Webinar am 17. Februar
Snowflake & SAP: Unlock the Power of Your Data to Unleash Enterprise Ready AI
Jeder, der schon einmal mit einem Data Lake gearbeitet hat, kennt den Frust: Eines Tages zeigt Ihr Dashboard 200.000 Transaktionen, am nächsten Tag 195.000, und niemand kann erklären, warum. Herkömmliche Data Lakes sind flexibel, aber auch anfällig für Fehler wie fehlende Datensätze, duplizierte Dateien oder träge Abfragen.
Delta Lake löst diese Probleme. Es handelt sich um ein Open-Source-Speicherframework, das sich über Ihren vorhandenen Data Lake legt und so die Zuverlässigkeit und Performance steigert. Anstatt sich zu fragen, ob sich Ihre Zahlen summieren, können Sie sich darauf verlassen, dass Delta Lake die Daten einheitlich, genau und für Analysen bereithält.
Delta Lake ist ein Open-Source-Tabellenformat, das Data Lakes Struktur und Governance verleiht. Anstatt nur eine Müllhalde für Dateien zu sein, organisiert ein Delta Lake diese Daten in Tabellen, die Sie zuverlässig abfragen und aktualisieren können. Es fügt Funktionen hinzu, die Rohdaten-Lakes fehlen, wie ACID-Transaktionen (Atomität, Konsistenz, Isolation, Belastbarkeit), um einheitliche Lese- und Schreibvorgänge zu ermöglichen, die Durchsetzung von Schemata zur Vermeidung unpassender Datentypen und Time Travel-Abfragen, mit denen Sie zu früheren Versionen Ihrer Daten zurückkehren können. Da es auf Ihrem vorhandenen Data Lake ausgeführt wird, ist kein neues System erforderlich. Es bietet einfach eine intelligentere Möglichkeit, die zu verwalten, die Sie bereits haben.
Delta Lake hebt sich von Standard-Data Lakes ab, die auf Parquet- oder ORC-Dateien basieren, da es eine Reihe von Funktionen auf Tabellenebene enthält, die Daten zuverlässiger machen und die Arbeit mit ihnen erleichtern. Hier einige der Kernfunktionen, die es auszeichnen:
Die meisten Data Lakes können keine Einheitlichkeit garantieren, wenn mehrere Benutzer oder Jobs gleichzeitig Daten lesen und schreiben. Delta Lake unterstützt ACID-Transaktionen, d. h. jede Änderung wird zuverlässig verfolgt und angewendet. Wenn ein Finanzinstitut beispielsweise über Nacht Millionen von Zahlungseinträgen aktualisiert, stellt Delta Lake sicher, dass entweder alle Aktualisierungen angewendet werden oder keine. Es gibt keinen Zwischenzustand, in dem einige Datensätze aktualisiert werden und andere nicht.
Fehler passieren. Mit Delta Lake können Sie zu früheren Versionen Ihrer Daten zurückkehren. Mit der Time Travel-Funktion können Sie „ab“ einem bestimmten Zeitpunkt abfragen, ob Sie Änderungen prüfen, nach einem Fehler wiederherstellen oder vergangene Berichte reproduzieren möchten. Ein Händler könnte beispielsweise die Zahlen dieses Quartals mit einer Momentaufnahme aus der vorherigen Weihnachtszeit vergleichen oder ein Analyst könnte ein Modell debuggen, indem er prüft, wie die eingegebenen Daten vor der Änderung aussahen.
In großen Data Lakes können Metadaten – also Informationen über Ihre Dateien – zu einem Engpass werden. Delta Lake speichert Metadaten in einem Transaktionsprotokoll und nicht als riesige Sammlung von Dateilisten. So können Abfragen Tabellen auf Petabyte-Skala mit Milliarden von Dateien oder Partitionen verarbeiten, ohne dass diese unterbrochen werden. Denken Sie nur an einen Telekommunikationsanbieter, der Anrufaufzeichnungen von Hunderten Millionen Kund:innen analysiert. Ohne das Transaktionsprotokoll von Delta Lake könnte eine einfache Auflistung der Dateien das System überfordern, bevor eine einzige Abfrage ausgeführt wird.
