Explora la arquitectura y el formato Delta Lake. Descubre las principales diferencias entre Delta Lake y un data lake.
Cualquiera que haya trabajado con un data lake conoce la frustración: un día, el panel muestra 200 000 transacciones; al día siguiente, 195 000, y nadie sabe por qué. Los data lakes tradicionales son flexibles, pero también son propensos a errores como registros perdidos, archivos duplicados o consultas lentas.
Delta Lake aborda estos problemas. Se trata de un marco de almacenamiento de código abierto que se ubica sobre tu data lake actual y refuerza la fiabilidad y el rendimiento. En lugar de preguntarte si las cifras cuadran, puedes contar con Delta Lake para mantener los datos coherentes, precisos y listos para el análisis.
Delta Lake es un formato de tabla de código abierto que aporta estructura y gobernanza a los data lakes. En lugar de ser solo un repositorio de archivos, Delta Lake organiza esos datos en tablas que puedes consultar y actualizar de forma fiable. Añade funciones de las que carecen los data lakes con datos sin procesar, como transacciones ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad) para lecturas y escrituras coherentes, aplicación de esquemas para evitar tipos de datos no coincidentes y consultas de “time travel” que te permiten volver a versiones anteriores de los datos. Como se ejecuta en tu data lake actual, no necesitas un sistema nuevo. Simplemente proporciona una forma más inteligente de gestionar el que ya tienes.
Delta Lake se distingue de los data lakes estándar creados en archivos Parquet u ORC porque añade un conjunto de funciones a nivel de tabla que hacen que los datos sean más fiables y fáciles de usar. Estas son algunas de las capacidades principales que lo distinguen:
La mayoría de los data lakes no pueden garantizar la coherencia cuando varios usuarios o procesos leen y escriben datos al mismo tiempo. Delta Lake admite transacciones ACID, lo que significa que cada cambio se registra y se aplica de forma fiable. Por ejemplo, si una institución financiera actualiza millones de registros de pagos durante la noche, Delta Lake se asegura de que se aplican todas las actualizaciones o de que no se aplica ninguna. No hay ningún estado intermedio en el que algunos registros se actualizan y otros no.
Los errores ocurren. Con Delta Lake puedes volver a versiones anteriores de tus datos. La función Time Travel te permite consultar “a fecha de” un momento específico, ya sea para auditar cambios, recuperarse de un error o reproducir informes anteriores. Un minorista, por ejemplo, podría comparar las cifras de este trimestre con una instantánea de la temporada navideña anterior, o un analista podría depurar un modelo comprobando cómo eran los datos de entrada antes de modificarlos.
En los data lakes a gran escala, los metadatos (es decir, la información sobre tus archivos) pueden convertirse en un cuello de botella. Delta Lake se encarga de ello mediante el almacenamiento de los metadatos en un registro de transacciones, en lugar de depender de una colección masiva de listados de archivos. De este modo, las consultas pueden procesar tablas a escala de petabytes con miles de millones de archivos o particiones sin interrupción. Piensa en un proveedor de telecomunicaciones que analiza registros de llamadas de cientos de millones de clientes. Sin el registro de transacciones de Delta Lake, el mero hecho de listar los archivos podría saturar el sistema antes de que se ejecute una sola consulta.
Los data lakes tradicionales aceptan cualquier archivo, incluso si el esquema no coincide con el resto del conjunto de datos. Eso es un problema porque permite que se incorporen datos defectuosos sin previo aviso. Si un equipo sube un archivo en el que una columna “fecha” está llena de cadenas de texto, u otro añade una nueva columna que no existe en el resto del conjunto de datos, toda la tabla puede dejar de ser fiable. Los analistas pueden encontrar errores al ejecutar consultas o, lo que es peor, obtener resultados que parecen válidos pero que en realidad son incorrectos.
Delta Lake lo soluciona aplicando esquemas, de modo que los archivos no coincidentes se bloquean antes de que contaminen el conjunto de datos. Al mismo tiempo, admite la evolución de los esquemas, lo que permite añadir nuevas columnas o ajustar los tipos de datos a medida que cambien las necesidades de la empresa sin interrumpir los flujos de trabajo existentes. Esto significa que el equipo de marketing puede añadir una columna “campaign_id” a los datos de los clientes, mientras que el equipo de finanzas sigue utilizando el esquema antiguo hasta que estén listos para cambiar.
Añadir Delta Lake a una pila de datos moderna aporta ventajas tangibles más allá de las funciones técnicas. Estos son algunos de los beneficios que las organizaciones pueden ver en la práctica:
Gracias a la integración de transacciones ACID y de la aplicación de esquemas, Delta Lake reduce el riesgo de archivos dañados, actualizaciones incompletas o tipos de datos no coincidentes. Esa estabilidad significa que los equipos pueden confiar en las cifras que ven, tanto si ejecutan un informe financiero como si entrenan un modelo de aprendizaje automático.
