ chức dữ liệu nâng cao với các tính năng như phân vùng và nén gộp, trong khi Delta Lake nhấn mạnh hiệu năng cao thông qua Delta Engine, tự động nén gộp và khả năng lập chỉ mục.

Những khác biệt cốt lõi giữa Apache Iceberg và Delta Lake. Hình ảnh do Tác giả tạo bằng napkin.ai.

Trường hợp sử dụng của Apache Iceberg

Nhờ các tính năng độc đáo, Apache Iceberg nhanh chóng trở thành giải pháp ưa chuộng cho quản lý data lake hiện đại. Hãy xem một số trường hợp sử dụng chính để hiểu rõ điểm mạnh của nó.

Data lake thuần đám mây

Đây là lý do Iceberg được ưa chuộng cho các tổ chức xây dựng data lake vận hành ở quy mô đám mây:

• Tiến hóa lược đồ mạnh mẽ: Cho phép thêm, bỏ hoặc sửa cột mà không ảnh hưởng đến truy vấn hiện có. Ví dụ, nếu bạn cần thêm trường mới để theo dõi sở thích người dùng, bạn có thể làm mà không phải dựng lại toàn bộ tập dữ liệu hoặc cập nhật mọi truy vấn.
• Hiệu năng: Các kỹ thuật nâng cao như gom cụm dữ liệu và quản lý metadata tối ưu hiệu năng truy vấn. Chúng nhanh chóng loại bỏ các tệp dữ liệu không cần thiết để giảm lượng dữ liệu quét và tăng tốc truy vấn.
• Khả năng mở rộng: Quản lý hàng tỷ tệp và petabyte dữ liệu. Ngoài ra, tính năng tiến hóa phân vùng cho phép bạn thay đổi cách tổ chức dữ liệu mà không cần downtime hoặc di chuyển tốn kém.

Mô hình dữ liệu phức tạp

Các đội ngũ làm việc với mô hình dữ liệu phức tạp thấy Iceberg đặc biệt hữu ích vì những điều sau:

• Linh hoạt lược đồ: Hỗ trợ kiểu dữ liệu lồng nhau (struct, list và map) để biểu diễn quan hệ phức tạp. Ví dụ, một nền tảng thương mại điện tử có thể lưu chi tiết đơn hàng, bao gồm cấu trúc lồng nhau cho mặt hàng và dữ liệu khách hàng, tất cả trong một bảng.
• Truy vấn du hành thời gian: Phương thức này duy trì snapshot dữ liệu để truy vấn dữ liệu như tồn tại ở bất kỳ thời điểm nào trong quá khứ. Điều này vô giá để tái dựng trạng thái dữ liệu cho mục đích tuân thủ hoặc chạy lại phân tích trên các snapshot lịch sử.

Tích hợp với công cụ

Iceberg tương thích với nhiều công cụ, khiến nó trở thành lựa chọn linh hoạt trong hệ sinh thái dữ liệu. Hãy cùng điểm qua một số tích hợp chính:

Iceberg hoạt động mượt mà với:

• Apache Spark cho xử lý dữ liệu quy mô lớn và học máy.
• Trino cho các truy vấn SQL phân tán nhanh trên nhiều nguồn dữ liệu.
• Apache Flink cho xử lý luồng thời gian thực và tính toán theo lô.

Các nhà cung cấp đám mây lớn sau đây hỗ trợ Iceberg ở mức độ bản địa:

• Amazon Web Services (AWS) tích hợp với AWS Glue, Redshift, EMR và Athena.
• Google Cloud Platform (GCP) làm việc với BigQuery và Dataproc.
• Microsoft Azure tương thích với Azure Synapse Analytics.

Iceberg cũng cung cấp thư viện khách cho nhiều ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như:

• SQL viết các truy vấn SQL chuẩn trên bảng Iceberg.
• Python dùng PySpark hoặc thư viện như pyiceberg để thao tác dữ liệu.
• Java tận dụng API Java gốc cho các thao tác mức thấp và tích hợp tùy chỉnh.

Đặc tả định dạng bảng Apache Iceberg. Nguồn ảnh: Tài liệu Iceberg.