Herkömmliche Data Lakes akzeptieren jede Datei, selbst wenn das Schema nicht mit dem Rest des Datasets übereinstimmt. Das ist ein Problem, da schlechte Daten ohne Vorwarnung eingespeist werden können. Wenn ein Team eine Datei hochlädt, in der eine Datumsspalte mit Textzeichenfolgen gefüllt ist, oder ein anderes eine neue Spalte hinzufügt, die im Rest des Datasets nicht vorhanden ist, kann die gesamte Tabelle unzuverlässig werden. Analyst:innen können beim Ausführen von Abfragen auf Fehler stoßen oder schlimmer noch, Ergebnisse erhalten, die zwar valide aussehen, aber in Wirklichkeit falsch sind.
Delta Lake behebt dieses Problem, indem es Schemata durchsetzt, sodass nicht übereinstimmende Dateien blockiert werden, bevor sie das Dataset kontaminieren. Gleichzeitig wird die Schema-Entwicklung unterstützt, da Sie neue Spalten hinzufügen oder Datentypen anpassen können, wenn sich Ihre Geschäftsanforderungen ändern, ohne bestehende Workflows zu unterbrechen. Das bedeutet, dass das Marketing den Kundendaten eine „campaign_id“-Spalte hinzufügen kann, während die Finanzen das alte Schema beibehalten, bis sie zum Wechsel bereit sind.
Indem Delta Lake zu einem modernen Data Stack hinzugefügt wird, erhalten Sie neben den technischen Funktionen auch konkrete Vorteile. Hier einige Vorteile, die Unternehmen in der Praxis erzielen können:
Dank der integrierten ACID-Transaktionen und der Durchsetzung von Schemata reduziert Delta Lake das Risiko von beschädigten Dateien, unvollständigen Aktualisierungen oder unpassenden Datentypen. Dank dieser Stabilität können Teams den Zahlen vertrauen, die sie sehen – egal, ob sie einen Finanzbericht erstellen oder ein ML-Modell trainieren.
Ohne Delta Lake schrauben viele Unternehmen zusätzliche Systeme auf ihren Data Lake, um Transaktionen, Audits oder Versionskontrollen abzuwickeln. Delta Lake konsolidiert diese Funktionen in einer einzigen Ebene. Das Ergebnis ist eine einfachere Architektur, die sich einfacher verwalten und kostengünstiger pflegen lässt.
Delta Lake validiert eingehende Daten und setzt Schemata durch, sodass sich keine schlechten Aufzeichnungen in den Lake einschleichen können. In Kombination mit der Möglichkeit, zu früheren Versionen zurückzukehren, hilft es, einheitliche, saubere Datasets zu erhalten, sodass die Analyseteams weniger Zeit mit der Datensuche verbringen und mehr Zeit mit der Verwendung der Daten verbringen.
Jede Änderung in Delta Lake wird in einem Transaktionsprotokoll erfasst. Das Protokoll wird zu einem integrierten Auditpfad, sodass Sie genau sehen können, welcher Benutzer welches Update vorgenommen hat und wann. Für regulierte Branchen oder Unternehmen mit strengen Compliance-Anforderungen hilft die integrierte Transparenz dabei, Governance-Anforderungen zu erfüllen, ohne zusätzliche Tools hinzuzufügen.
Delta Lake kann das Datenlayout optimieren und Metadaten in großem Umfang verwalten, wodurch Abfragen schneller Ergebnisse liefern. Analyst:innen müssen nicht mehr stundenlang auf eine Abfrage warten, um Terabytes an Rohdateien zu scannen. Stattdessen findet das System die richtigen Partitionen und liefert Einblicke in Minuten oder sogar Sekunden.
Da zusätzliche Tools zur Durchsetzung von Schemata, zur Nachverfolgung von Versionen oder zur Reparatur von Datenschäden weniger erforderlich sind, kann Delta Lake die Gesamtbetriebskosten senken. Die Teams verbringen weniger Zeit mit der Fehlerbehebung und weniger Geld für redundante Systeme, wodurch Ressourcen für höherwertige Projekte frei werden.
Delta Lake bietet zwar verschiedene Vorteile, doch es gibt auch Herausforderungen, die damit verbunden sein können – insbesondere im Vergleich zu anderen offenen Tabellenformaten wie Apache Iceberg. Wie Delta Lake bringt auch Apache Iceberg Struktur und Zuverlässigkeit in Data Lakes. Beide zielen darauf ab, die Defizite beim Speichern von Rohdateien zu lösen, verfolgen jedoch unterschiedliche Ansätze. Um auszuwählen, welches das richtige Format für Sie sein könnte, beachten Sie einige der wichtigsten Bereiche, in denen sich zwei Tabellenformate unterscheiden:
Delta Lake sorgt für Einheitlichkeit, indem es jede Änderung in ein Transaktionsprotokoll schreibt, sodass Updates verfolgt und zuverlässig sind. Iceberg verwendet Snapshots und Manifestdateien, um den Status einer Tabelle zu erfassen, was das Zurückrollen oder sogar Verzweigen von Daten erleichtert. Die eigentliche Frage für Teams ist, welcher Ansatz besser zu ihrer Governance und Audits passt.
