Delta Lake Explicado: Aumente a confiabilidade dos dados no armazenamento em nuvem

O que é Delta Lake? 

As organizações que dependem de dados hoje enfrentam o desafio crítico de como construir uma infraestrutura de dados que seja flexível o suficiente para lidar com diversas cargas de trabalho de IA e confiável o suficiente para alimentar aplicações de missão crítica. Os data lakes tradicionais prometem flexibilidade, mas muitas vezes se tornam pântanos de dados repletos de problemas de qualidade, leitura e escrita inconsistentes e pipelines não confiáveis.

Desenvolvido pela Databricks, o Delta Lake oferece uma mudança fundamental no armazenamento e gerenciamento de dados, trazendo confiabilidade, desempenho e transações ACID para data lakes. Agora de código aberto e usado diariamente por milhares de organizações, a arquitetura lakehouse do Delta Lake combina a flexibilidade dos data lakes com a confiabilidade dos data warehouses. O Delta Lake transforma data lakes em sistemas prontos para produção sem sacrificar a flexibilidade ou a eficiência de custos. 

Por que os data lakes tradicionais são insuficientes

Os data lakes prometeram uma abordagem revolucionária: armazenar todos os seus dados em um armazenamento em nuvem barato e consultá-los quando necessário. Mas as organizações descobriram que a falta de governança pode resultar em "pântanos de dados" com problemas como baixa qualidade de dados, duplicatas e esquemas inconsistentes.

Embora os data lakes tradicionais ofereçam armazenamento barato e flexibilidade, eles não contêm recursos críticos de confiabilidade. Como resultado, as organizações enfrentam problemas comuns, incluindo:

• Sem garantias transacionais: uma operação de gravação com falha pode corromper seus dados, sem a capacidade de reverter as alterações.
• Imposição de esquema: sem um mecanismo de validação, dados ruins são gravados, quebrando os processos posteriores. Cientistas e engenheiros de dados muitas vezes gastam mais tempo depurando problemas de qualidade de dados do que construindo modelos ou gerando percepções.
• Desempenho lento de query: sem indexação inteligente, as queries precisam examinar datasets inteiros, desperdiçando tempo e recursos de compute.
• Controle de versão: a falta de controle de versão e de trilhas de auditoria significa que não há como rastrear alterações ou auditar modificações de dados, o que é essencial para a compliance regulatória e a depuração.

Essas limitações forçam muitas organizações a manter data warehouses separados juntamente com seus data lakes, duplicando dados e esforços de engenharia. Os dados precisam ser extraídos do lake, transformados para compatibilidade com o warehouse e carregados antes que possam alimentar dashboards ou analíticas essenciais para os negócios. Isso resulta em dados desatualizados, complexidade aumentada e maior sobrecarga de engenharia.

Como o Delta Lake oferece confiabilidade em escala

O Delta Lake garante a confiabilidade por meio de três recursos interligados: transações ACID, gerenciamento de esquema e versionamento abrangente.

Transações ACID e o Log de Transações

O Delta Lake implementa transações ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) completas. Isso é importante para os pipelines de dados porque as operações são concluídas por inteiro ou não são concluídas de forma alguma, evitando corrupção, atualizações parciais e inconsistências e garantindo a maior confiabilidade e integridade de dados possível. 

Cada alteração em uma tabela Delta é registrada como um commit em formato JSON no log de transações, criando uma trilha de auditoria completa. O log de transações separa as ações lógicas (alterações de metadados) das ações físicas (alterações de arquivos de dados), para fazer com que os arquivos Parquet se comportem como armazenamento mutável, mantendo os benefícios de desempenho. Esse processo evita gravações corrompidas, garante leituras consistentes mesmo durante operações concorrentes e permite transmissão e processamento em lote confiáveis.