Trường hợp sử dụng của Delta Lake

Delta Lake có thể giải quyết các thách thức phổ biến và giúp quản lý dữ liệu dễ dàng hơn. Hãy xem một số tình huống chính nơi nó thực sự phát huy tác dụng.

Hợp nhất khối lượng công việc batch và streaming

Với Delta Lake, bạn không cần hệ thống riêng cho các loại dữ liệu khác nhau. Thay vào đó, bạn có thể có một hệ thống xử lý tất cả. Bạn có thể thêm dữ liệu mới vào bảng theo thời gian thực và dữ liệu sẵn sàng để phân tích ngay lập tức. Điều này có nghĩa dữ liệu của bạn luôn cập nhật.

Bạn có thể xây dựng một quy trình làm việc duy nhất xử lý cả dữ liệu cũ và mới để giúp toàn bộ hệ thống bớt phức tạp và dễ quản lý hơn. Cách tiếp cận hợp nhất này sẽ đơn giản hóa pipeline dữ liệu của bạn.

Giao dịch ACID cho data lake

Delta Lake mang lại độ tin cậy dữ liệu mạnh mẽ cho data lake thông qua giao dịch ACID. Ví dụ:

• Bệnh viện có thể duy trì hồ sơ bệnh nhân chính xác và cập nhật để chăm sóc đúng và tuân thủ quy định về quyền riêng tư.
• Ngân hàng có thể đảm bảo mọi giao dịch tài chính được ghi nhận chính xác và không thể vô tình bị thay đổi.
• Cửa hàng bán lẻ có thể giữ số lượng tồn kho chính xác, ngay cả khi có nhiều cập nhật diễn ra đồng thời. Điều này giúp tránh các vấn đề như bán hàng hóa không còn trong kho.

Delta Lake đạt được độ tin cậy này bằng cách đảm bảo mọi thay đổi hoặc được áp dụng hoàn toàn hoặc không áp dụng. Ngoài ra, nó đảm bảo dữ liệu luôn chuyển từ trạng thái hợp lệ này sang trạng thái hợp lệ khác và các thao tác khác nhau không can thiệp lẫn nhau.

Hệ sinh thái Apache Spark

Delta Lake cũng hoạt động mượt mà với Apache Spark, là lợi thế lớn cho nhiều tổ chức. Nếu bạn đã dùng Spark, bổ sung Delta Lake sẽ đơn giản và không đòi hỏi thay đổi lớn trong thiết lập hiện tại. Đội ngũ của bạn có thể dùng các công cụ Spark và câu lệnh SQL quen thuộc.

Nhờ đó, các job Spark của bạn sẽ chạy nhanh hơn, đặc biệt khi xử lý lượng dữ liệu lớn. Delta Lake làm điều này bằng cách tổ chức dữ liệu hiệu quả hơn và sử dụng kỹ thuật lập chỉ mục thông minh.

Apache Iceberg vs Delta Lake: Tóm tắt

Hãy tóm tắt các khác biệt chính giữa Apache Iceberg và Delta Lake để bạn nhanh chóng nắm bắt điểm mạnh và tính năng cốt lõi của mỗi định dạng.

Lưu ý: Lựa chọn tốt nhất phụ thuộc vào nhu cầu, yêu cầu mở rộng và chiến lược dữ liệu dài hạn của bạn.

Kết luận

Khi lựa chọn giữa Apache Iceberg và Delta Lake, hãy cân nhắc trường hợp sử dụng cụ thể và hệ công nghệ hiện có. Tính linh hoạt của Iceberg với định dạng tệp và engine truy vấn khiến nó lý tưởng cho môi trường thuần đám mây. Trong khi đó, việc tích hợp chặt chẽ của Delta Lake với Apache Spark là lựa chọn phù hợp cho các tổ chức đầu tư mạnh vào hệ sinh thái Spark.

Bạn cũng có thể xem một số tài nguyên liên quan trên DataCamp để củng cố hiểu biết dữ liệu hiện có:

1. Understanding Data Engineering khóa học để nắm bắt các khái niệm nền tảng
2. Database Design và Data Warehousing các khóa học để cấu trúc dữ liệu quy mô lớn hiệu quả.
3. Modern Data Architecture khóa học để tìm hiểu các thực tiễn và xu hướng hiện nay.

Chúc bạn học tốt!