Delta Lake wird häufig in Apache Spark verwendet und unterstützt jetzt die Interoperabilität mehrerer Engines über Delta UniForm. Iceberg hingegen ist engine-agnostisch ausgelegt und wird von einer Vielzahl von Abfrage-Engines und Cloud-Plattformen unterstützt. Für welche Wahl Sie sich entscheiden, hängt davon ab, ob Sie eine tiefe Integration in einer Umgebung wünschen oder ob Sie die Flexibilität haben, über mehrere hinweg zu arbeiten.
Delta Lake nutzt Techniken wie Z-Ordnung und Liquid Clustering, um verwandte Daten zu clustern, was Abfragen komplexer Filter beschleunigt. Iceberg optimiert die Performance durch versteckte Partitionierung und Metadatenbereinigung, um die Anzahl der Dateien zu reduzieren, die eine Abfrage berühren muss. Die Herausforderung für Teams besteht darin herauszufinden, welcher Ansatz am besten zu ihren Workloads und Datenmengen passt.
Sowohl Delta Lake als auch Iceberg ermöglichen es Ihnen, Schemata im Laufe der Zeit zu ändern. Delta Lake ist strenger und ermöglicht nur kontrollierte Änderungen, wenn sich Ihre Anforderungen weiterentwickeln. Iceberg ist flexibler und wurde entwickelt, um von Anfang an wechselnde Partitionen und Schemata zu bewältigen. Das kann das Leben erleichtern, wenn sich Ihre Daten oft und schnell ändern.
Delta Lake gibt es schon länger und hat eine große Nutzerbasis in Spark-basierten Umgebungen. Iceberg ist neuer, hat sich aber dank der Unterstützung von Netflix, Snowflake und anderen wichtigen Anbietern schnell durchgesetzt. Die Entscheidung, welches Projekt man nutzt, hängt oft davon ab, ob man ein etablierteres oder ein schnelleres, jüngeres Projekt bevorzugt.
Wenn Sie sich entscheiden, dass Delta Lake die richtige Wahl für Ihr Unternehmen ist, müssen Sie für den Einstieg nicht Ihre gesamte Infrastruktur ersetzen. Hierbei wird Delta Lake in der Regel mithilfe einer kompatiblen Verarbeitungs-Engine auf einen vorhandenen Data Lake aufgeschichtet. Hier die drei wichtigsten Schritte:
Delta Lake wird am häufigsten mit Apache Spark kombiniert, aber es funktioniert auch mit Engines wie Snowflake, Presto, Trino, Hive und mehr. Die Auswahl hängt von Ihrer aktuellen Datenumgebung ab und davon, wie Sie Daten abfragen und verarbeiten möchten.
Installieren und konfigurieren Sie als Nächstes die Delta Lake-Bibliotheken in der von Ihnen gewünschten Rechen-Engine. Dieser Schritt gibt der Engine die Möglichkeit, Delta-Tabellen zu lesen und zu schreiben, Schemata durchzusetzen und Änderungen über das Transaktionsprotokoll nachzuverfolgen.
Nach der Konfiguration können Sie Delta-Tabellen direkt in Ihrem vorhandenen Data Lake-Speicher erstellen. Die Daten werden im Parquet-Format geschrieben, aber über das Transaktionsprotokoll von Delta verwaltet, das Aktualisierungen, Löschungen und Zeitreiseabfragen ermöglicht. Anschließend können Sie vertraute SQL-Befehle ausführen, um Datasets abzufragen, zu ändern oder zusammenzuführen.
Um das Beste aus einer Delta Lake-Bereitstellung herauszuholen, sollten Teams einige bewährte Praktiken beachten:
Brechen Sie große Datasets in logische Partitionen auf (z. B. nach Datum oder Region), damit Abfragen sich auf die richtige Teilmenge der Dateien konzentrieren können, anstatt den gesamten Lake zu scannen. Eine Nachrichten-Website kann beispielsweise Clickstream-Daten nach Tag partitionieren, sodass tägliche Berichte einfach ausgeführt werden können, ohne monatelange Datensätze ohne Bezug durchzuwaten.
