Guide complet des formats de table Lakehouse 2024 : Hudi vs Delta Lake vs Iceberg | Comparaison détaillée

Les trois mousquetaires du Lakehousing:

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Dans l'univers en constante évolution du Big Data et de l'analytique avancée, le concept de Lakehouse a émergé comme une solution révolutionnaire, combinant le meilleur des data lakes et des data warehouses. Au cœur de cette révolution se trouvent trois formats de table majeurs : Apache Hudi, Delta Lake et Apache Iceberg. Chacun offre des fonctionnalités ACID (Atomicité, Cohérence, Isolation, Durabilité) essentielles, mais avec des approches et des forces distinctes. Dans ce guide complet, nous allons plonger dans une comparaison détaillée de ces technologies de pointe pour vous aider à faire le choix le plus éclairé pour votre architecture data en 2024.

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Table des matières

1. incremental pipeline : La nouvelle frontière du traitement des données ( Adieux Lambda & Kappa )
2. Contrôle de concurrence : Gérer les écritures simultanées efficacement
3. Merge On Read : Équilibrer performance d'écriture et de lecture
4. Évolution des partitions : S'adapter à la croissance des données
5. Transactions ACID : La base d'un Lakehouse fiable
6. Quelle technologie Lakehouse choisir en 2024 ?
7. Conclusion et perspectives d'avenir

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Pipelines incrémentales : La nouvelle frontière du traitement des données

Apache Hudi : Pionnier des pipelines incrémentaux

• Suivi natif de tous les changements (ajouts, mises à jour, suppressions)
• Exposition des changements sous forme de flux
• Indexes au niveau des enregistrements pour un traitement efficace des changements

Delta Lake : Rattrapage avec le Change Data Feed

• Fonctionnalité récemment ouverte au public avec Delta Lake 2.0
• Permet la consommation incrémentale des changements

Apache Iceberg : Limité aux ajouts incrémentaux

• Lecture incrémentale disponible
• Ne supporte pas les mises à jour et suppressions incrémentales

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Contrôle de concurrence : Gérer les écritures simultanées efficacement

Apache Hudi : Contrôle de concurrence granulaire

• Contrôle optimiste de la concurrence (OCC) au niveau des fichiers
• Optimisé pour les mises à jour et suppressions fréquentes
• Permet des services de table asynchrones même dans des scénarios multi-écrivains

Delta Lake : Évolution du verrouillage JVM

• Initialement limité à un seul nœud Apache Spark
• Améliorations récentes pour le support multi-cluster

Apache Iceberg : OCC standard

• Supporte le contrôle optimiste de la concurrence
• Performances à évaluer dans des scénarios de mises à jour fréquentes

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Merge On Read : Équilibrer performance d'écriture et de lecture

Apache Hudi : Support complet de Merge On Read (MoR)

• Utilise une combinaison de fichiers Parquet et de fichiers journaux Avro
• Permet un équilibre flexible entre performance d'écriture et de lecture
• Idéal pour les workloads de streaming en temps quasi réel

Delta Lake : Approche basée sur les fichiers Delta

• Utilise des fichiers Delta pour stocker les modifications récentes
• Fusion lors des opérations de compaction

Apache Iceberg : Focalisation sur Copy On Write (CoW)

• Principalement orienté vers le modèle Copy On Write
• Performances d'écriture potentiellement limitées pour les mises à jour fréquentes

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Évolution des partitions : S'adapter à la croissance des données

Apache Hudi : Approche de clustering flexible

• Stratégie de clustering sans nécessité de repartitionnement
• Peut fonctionner avec ou sans partitions
• Comparable à la stratégie de micro-partitionnement de Snowflake

Delta Lake : Repartitionnement via réécriture

• Permet la modification du schéma de partition
• Nécessite généralement une réécriture des données

Apache Iceberg : Partitionnement caché

• Permet l'évolution des partitions sans réécriture complète
• Complexité potentielle avec plusieurs schémas de partitionnement coexistants

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Transactions ACID : La base d'un Lakehouse fiable

Apache Hudi

• Support complet des transactions ACID
• Optimisé pour les opérations fréquentes de mise à jour et de suppression

Delta Lake

• Transactions ACID natives
• Intégration étroite avec l'écosystème Databricks

Apache Iceberg

• Support des transactions ACID
• Forte compatibilité avec divers moteurs de requête

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Quelle technologie Lakehouse choisir en 2024 ?

Le choix entre Apache Hudi, Delta Lake et Apache Iceberg dépendra de vos besoins spécifiques :

• Optez pour Apache Hudi si :
  • Vous avez besoin de pipelines incrémentales avancées
  • Vos workloads nécessitent des mises à jour et suppressions fréquentes
  • La flexibilité entre performance d'écriture et de lecture est cruciale
• Choisissez Delta Lake si :
  • Vous êtes déjà dans l'écosystème Databricks
  • Vous recherchez une intégration étroite avec Apache Spark
  • La cohérence des transactions ACID est votre priorité absolue
• Préférez Apache Iceberg si :
  • Vous avez besoin d'une grande flexibilité dans l'évolution du schéma
  • L'intégration avec divers outils d'analyse (Dremio, Trino, Athena) est essentielle
  • Vous privilégiez la simplicité du modèle Copy On Write

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