Descubra a arquitetura e o formato Delta Lake. Veja as principais diferenças entre um Delta Lake e um Data Lake.
Qualquer pessoa que tenha trabalhado com um data lake conhece o desafio: um dia, seu dashboard mostra 200.000 transações e, no dia seguinte, 195.000, e ninguém sabe o porquê. Os data lakes tradicionais são flexíveis, mas também propensos a erros, tais como registros perdidos, arquivos duplicados ou consultas lentas.
O Delta Lake resolve esses problemas. É uma estrutura de armazenamento de código aberto que se estende ao seu data lake atual, aumentando a confiabilidade e o desempenho. Em vez de se perguntar se seus números estão certos, você pode contar com o Delta Lake para manter os dados consistentes, precisos e prontos para análise.
Delta Lake é um formato de tabela de código aberto que traz estrutura e governança para os data lakes. Em vez de ser apenas um local de armazenamento de arquivos, um Delta Lake organiza esses dados em tabelas que você pode consultar e atualizar de forma confiável. Ele adiciona recursos que os data lakes brutos não têm, como transações ACID (atomicidade, consistência, isolamento, durabilidade) para leitura e gravação consistentes, imposição de esquemas para evitar tipos de dados não correspondentes e consultas de "time travel” que permitem voltar a versões anteriores de seus dados. Como é executado sobre seu data lake já existente, ele não requer um novo sistema. Ele, simplesmente, oferece uma maneira mais inteligente de gerenciar a estrutura que já está disponível.
Delta Lakes destacam-se dos data lakes padrão criados em arquivos Parquet ou ORC por adicionar um conjunto de recursos no nível da tabela que tornam os dados mais confiáveis e mais fáceis de se trabalhar. Veja, a seguir, alguns dos principais recursos que tornam esse recurso uma realidade:
A maioria dos data lakes não é capaz de garantir consistência quando vários usuários ou trabalhos estão lendo e gravando dados ao mesmo tempo. O Delta Lake oferece suporte a transações ACID, o que significa que todas as alterações são monitoradas e aplicadas de forma confiável. Por exemplo, se uma instituição financeira atualizar milhões de registros de pagamento da noite para o dia, o Delta Lake garantirá que todas as atualizações estejam aplicadas, ou que nenhuma esteja. Não existe um estado intermédio onde alguns registros são atualizados e outros não.
Erros acontecem. Com o Delta Lake, você pode voltar a versões anteriores de seus dados. Com o recurso Time Travel, você pode realizar consultas "a partir" de um momento específico, seja para auditar alterações, se recuperar de um erro ou reproduzir relatórios anteriores. Um varejista, por exemplo, poderia comparar os números do trimestre atual a um snapshot da temporada de férias anterior, ou um analista poderia depurar um modelo verificando o aspecto dos dados de entrada antes de ser modificado.
Em data lakes em grande escala, os metadados (informações sobre seus arquivos) podem se tornar um gargalo. O Delta Lake lida com isso, armazenando metadados em um log de transações, em vez de ser uma enorme coleção de referências de arquivos. Isso permite que as consultas lidem com tabelas em escala de petabytes com bilhões de arquivos ou partições sem interrupção. Imagine um provedor de telecomunicações analisando registros de chamadas de centenas de milhões de clientes. Sem o log de transações do Delta Lake, apenas listar os arquivos poderia sobrecarregar o sistema antes de uma única consulta ser executada.
Data lakes tradicionais aceitam qualquer arquivo, mesmo que o esquema não corresponda ao restante do conjunto de dados. Isso é um problema, pois permite que dados ruins sejam aceitos sem nenhum aviso prévio. Se uma equipe carregar um arquivo com uma coluna "data" repleta de cadeias de texto ou outra adicionar uma nova coluna que não existe no restante do conjunto de dados, toda a tabela pode se tornar pouco confiável. Analistas podem ter erros ao executar consultas ou, pior, obter resultados que parecem válidos, mas que na verdade estão errados.
O Delta Lake corrige esse problema implementando esquemas para que arquivos não correspondentes sejam bloqueados antes de contaminar o conjunto de dados. Ao mesmo tempo, ele apoia a evolução do esquema, permitindo que você adicione novas colunas ou ajuste os tipos de dados de acordo com as mudanças das necessidades de sua empresa, sem quebrar os fluxos de trabalho existentes. Em outras palavras, o marketing pode adicionar uma coluna "campaign_id" aos dados dos clientes, enquanto o setor financeiro continua usando o esquema antigo até eles estarem prontos para mudar.