Behalten Sie die Transaktionsprotokoll- und Tabellenmetadaten im Auge, wenn die Daten wachsen. Stellen Sie sicher, dass Sie kleine Dateien regelmäßig komprimieren, um langsame Abfragen und aufgeblähten Speicher zu vermeiden. Dieser einfache Schritt kann verhindern, dass Tausende kleiner Dateien Abfragen verlangsamen.
Wenden Sie Z-Ordnung auf clusterbezogene Daten zusammen an. Dies verbessert die Performance für Abfragen, die nach mehreren Spalten filtern, und reduziert die Anzahl der Dateien, die gelesen werden müssen. Ein E-Commerce-Unternehmen kann beispielsweise Kundendaten nach Standort und Kaufhistorie sortieren, um Empfehlungsabfragen zu beschleunigen.
Setzen Sie Regeln für gültige Bereiche, Typen oder Formate durch, wenn neue Daten erfasst werden. Fehler frühzeitig zu erkennen, verhindert, dass schlechte Aufzeichnungen nachgelagert werden. Wenn ein Sensor einen negativen Temperaturwert zurücksendet, wenn er es nicht sollte, kann das System ihn kennzeichnen oder blockieren, bevor er das Dataset beschädigt.
Nutzen Sie Time Travel nicht nur für die Fehlerbehebung. Sie eignet sich auch für Audits, um vergangene Analysen zu reproduzieren und zu testen, wie neue Logiken bei älteren Daten abgeschnitten hätten. So können Teams ein neues Prognosemodell anhand der Daten des letzten Jahres validieren, ohne die aktuellen Produktionszahlen zu überschreiben.
Delta Lake schließt die Lücke zwischen der Flexibilität eines Data Lake und der Zuverlässigkeit eines Data Warehouse. Indem Tabellenfunktionen wie ACID-Transaktionen, Schemadurchsetzung, Metadatenmanagement und Time Travel auf vorhandenen Speicher aufgeschichtet werden, entsteht eine einzige, vertrauenswürdige Datenquelle, die sowohl BI-Dashboards als auch ML-Modelle unterstützen kann.
Delta Lake hat sich für Unternehmen, die moderne Datenplattformen aufbauen, zu einer grundlegenden Technologie entwickelt, die die Architektur vereinfacht, die Datenqualität verbessert und die Governance stärkt. Mit Blick auf die Zukunft geht die Dynamik in Richtung offener, intelligenter und integrierter Formate, die Daten in allen Geschäftsbereichen nutzbarer machen. Delta Lake ist hier führend und zeigt, wie die Zukunft der Datenarchitektur aussehen wird.
Deltatabellen sind Datasets, die in einem Data Lake gespeichert, aber mit dem Transaktionsprotokoll von Delta Lake verwaltet werden. Sie sehen aus und verhalten sich wie normale Tabellen, d. h. Sie können SQL-Abfragen, Updates und Löschungen anhand dieser Tabellen ausführen. Das Transaktionsprotokoll verfolgt jede Änderung, fördert Einheitlichkeit und ermöglicht Funktionen wie Time Travel.
Ein herkömmlicher Data Lake ist ein flexibles Repository für Rohdateien, es fehlen jedoch Funktionen auf Tabellenebene wie Transaktionen, Schemadurchsetzung und Versionskontrolle. Delta Lake fügt diese Funktionen dem Data Lake hinzu. Stellen Sie sich das so vor, als würden Sie einen Dateistapel in zuverlässige, abfragbare Tabellen verwandeln, die mehrere Teams mit Zuversicht verwenden können.
Ein Data Lakehouse ist eine Architektur, die die Stärken von Data Lakes und Data Warehouses vereint. Es verwendet offene Tabellenformate wie Delta Lake, um Roh- und strukturierte Daten zusammen zu speichern und dabei zuverlässige Abfragen, Governance und Performance zu unterstützen. Das Ergebnis ist eine zentrale Plattform, auf der Unternehmen sowohl BI- als auch KI-Workloads ausführen können, ohne Daten zwischen Systemen zu mischen.
Ja. Delta Lake ist ein Open-Source-Projekt der Linux Foundation. Dank seines communitybasierten Modells entwickelt sich das Projekt schnell weiter, wobei sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmenspartner neue Funktionen und Integrationen beisteuern.
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