Imposição e Evolução de Esquema

O Delta Lake valida os tipos de dados em cada operação de gravação, detectando erros com antecedência, em vez de quando eles prejudicam a analítica ou os modelos de ML subsequentes. Quando dados incompatíveis tentam ser gravados em uma tabela, o Delta Lake cancela a transação. Ele também permite que os esquemas das tabelas sejam atualizados, como adicionar colunas ou alterar tipos quando necessário, sem reescrever os dados. Esse controle sobre as alterações de esquema oferece flexibilidade com estrutura, permitindo que as organizações protejam a integridade de dados enquanto se adaptam às necessidades do negócio. 

Viagem do tempo e versionamento de dados

No Delta Lake, cada gravação cria uma nova versão da tabela, com cada versão salva por número de versão e timestamp. O log de transações mantém uma história completa, e você pode usar a viagem do tempo para consultar qualquer versão anterior dos seus dados para auditoria, depuração e compliance regulatória. Você pode reverter exclusões acidentais, comparar dados entre períodos e reproduzir datasets de treinamento de ML. A data histórica pode ser acessada facilmente com uma sintaxe simples, como VERSION AS OF ou TIMESTAMP AS OF. Por exemplo, você pode reverter seus dados a qualquer momento usando um comando RESTORE.

Otimizações de desempenho que diferenciam o Delta Lake

O Delta Lake oferece analítica rápida e confiável em escala através de uma disposição de dados inteligente, processamento unificado em lote e streaming e uma arquitetura lakehouse flexível e confiável.

Disposição e indexação de dados inteligentes

O data skipping representa uma das otimizações mais poderosas do Delta Lake. À medida que os dados são gravados, o Delta Lake coleta estatísticas de mín/máx no log de transações, permitindo que o mecanismo pule arquivos irrelevantes durante as queries e acelere o processo. A compactação de arquivos consolida arquivos pequenos em arquivos maiores para reduzir a sobrecarga de metadados e melhorar o desempenho da leitura, enquanto o Z-Ordering colocaliza dados relacionados dentro dos arquivos para maximizar a eficácia do data skipping. O Liquid clustering, um recurso mais recente, adota uma abordagem adaptativa, otimizando automaticamente a disposição dos dados com base nos padrões de query reais. Com esses recursos, as organizações relatam melhorias de desempenho de query de 10 a 100 vezes no Delta Lake em comparação com a varredura de arquivos Parquet brutos em um data lake.

Processamento unificado em lotes e streaming

Com as arquiteturas tradicionais, os usuários tinham que escolher entre o processamento em lotes e por transmissão. A arquitetura Lambda surgiu como uma forma de dar suporte a ambos, mas, na prática, sua complexidade adicional muitas vezes superava os benefícios.

O Delta Lake lida com ambos com uma única cópia de dados por meio de uma integração estreita com o Apache Spark Structured Streaming. As gravações de transmissão chegam às tabelas Delta e ficam imediatamente disponíveis para queries em lotes, simplificando os pipelines de dados e mantendo a consistência.

Delta Lake na arquitetura Lakehouse

A arquitetura lakehouse repensa fundamentalmente a gestão de dados ao combinar a flexibilidade, a escala e a eficiência de custos dos data lakes com a confiabilidade, o desempenho e a governança dos data warehouses.

O Delta Lake fornece a camada de armazenamento fundamental do lakehouse. Ele opera sobre o armazenamento de objetos em nuvem existente (como S3, Azure Blob ou GCS), adicionando uma camada de gerenciamento que transforma o armazenamento de arquivos simples em uma plataforma de dados robusta. Isso elimina o problema tradicional do pipeline duplo, em que os dados são carregados no lake, depois extraídos e carregados novamente em warehouses. No Delta Lake, não é necessário manter ETLs separados para a ingestão do lake e o carregamento do warehouse.

Isso significa que dashboards de BI e modelos de ML são alimentados com dados atuais, em vez de dados obsoletos extraídos anteriormente, para relatórios mais precisos e decisões mais oportunas. Usuários de negócios agora podem consultar dados diretamente no lake com ferramentas de BI que antes exigiam warehouses, simplificando o processo e preservando a consistência e a confiabilidade.