A adição do Delta Lake a um Modern Data Stack traz vantagens tangíveis além dos recursos técnicos. Confira a seguir alguns dos benefícios que as organizações podem ver na prática:
Com as transações ACID e a aplicação de esquemas integrados, o Delta Lake reduz os riscos de arquivos corrompidos, atualizações incompletas ou tipos de dados não correspondentes. Essa estabilidade significa que as equipes podem confiar nos números que veem, estejam executando um relatório financeiro ou treinando um modelo de aprendizado de máquina.
Sem o Delta Lake, muitas organizações implementam sistemas adicionais em seu data lake para lidar com transações, auditoria ou controle de versão. O Delta Lake consolida esses recursos em uma única camada. O resultado é uma arquitetura mais simples, mais fácil de gerenciar e menos cara de manter.
Como o Delta Lake valida os dados recebidos e impõe esquemas, ele impede a adição de registros com erros. Junto com a capacidade de retornar a versões anteriores, a solução ajuda a manter conjuntos de dados consistentes e limpos, para que as equipes de análise de dados passem menos tempo “limpando” dados e mais tempo usando-os.
Todas as alterações no Delta Lake são registradas em um log de transações. O log torna-se uma trilha de auditoria integrada, para que você possa ver exatamente qual usuário fez qual atualização e quando. Para setores regulamentados ou empresas com necessidades estritas de conformidade, a transparência integrada ajuda a cumprir os requisitos de governança sem adicionar outras camadas de ferramentas.
Com a capacidade do Delta Lake de otimizar o layout dos dados e gerenciar metadados em escala, as consultas retornam resultados mais rapidamente. Analistas não precisam mais esperar horas para uma consulta verificar terabytes de arquivos brutos. Em vez disso, o sistema marca as partições certas e fornece insights em minutos ou segundos.
Como ele reduz a necessidade de ferramentas adicionais para implementar esquemas, controlar versões ou corrigir corrupção de dados, o Delta Lake pode reduzir o custo total de propriedade. As equipes passam menos tempo consertando erros e gastam menos dinheiro trabalhando em sistemas redundantes, liberando recursos para projetos de maior valor.
Embora Delta Lakes ofereçam vários benefícios, há também desafios que podem ser associados a eles, especialmente quando comparados a outros formatos de tabela aberta, como o Apache Iceberg. Assim como o Delta Lake, o Apache Iceberg traz estrutura e confiabilidade para os data lakes. Os dois formatos têm como objetivo resolver as deficiências do armazenamento de arquivos brutos, mas cada um adota um método diferente. Para selecionar qual pode ser mais apropriado para você, veja a seguir algumas das principais áreas em que os dois formatos de tabela diferem:
O Delta Lake registra todas as alterações em um log de transações para que as atualizações sejam monitoradas e confiáveis. O Iceberg usa snapshots e arquivos de manifesto para capturar o estado de uma tabela, facilitando o retorno ou até mesmo a ramificação de dados. A verdadeira pergunta para as equipes é que estratégia melhor se encaixa na forma como sua empresa lida com a governança e as auditorias.
O Delta Lake é amplamente utilizado com o Apache Spark e agora oferece suporte à interoperabilidade multicamadas por meio do Delta UniForm. O Iceberg, por sua vez, foi desenvolvido para ser independente de mecanismos, sendo compatível com uma ampla variedade de mecanismos de consulta e plataformas de nuvem. Qualquer escolha depende se você deseja uma integração profunda em um ambiente ou a flexibilidade de executar em vários ambientes.
O Delta Lake usa técnicas como ordenação Z e clustering líquido para agrupar dados relacionados em clusters, o que agiliza as consultas de filtros complexos. O Iceberg otimiza o desempenho com particionamento oculto e redução de metadados para reduzir o número de arquivos que uma consulta precisa tocar. O desafio para as equipes é descobrir qual estratégia se encaixa melhor em suas cargas de trabalho e volumes de dados.
Tanto o Delta Lake quanto o Iceberg permitem a você alterar esquemas com o tempo. O Delta Lake é mais rigoroso na fase inicial, permitindo apenas mudanças controladas à medida que suas necessidades mudam. O Iceberg é um projeto mais flexível, criado para lidar com partições e esquemas em constante mudança desde o início, o que pode facilitar a vida se seus dados forem alterados com frequência e rapidez.
O Delta Lake existe há muito tempo e tem uma grande base de usuários em ambientes baseados em Spark. O Iceberg é mais novo, mas rapidamente ganhou força com o apoio da Netflix, da Snowflake e de outras empresas importantes. Frequentemente, a escolha de qual projeto usar se resume à preferência de um projeto mais estabelecido ou de um projeto mais ágil e mais novo.