Sin Delta Lake, muchas organizaciones añaden sistemas adicionales sobre el data lake para gestionar transacciones, auditorías o controles de versiones. Delta Lake consolida esas capacidades en una sola capa. El resultado es una arquitectura más sencilla, fácil de gestionar y menos costosa de mantener.
Dado que Delta Lake valida los datos entrantes y aplica los esquemas, evita que se añadan registros defectuosos en el data lake. En combinación con su capacidad de revertir a versiones anteriores, ayuda a mantener los conjuntos de datos coherentes y limpios, por lo que los equipos de analíticas dedican menos tiempo a limpiar datos y más a utilizarlos.
Cada cambio en Delta Lake se registra en un registro de transacciones. Este se convierte en un registro de auditoría integrado, ya que se puede ver exactamente qué usuario realizó qué actualización y cuándo. Para sectores regulados u organizaciones con necesidades de cumplimiento estrictas, esta transparencia integrada ayuda a cumplir los requisitos de gobernanza sin añadir capas adicionales de herramientas.
La capacidad de Delta Lake para optimizar el diseño de los datos y gestionar los metadatos a escala implica que las consultas devuelven resultados más rápido. Los analistas ya no tienen que esperar horas para que una consulta analice terabytes de archivos sin procesar. En su lugar, el sistema identifica las particiones correctas y proporciona información en minutos o incluso segundos.
Como reduce la necesidad de herramientas adicionales para aplicar esquemas, realizar un seguimiento de las versiones o reparar los datos dañados, Delta Lake puede reducir el coste total de la propiedad. Los equipos dedican menos tiempo a corregir errores e invierten menos dinero en sistemas redundantes, lo que libera recursos para proyectos de mayor valor.
Aunque Delta Lake ofrece varias ventajas, también presenta algunos desafíos, especialmente en comparación con otros formatos de tabla abiertos como Apache Iceberg. Al igual que Delta Lake, Apache Iceberg aporta estructura y fiabilidad a los data lakes. Ambos buscan resolver las deficiencias del almacenamiento de archivos sin procesar, pero adoptan enfoques diferentes. Para elegir la solución más adecuada, es útil tener en cuenta algunas de las áreas clave en las que difieren ambos formatos de tabla:
Delta Lake mantiene la coherencia escribiendo cada cambio en un registro de transacciones, de modo que las actualizaciones se registran y se aplican de forma fiable. Iceberg utiliza instantáneas y archivos de manifiestos para capturar el estado de una tabla, lo que facilita revertir cambios o incluso ramificar los datos. La pregunta clave para los equipos es qué enfoque encaja mejor con la forma en que gestionan la gobernanza y las auditorías.
Delta Lake se usa ampliamente con Apache Spark y ahora admite la interoperabilidad multimotor a través de Delta UniForm. Iceberg, por el contrario, está diseñado para no depender de ningún motor y es compatible con una amplia gama de motores de consulta y plataformas de nube. La elección depende del grado de integración deseado: una integración profunda en un entorno o la flexibilidad de ejecutarlo en muchos entornos.
Delta Lake utiliza técnicas como ordenamiento en Z y la agrupación en clústeres líquidos (liquid clustering) para agrupar datos relacionados, lo que acelera las consultas con filtros complejos. Iceberg optimiza el rendimiento con particiones ocultas y poda de metadatos para reducir el número de archivos que una consulta tiene que analizar. El desafío para los equipos es averiguar qué enfoque se alinea mejor con sus workloads y volúmenes de datos.
Tanto Delta Lake como Iceberg permiten cambiar los esquemas con el tiempo. Delta Lake es más estricto al inicio, ya que solo permite cambios controlados a medida que evolucionen las necesidades. Iceberg es más flexible por diseño: está pensado para gestionar particiones y esquemas cambiantes desde el principio, lo que resulta ventajoso si los datos cambian con frecuencia y rapidez.
Delta Lake existe desde hace más tiempo y cuenta con una amplia base de usuarios en entornos basados en Spark. Iceberg es más nuevo, pero ha ganado terreno rápidamente, con el respaldo de Netflix, Snowflake y otros importantes contribuyentes. La elección entre ambos suele depender de si se prefiere un proyecto más consolidado o uno más reciente que evoluciona más rápido.
Si se elige Delta Lake como la opción correcta para la organización, no se necesita reemplazar toda la infraestructura para empezar. Normalmente, consiste en colocar Delta Lake en capas sobre un data lake existente con la ayuda de un motor de procesamiento compatible. Estos son los tres pasos principales:
Delta Lake se utiliza con más frecuencia con Apache Spark, aunque también funciona con motores como Snowflake, Presto, Trino, Hive y otros. La elección depende del entorno de datos actual y de cómo se van a consultar y procesar los datos.
