Che cos’è un Delta Lake? Guida al formato di tabella open

Delta Lake si distingue dai data lake standard basati su file Parquet o ORC perché aggiunge un insieme di funzionalità a livello di tabella che rendono i dati più affidabili e più semplici da utilizzare. Ecco alcune delle funzionalità principali che lo differenziano:

Transazioni ACID

La maggior parte dei data lake non può garantire la coerenza quando più utenti o processi leggono e scrivono dati contemporaneamente. Delta Lake supporta le transazioni ACID, il che significa che ogni modifica viene tracciata e applicata in modo affidabile. Ad esempio, se un istituto finanziario aggiorna milioni di record di pagamento durante la notte, Delta Lake garantisce che o tutti gli aggiornamenti vengano applicati, oppure nessuno. Non esiste uno stato intermedio in cui alcuni record risultano aggiornati e altri no.

Time travel

Gli errori capitano. Con Delta Lake puoi tornare a versioni precedenti dei dati. La funzionalità di time travel consente di eseguire query “a una data specifica”, per verificare le modifiche, recuperare da un errore o riprodurre report passati. Un retailer, ad esempio, può confrontare i dati di questo trimestre con un’istantanea della precedente stagione delle festività, oppure un analista può analizzare un modello verificando lo stato dei dati di input prima delle modifiche.

Gestione scalabile dei metadati

Nei data lake di grandi dimensioni, i metadati — ovvero le informazioni sui file — possono diventare un collo di bottiglia. Delta Lake risolve il problema memorizzando i metadati in un log delle transazioni anziché in un’enorme raccolta di elenchi di file. Questo consente alle query di gestire tabelle su scala petabyte con miliardi di file o partizioni senza rallentamenti. Si pensi, ad esempio, a un operatore di telecomunicazioni che analizza i record di chiamata di centinaia di milioni di clienti. Senza il log delle transazioni di Delta Lake, la semplice enumerazione dei file potrebbe sovraccaricare il sistema prima ancora dell’esecuzione di una query.

Applicazione ed evoluzione dello schema

I data lake tradizionali accettano qualsiasi file, anche quando lo schema non è coerente con il resto del data set. Questo è un problema, perché consente a dati errati di entrare nel sistema senza alcun avviso. Se un team carica un file in cui una colonna “data” contiene stringhe di testo, oppure un altro aggiunge una nuova colonna che non esiste nel resto del data set, l’intera tabella può diventare inaffidabile. Gli analisti possono incontrare errori durante l’esecuzione delle query o, peggio, ottenere risultati apparentemente corretti ma in realtà errati.

Delta Lake risolve il problema applicando lo schema, bloccando i file non coerenti prima che contaminino il data set. Allo stesso tempo, supporta l’evoluzione dello schema, consentendo di aggiungere nuove colonne o modificare i tipi di dati in base all’evoluzione delle esigenze aziendali, senza interrompere i flussi di lavoro esistenti. Questo significa, ad esempio, che il marketing può aggiungere una colonna “campaign_id” ai dati dei clienti, mentre il finance continua a utilizzare lo schema precedente finché non è pronto al passaggio.

Integrare Delta Lake in un moderno data stack offre vantaggi concreti che vanno oltre le sole funzionalità tecniche. Ecco alcuni dei benefici che le organizzazioni possono riscontrare nella pratica:

Maggiore affidabilità dei dati

Grazie alle transazioni ACID e all’applicazione dello schema, Delta Lake riduce il rischio di file corrotti, aggiornamenti incompleti o tipi di dati non coerenti. Questa stabilità consente ai team di fidarsi dei numeri, sia durante l’esecuzione di report finanziari sia nell’addestramento di modelli di machine learning.

Architettura dei dati semplificata

Senza Delta Lake, molte organizzazioni aggiungono sistemi supplementari sopra il data lake per gestire transazioni, audit o versioning. Delta Lake consolida queste funzionalità in un unico livello. Il risultato è un’architettura più semplice, più facile da gestire e meno costosa da mantenere.

Qualità dei dati migliorata

Poiché Delta Lake convalida i dati in ingresso e applica lo schema, impedisce l’ingresso di record errati nel data lake. In combinazione con la possibilità di tornare a versioni precedenti, contribuisce a mantenere data set coerenti e puliti, consentendo ai team di analytics di dedicare meno tempo alla pulizia dei dati e più tempo all’analisi.

Governance e audit più efficaci

Ogni modifica in Delta Lake viene registrata in un log delle transazioni. Questo log funge da audit trail integrato, permettendo di sapere con precisione quale utente ha effettuato quale modifica e quando. Per i settori regolamentati o le aziende con requisiti di conformità rigorosi, questa trasparenza integrata aiuta a soddisfare le esigenze di governance senza introdurre ulteriori strumenti.

Prestazioni analitiche più rapide

La capacità di Delta Lake di ottimizzare il layout dei dati e gestire i metadati su larga scala consente alle query di restituire risultati più rapidamente. Gli analisti non devono più attendere ore affinché una query esegua la scansione di terabyte di file grezzi. Il sistema individua invece le partizioni corrette e fornisce insight in pochi minuti, o addirittura in pochi secondi.

Riduzione dei costi operativi

Riducendo la necessità di strumenti aggiuntivi per applicare lo schema, gestire le versioni o correggere la corruzione dei dati, Delta Lake contribuisce a diminuire il costo totale di proprietà. I team dedicano meno tempo alla risoluzione degli errori e meno risorse a sistemi ridondanti, liberando budget per progetti a maggior valore.

