慕ke 多层次构建企业级大数据平台,成就全能型大数据开发
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数据湖与数据仓库的融合是现代数据架构演进的重要趋势,旨在结合两者的优势,提供一种既能灵活存储多类型数据,又能高效查询与治理数据的解决方案。Delta Lake与Iceberg作为开源的表格式技术,在这一融合过程中扮演着核心角色,它们共同构建了新一代的数据存储层。
一、数据湖与数据仓库的融合背景
传统数据仓库在处理现代数据需求时面临诸多限制,如高昂的存储和计算成本、处理海量多样化数据的能力不足,以及数据从产生到可供分析的端到端延迟过高。而数据湖虽然提供了低成本、灵活的存储,但往往缺乏数据可靠性、治理能力和查询性能,导致所谓的“数据沼泽”问题。因此,湖仓一体(Lakehouse)架构应运而生,旨在结合数据湖的灵活性、可扩展性和成本效益,以及数据仓库的数据管理、可靠性和性能优势。
二、Delta Lake与Iceberg的核心特性
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Delta Lake
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ACID事务:Delta Lake通过事务日志实现ACID事务能力,确保数据的一致性和可靠性。
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模式演进:允许用户在不重写现有数据的情况下演进表模式,如添加新列或更改列类型。
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时间旅行:支持数据版本控制,用户可以通过指定版本号或时间戳来查询表的历史快照。
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与Spark的紧密集成:Delta Lake与Apache Spark API完全兼容,并与Spark Structured Streaming紧密集成,支持批处理和流处理的无缝操作。
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Iceberg
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高性能查询:Iceberg为超大规模表提供了高性能的查询能力,支持以类似于SQL的形式处理数据。
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可伸缩性:Iceberg是专门为对象存储(如S3)而设计的,具有良好的可伸缩性。
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数据湖表格式:Iceberg提供了一种新的数据湖表格式,内置了许多最佳实践,如数据分区、文件合并等。
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多引擎支持:Iceberg支持多种计算引擎,如Spark、Presto等,提供了建表的API,用户可以使用该API指定表名、schema、partition信息等。
三、Delta Lake+Iceberg构建新一代存储层
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统一存储与处理
Delta Lake和Iceberg都直接在数据湖存储(如Parquet文件)之上提供关键功能,如ACID事务、模式演进等。这使得它们能够支持传统数仓的分析负载,同时降低了存储和计算成本。
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降低延迟与成本
通过支持实时或近实时数据写入,并允许直接在湖上进行高性能查询和处理,Delta Lake和Iceberg极大地缩短了数据分析的端到端时间。此外,它们利用廉价的云对象存储和开放表格式,替代昂贵的专有数仓存储和计算资源,进一步降低了成本。
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增强数据治理与可靠性
Delta Lake和Iceberg通过事务管理、模式约束和性能优化等关键能力,增强了数据湖的可靠性和可管理性。这使得在数据湖上构建可靠、高性能的分析平台成为可能。
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支持多样化分析工作负载
在单一数据副本上支持多样化的分析工作负载是Delta Lake和Iceberg的另一大优势。这包括BI报表、SQL分析、数据科学和机器学习等,为用户提供了更加灵活和便捷的数据分析方式。
四、结论
综上所述,Delta Lake与Iceberg作为开源的表格式技术,在数据湖与数据仓库的融合过程中发挥着重要作用。它们通过提供ACID事务、模式演进、时间旅行等关键功能,增强了数据湖的可靠性和可管理性;同时,通过降低延迟与成本、增强数据治理与可靠性以及支持多样化分析工作负载等优势,为新一代数据存储层的构建提供了有力支持。随着技术的不断发展和完善,Delta Lake与Iceberg有望在更多领域得到广泛应用和推广。
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数据湖与数据仓库的融合是现代数据架构演进的重要趋势,旨在结合两者的优势,提供一种既能灵活存储多类型数据,又能高效查询与治理数据的解决方案。Delta Lake与Iceberg作为开源的表格式技术,在这一融合过程中扮演着核心角色,它们共同构建了新一代的数据存储层。
一、数据湖与数据仓库的融合背景
传统数据仓库在处理现代数据需求时面临诸多限制,如高昂的存储和计算成本、处理海量多样化数据的能力不足,以及数据从产生到可供分析的端到端延迟过高。而数据湖虽然提供了低成本、灵活的存储,但往往缺乏数据可靠性、治理能力和查询性能,导致所谓的“数据沼泽”问题。因此,湖仓一体(Lakehouse)架构应运而生,旨在结合数据湖的灵活性、可扩展性和成本效益,以及数据仓库的数据管理、可靠性和性能优势。
二、Delta Lake与Iceberg的核心特性
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Delta Lake
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ACID事务:Delta Lake通过事务日志实现ACID事务能力,确保数据的一致性和可靠性。
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模式演进:允许用户在不重写现有数据的情况下演进表模式,如添加新列或更改列类型。
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时间旅行:支持数据版本控制,用户可以通过指定版本号或时间戳来查询表的历史快照。
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与Spark的紧密集成:Delta Lake与Apache Spark API完全兼容,并与Spark Structured Streaming紧密集成,支持批处理和流处理的无缝操作。
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Iceberg
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高性能查询:Iceberg为超大规模表提供了高性能的查询能力,支持以类似于SQL的形式处理数据。
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可伸缩性:Iceberg是专门为对象存储(如S3)而设计的,具有良好的可伸缩性。
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数据湖表格式:Iceberg提供了一种新的数据湖表格式,内置了许多最佳实践,如数据分区、文件合并等。
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多引擎支持:Iceberg支持多种计算引擎,如Spark、Presto等,提供了建表的API,用户可以使用该API指定表名、schema、partition信息等。
三、Delta Lake+Iceberg构建新一代存储层
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统一存储与处理
Delta Lake和Iceberg都直接在数据湖存储(如Parquet文件)之上提供关键功能,如ACID事务、模式演进等。这使得它们能够支持传统数仓的分析负载,同时降低了存储和计算成本。
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降低延迟与成本
通过支持实时或近实时数据写入,并允许直接在湖上进行高性能查询和处理,Delta Lake和Iceberg极大地缩短了数据分析的端到端时间。此外,它们利用廉价的云对象存储和开放表格式,替代昂贵的专有数仓存储和计算资源,进一步降低了成本。
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增强数据治理与可靠性
Delta Lake和Iceberg通过事务管理、模式约束和性能优化等关键能力,增强了数据湖的可靠性和可管理性。这使得在数据湖上构建可靠、高性能的分析平台成为可能。
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支持多样化分析工作负载
在单一数据副本上支持多样化的分析工作负载是Delta Lake和Iceberg的另一大优势。这包括BI报表、SQL分析、数据科学和机器学习等,为用户提供了更加灵活和便捷的数据分析方式。
四、结论
综上所述,Delta Lake与Iceberg作为开源的表格式技术,在数据湖与数据仓库的融合过程中发挥着重要作用。它们通过提供ACID事务、模式演进、时间旅行等关键功能,增强了数据湖的可靠性和可管理性;同时,通过降低延迟与成本、增强数据治理与可靠性以及支持多样化分析工作负载等优势,为新一代数据存储层的构建提供了有力支持。随着技术的不断发展和完善,Delta Lake与Iceberg有望在更多领域得到广泛应用和推广。