Arquitetura Medalhão com Delta Lake

A Databricks recomenda organizar os dados do lakehouse usando a arquitetura medalhão, refinando progressivamente os dados por meio das camadas Bronze, Silver e ouro.

A camada Bronze contém dados brutos de fontes com transformação mínima, preservando o histórico completo. A camada Silver tem dados limpos e validados, com duplicatas removidas e esquemas conformes — a "fonte da verdade" organizacional. A camada ouro contém agregados de nível de negócios e tabelas de recursos otimizadas para casos de uso específicos, como dashboards de BI ou treinamento de ML.

Os recursos do Delta Lake viabilizam essa arquitetura. A imposição de esquema mantém a qualidade das camadas Bronze, Silver e ouro, com garantias ACID em cada camada. Atualizações e merges são executadas com eficiência, e a viagem do tempo rastreia a linhagem de dados entre as camadas.

Delta Lake vs. Outros Formatos de Tabela

O Delta Lake não é o único formato de tabela de lakehouse; o Apache Iceberg e o Apache Hudi oferecem alternativas. Embora os três resolvam problemas centrais (ACID, versionamento e desempenho), a escolha geralmente depende do stack existente e da experiência da equipe.

Os pontos fortes do Delta Lake incluem integração profunda com a plataforma Databricks e o Runtime do Spark, suporte robusto a transmissão, processamento incremental e um modelo operacional mais simples do que o do Hudi. O Delta Universal Format (UniForm) permite a leitura de tabelas Delta com clientes Iceberg e Hudi para garantir a interoperabilidade. O Delta Lake foi testado e comprovado em produção em grande escala, processando exabytes diariamente para clientes.

As organizações devem escolher o Delta Lake quando:

• Usam ecossistemas Databricks ou centrados no Spark
• Necessidade de uma forte unificação de lotes e transmissão
• Quer tecnologia madura e comprovada em produção

Em contraste, o Iceberg atende às necessidades de flexibilidade de vários mecanismos, e o Hudi se destaca em cargas de trabalho com muitos upserts e em pipelines incrementais.

Casos de uso e aplicações do mundo real

Desde a ingestão em tempo real e garantias ACID até o treinamento de ML reproduzível, BI de nível de warehouse e governança auditável, o Delta Lake potencializa pipelines de produção que alimentam análises, modelos e compliance.

Pipelines de engenharia de dados

O Delta Lake permite a ingestão de dados brutos de várias fontes em tabelas Bronze do Delta exatamente como recebidos. Ele transforma e limpa os dados no nível Silver com garantias ACID, impedindo atualizações parciais. Ele cria agregados da camada ouro para consumo rápido em analítica.

Um exemplo é o e-commerce: com o Delta Lake, as empresas rastreiam eventos de usuários, pedidos e estoque em tempo real, com dados consistentes para todas as equipes. 

Fluxos de trabalho de Machine Learning

O Delta Lake permite que os engenheiros ensinem datasets versionados por meio da viagem do tempo para garantir a reprodução exata do modelo posteriormente. Eles podem atualizar os datasets de treinamento incrementalmente, à medida que novos dados chegam, sem reprocessamento completo. Os Feature Stores criados no Delta Lake mantêm a consistência entre o treinamento e a veiculação. A linhagem de dados e o acompanhamento de versão facilitam a auditoria de modelos e a compliance. 

Business Intelligence e analítica

O Delta Lake permite que os usuários consultem as tabelas do Delta Lake diretamente com ferramentas de BI com desempenho semelhante ao de um warehouse. Os dashboards estão sempre atualizados, portanto não há lag de ETL entre o data lake e o warehouse, e a analítica de autoatendimento capacita os usuários de negócios a acessar dados limpos e governados na camada ouro. 

Isso significa, por exemplo, que empresas de serviços financeiros podem fornecer aos executivos dashboards de risco em tempo real enquanto mantêm trilhas de auditoria, e os varejistas podem monitorar o estoque e as vendas com dados atuais.