Sebbene Delta Lake offra numerosi vantaggi, presenta anche alcune sfide, soprattutto se confrontato con altri formati di tabella open come Apache Iceberg. Come Delta Lake, Apache Iceberg introduce struttura e affidabilità nei data lake. Entrambi mirano a superare i limiti dello storage basato su file grezzi, ma adottano approcci differenti. Per scegliere la soluzione più adatta, è utile considerare alcune aree chiave in cui i due formati differiscono:

Metadati e governance

Delta Lake mantiene la coerenza registrando ogni modifica in un log delle transazioni, garantendo tracciabilità e affidabilità degli aggiornamenti. Iceberg utilizza snapshot e file manifest per rappresentare lo stato di una tabella, semplificando il rollback o persino la ramificazione dei dati. La vera domanda per i team è quale approccio si adatti meglio alle modalità con cui gestiscono governance e audit.

Compatibilità con l’ecosistema

Delta Lake è ampiamente utilizzato con Apache Spark e oggi supporta l’interoperabilità multi-engine tramite Delta UniForm. Iceberg, invece, è progettato per essere indipendente dal motore ed è supportato da un’ampia gamma di motori di query e piattaforme cloud. La scelta dipende dal grado di integrazione desiderato in un singolo ambiente o dalla necessità di operare su più sistemi.

Ottimizzazione delle prestazioni

Delta Lake utilizza tecniche come Z-ordering e liquid clustering per raggruppare i dati correlati, accelerando le query con filtri complessi. Iceberg ottimizza le prestazioni tramite partizionamento nascosto e pruning dei metadati, riducendo il numero di file che una query deve analizzare. La sfida consiste nel capire quale approccio si allinei meglio ai workload e ai volumi di dati specifici.

Evoluzione dello schema

Entrambi, Delta Lake e Iceberg, consentono di modificare lo schema nel tempo. Delta Lake è più rigoroso nella fase iniziale, consentendo solo modifiche controllate man mano che le esigenze evolvono. Iceberg è più flessibile: è pensato per gestire fin dall’inizio partizioni e schemi in evoluzione, risultando vantaggioso in contesti in cui i dati cambiano frequentemente e rapidamente.

Community e maturità

Delta Lake è presente da più tempo e vanta un’ampia base di utenti in ambienti basati su Spark. Iceberg è più recente, ma ha guadagnato rapidamente terreno grazie al supporto di Netflix, Snowflake e altri importanti contributori. La scelta dipende spesso dalla preferenza tra un progetto più consolidato e uno più giovane ma in rapida evoluzione.

Se decidi che Delta Lake è la scelta giusta per la tua organizzazione, iniziare non richiede la sostituzione dell’intera infrastruttura. In genere, consiste nell’aggiungere Delta Lake sopra un data lake esistente con il supporto di un motore di elaborazione compatibile. Ecco i tre passaggi principali:

1. Scegliere un motore di calcolo

Delta Lake è più comunemente utilizzato con Apache Spark, ma funziona anche con motori come Snowflake, Presto, Trino, Hive e altri. La scelta dipende dall’ambiente dati attuale e dalle modalità con cui prevedi di interrogare ed elaborare i dati.

2. Configurare le librerie

Successivamente, installa e configura le librerie Delta Lake nel motore di calcolo scelto. Questo passaggio consente al motore di leggere e scrivere tabelle Delta, applicare lo schema e tracciare le modifiche tramite il log delle transazioni.

3. Lettura e scrittura dei dati

Una volta completata la configurazione, puoi iniziare a creare tabelle Delta direttamente nello storage del data lake esistente. I dati vengono scritti in formato Parquet, ma gestiti tramite il log delle transazioni di Delta, che abilita aggiornamenti, eliminazioni e query di time travel. Da qui, puoi eseguire comandi SQL standard per interrogare, modificare o unire i data set.

Per ottenere il massimo valore da un’implementazione di Delta Lake, è utile seguire alcune pratiche consolidate:

Partizionare i dati in modo efficiente

Suddividi data set di grandi dimensioni in partizioni logiche (ad esempio per data o area geografica), in modo che le query possano concentrarsi sul sottoinsieme corretto di file anziché eseguire la scansione dell’intero data lake. Ad esempio, un sito di notizie può partizionare i dati clickstream per giorno, semplificando la generazione di report quotidiani senza dover analizzare mesi di record non pertinenti.

Gestire i metadati su larga scala

Monitora il log delle transazioni e i metadati delle tabelle man mano che i volumi di dati crescono. Assicurati di compattare regolarmente i file di piccole dimensioni per evitare query lente e un uso inefficiente dello storage. Questa semplice operazione può impedire che migliaia di file di piccole dimensioni rallentino drasticamente le query.

Utilizzare Z-ordering per velocizzare le query

Applica lo Z-ordering per raggruppare i dati correlati. Questo migliora le prestazioni delle query che filtrano su più colonne, riducendo il numero di file da leggere. Un’azienda di ecommerce, ad esempio, può applicare lo Z-ordering ai dati dei clienti in base a località e cronologia degli acquisti per accelerare le query di raccomandazione.

Automatizzare i controlli di qualità dei dati

Definisci regole per intervalli, tipi o formati validi durante l’ingestione di nuovi dati. Individuare gli errori in fase iniziale impedisce la propagazione di record errati nei processi a valle. Se un sensore invia una temperatura negativa quando non dovrebbe, il sistema può segnalarlo o bloccarlo prima che comprometta il data set.

Sfruttare il time travel in modo strategico

Non utilizzare il time travel solo per il recupero dagli errori. È utile anche per audit, per riprodurre analisi storiche e per testare come nuove logiche avrebbero funzionato su dati precedenti. In questo modo, i team possono validare un nuovo modello previsionale sui dati dell’anno precedente senza sovrascrivere i valori di produzione correnti.