A continuación, se instalan y configuran las bibliotecas de Delta Lake dentro del motor de cómputo que se haya elegido. En este paso, se proporciona al motor la capacidad de leer y escribir en tablas Delta, aplicar esquemas y realizar un seguimiento de los cambios a través del registro de transacciones.
Una vez configuradas, se pueden empezar a crear tablas Delta directamente en el almacenamiento del data lake existente. Los datos se escriben en formato Parquet, pero se gestionan a través del registro de transacciones de Delta, que permite realizar actualizaciones, eliminaciones y consultas de Time Travel. A partir de ahí, se pueden ejecutar comandos SQL conocidos para consultar, modificar o combinar conjuntos de datos.
Para obtener el máximo valor de una implementación de Delta Lake, los equipos deben tener en cuenta algunas prácticas consolidadas:
Divide grandes conjuntos de datos en particiones lógicas (por ejemplo, por fecha o región) para que las consultas puedan concentrarse en el subconjunto de archivos correcto en lugar de analizar todo el data lake. Por ejemplo, un sitio de noticias puede segmentar los datos de secuencia de clics por día, lo que facilita la ejecución de informes diarios sin tener que revisar meses de registros no relacionados.
Supervisa el registro de transacciones y los metadatos de las tablas a medida que los datos crecen. Asegúrate de compactar archivos pequeños con regularidad para evitar consultas lentas y un almacenamiento sobrecargado. Este simple paso puede evitar que miles de archivos pequeños ralenticen las consultas hasta dejarlas prácticamente paradas.
Aplica el ordenamiento en Z para agrupar en clústeres datos relacionados. Esto mejora el rendimiento de las consultas que filtran varias columnas, ya que reduce el número de archivos que deben leerse. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría aplicar un ordenamiento en Z de los datos de los clientes por ubicación e historial de compras para acelerar las consultas de recomendaciones.
Aplica reglas para rangos, tipos o formatos válidos durante la ingesta de nuevos datos. La detección de errores en la fase inicial evita que los registros defectuosos se propaguen en etapas posteriores. Si un sensor devuelve una lectura de temperatura negativa cuando no debería, el sistema puede marcarla o bloquearla antes de que comprometa el conjunto de datos.
No uses el Time Travel solo para la recuperación ante errores. Esta función es también valiosa para auditorías, reproducir analíticas anteriores y probar cómo habría funcionado una nueva lógica con datos antiguos. De esta forma, los equipos pueden validar un nuevo modelo de previsión con los datos del año anterior sin sobrescribir los valores de producción actuales.
Delta Lake cierra la brecha entre la flexibilidad de un data lake y la fiabilidad de un almacén de datos. La superposición de funciones de tabla en capas (como transacciones ACID, aplicación de esquemas, gestión de metadatos y Time Travel) sobre el almacenamiento existente crea una única fuente de datos fiable que puede respaldar tanto los paneles de inteligencia empresarial (BI) como los modelos de aprendizaje automático (ML).
Para las organizaciones que crean plataformas de datos modernas, Delta Lake se ha convertido en una tecnología fundamental, que simplifica la arquitectura, mejora la calidad de los datos y refuerza la gobernanza. De cara al futuro, la tendencia apunta a formatos abiertos, inteligentes e integrados que hagan los datos más útiles en toda la empresa. Delta Lake lidera esta evolución y anticipa el futuro de la arquitectura de datos.
Las tablas Delta son conjuntos de datos almacenados en un data lake pero gestionados con el registro de transacciones de Delta Lake. Son tablas normales en cuanto a su aspecto y su comportamiento, lo que significa que se pueden ejecutar consultas SQL, actualizaciones y eliminaciones en ellas. El registro de transacciones realiza un seguimiento de cada cambio, lo que fomenta la coherencia y habilita funciones como el Time Travel.
Un data lake tradicional es un repositorio flexible de archivos sin procesar, pero carece de funciones a nivel de tabla, como transacciones, aplicación de esquemas y control de versiones. Delta Lake añade esas capacidades al data lake. Es como convertir una pila de archivos en tablas fiables y consultables que varios equipos pueden utilizar con confianza.
Un data lakehouse es una arquitectura que combina los puntos fuertes de los data lakes y de los almacenes de datos. Utiliza formatos de tabla abiertos como Delta Lake para almacenar datos estructurados y sin procesar, a la vez que admite consultas fiables, gobernanza y alto rendimiento. El resultado es una única plataforma en la que las organizaciones pueden ejecutar workloads de BI e IA sin tener que mover datos entre sistemas.
Sí. Delta Lake es un proyecto de código abierto de Linux Foundation. Su modelo comunitario significa que sigue evolucionando rápidamente, con nuevas funciones e integraciones aportadas tanto por personas como por partners empresariales.