Se você decidir que o Delta Lake é a escolha certa para sua organização, começar não quer dizer que você precise substituir toda a sua infraestrutura. Normalmente, isso envolve instalar o Delta Lake como uma camada sobre um data lake existente com a ajuda de um mecanismo de processamento compatível. Veja, a seguir, as três etapas principais:
Na maioria das vezes, o Delta Lake é combinado com o Apache Spark, embora ele também funcione com mecanismos como o Snowflake, Presto, Trino, Hive e outros. A escolha depende do seu ambiente de dados atual e de como você pretende consultar e processar os dados.
Em seguida, instale e configure as bibliotecas do Delta Lake no mecanismo de processamento escolhido. Esta etapa possibilita ao mecanismo ler e gravar tabelas Delta, além de executar esquemas e controlar as alterações por meio do log de transações.
Após configurar, é possível começar a criar tabelas Delta diretamente no seu armazenamento atual de data lake. Os dados são criados no formato Parquet, mas gerenciados por meio do log de transações do Delta, que possibilita atualizações, exclusões e consultas de Time Travel. A partir daí, é possível executar comandos SQL comuns para consultar, modificar ou mesclar conjuntos de dados.
Para obter o máximo valor de uma implementação de Delta Lake, as equipes devem manter algumas práticas comprovadas em mente:
Divida grandes conjuntos de dados em partições lógicas (por exemplo, por data ou região) para que as consultas possam ser eliminadas no subconjunto certo de arquivos, em vez de verificar todo o data lake. Por exemplo, um site de notícias pode partilhar dados de "clickstream" por dia, facilitando a execução de relatórios diários sem perder meses de registros não relacionados.
Monitore os metadados do log de transações e da tabela à medida que o volume de dados aumenta. Não deixe de compactar pequenos arquivos regularmente para evitar consultas lentas e armazenamento sobrecarregado. Com esse passo simples, é possível evitar que milhares de pequenos arquivos reduzam enormemente a velocidade das consultas.
Aplique ordenação Z para agrupar os dados relacionados. Isso melhora o desempenho das consultas que filtram em várias colunas, reduzindo o número de arquivos que precisam ser lidos. Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico pode solicitar dados de clientes por localização e histórico de compras para agilizar as consultas de recomendação.
Aplique regras para intervalos, tipos e formatos válidos quando novos dados são ingeridos. A captura antecipada de erros impede que registros ruins se espalhem em etapas posteriores. Se um sensor enviar uma leitura de temperatura negativa quando não deveria, o sistema poderá sinalizar ou bloqueá-la antes de comprometer o conjunto de dados.
Não use o Time Travel apenas para corrigir erros. Ele é um recurso também valioso para auditorias, reprodução de análises anteriores e testes de como a nova lógica teria funcionado com dados antigos. Dessa forma, as equipes podem validar um novo modelo de previsão com base nos dados do ano passado sem sobrescrever os números de produção atuais.
O Delta Lake combina a flexibilidade de um data lake e a confiabilidade de um data warehouse. Ao estruturar os recursos de tabela, como transações ACID, execução de esquemas, gestão de metadados e Time Travel, sobre o armazenamento existente, ele cria uma única fonte de dados confiável que pode dar suporte a dashboards de BI e modelos de aprendizado de máquina.
Para as organizações que criam plataformas de dados modernas, o Delta Lake tornou-se uma tecnologia fundamental, que simplifica a arquitetura, melhora a qualidade dos dados e reforça a governança. Olhando para o futuro, há uma tendência em direção a formatos abertos, inteligentes e integrados que tornam os dados mais utilizáveis em todas as áreas dos negócios. O Delta Lake está liderando esse desafio, apontando como será o futuro da arquitetura de dados.
As tabelas Delta são conjuntos de dados armazenados em um data lake e gerenciados com o log de transações de um Delta Lake. Elas parecem e funcionam como tabelas comuns, o que significa que você pode executar consultas SQL, atualizações e exclusões nelas. O log de transações monitora todas as mudanças, promovendo consistência e capacitando recursos, como time travel.
Um data lake tradicional é um repositório flexível para arquivos brutos, mas não tem recursos no nível de tabela, como transações, aplicação de esquemas e controle de versão. O Delta Lake adiciona esses recursos. Pense em como transformar uma pilha de arquivos em tabelas confiáveis e consultáveis que várias equipes poderão usar com confiança.
Um data lakehouse é uma arquitetura que combina os pontos fortes dos data lakes e dos data warehouses. Ele usa formatos de tabela aberta, como Delta Lake, para armazenar dados brutos e estruturados juntos, ao mesmo tempo em que oferece suporte a consultas, governança e desempenho confiáveis. O resultado é uma plataforma única, onde as empresas podem executar cargas de trabalho de BI e IA sem mover dados entre sistemas.
Sim. O Delta Lake é um projeto de código aberto da Linux Foundation. Seu caráter comunitário significa que ele continua a evoluir rapidamente, com novos recursos e integrações, que são as contribuições dadas por indivíduos e parceiros empresariais.