Compliance regulatório e governança de dados

O Delta Lake oferece uma governança de dados forte e centralizada sem sacrificar o desempenho analítico. Seus recursos de viagem do tempo fornecem trilhas de auditoria abrangentes para que as organizações possam mostrar a aparência dos dados em qualquer momento, enquanto a imposição de esquema evita problemas de compliance causados por dados ruins. As garantias ACID confiáveis asseguram a compliance com a GDPR/CCPA. 

Introdução ao Delta Lake

O Delta Lake é fácil de adotar, seja por meio da plataforma totalmente otimizada da Databricks, do ecossistema de código aberto ou de migrações rápidas e sem interrupções de data lakes existentes. As equipes podem começar rapidamente e obter benefícios imediatos.

Integração com a Databricks Platform

O Databricks simplifica o uso do Delta Lake. Todas as tabelas são tabelas Delta por padrão, sem necessidade de configuração. O ambiente totalmente gerenciado elimina a configuração e o ajuste da infraestrutura. Otimizações avançadas exclusivas do Databricks são executadas automaticamente, incluindo aceleração do mecanismo Photon, I/O preditivo, poda dinâmica de arquivos e clusterização líquida.

A integração com o Unity Catalog fornece governança centralizada em todas as tabelas Delta, gerenciando controles de acesso, descobrimento de dados e linhagem a partir de uma única interface, simplificando significativamente as operações.

Delta Lake de código aberto

O Delta Lake é de código aberto, governado pela Linux Foundation, portanto, não está vinculado ao Databricks e pode ser usado em qualquer lugar. Inclui conectores para Presto, Trino, Athena, Flink, Hive, Snowflake, BigQuery e Redshift. Implante em qualquer cloud (AWS, Azure, GCP) ou on-premises com HDFS. As APIs são compatíveis com Scala, Java, Python e Rust. E você não estará sozinho: milhares de contribuidores estão ativos na comunidade Delta Lake.

Começar é tão simples quanto gravar DataFrames no formato Delta no Spark — a partir daí, os benefícios são automáticos.

Migração de data lakes existentes

A migração de data lakes existentes para o Delta Lake é um processo simplificado. As tabelas Parquet ou Iceberg existentes são convertidas para o Delta Lake com comandos simples que atualizam os metadados sem reescrever os dados. Conjuntos de dados massivos são convertidos em segundos, preservando a história e os metadados. A migração incremental elimina a necessidade de reescrever todos os dados de uma só vez. A Databricks também fornece ferramentas para acelerar a migração e validar a integridade de dados para interrupção mínima nos pipelines existentes durante a transição. 

O Futuro do Delta Lake

O Delta Lake continua melhorando o desempenho com inovações que expandem as capacidades e a integração com o ecossistema. O Delta Universal Format (UniForm) permite a leitura de tabelas Delta com clientes Iceberg ou Hudi sem conversão — escreva uma vez no Delta e query usando qualquer ferramenta compatível. O clustering líquido otimiza a disposição dos dados de forma adaptativa, os vetores de exclusão permitem exclusões rápidas sem reescrever arquivos e algoritmos aprimorados aceleram as operações de merge.

Um ecossistema em expansão significa que mais mecanismos e ferramentas estão adicionando suporte nativo ao Delta Lake, incluindo AWS, Azure, Google Cloud e Alibaba Cloud, levando a uma adoção crescente. A governança aberta através da Linux Foundation garante uma evolução neutra em relação a fornecedores e um desenvolvimento impulsionado pela comunidade.

Conclusão

O Delta Lake resolve os problemas fundamentais de confiabilidade que afetam os data lakes. Como base da arquitetura lakehouse, o Delta Lake elimina a complexidade dupla de lake-warehouse e traz transações ACID, imposição de esquema, viagem do tempo e otimizações de desempenho para o armazenamento de objetos na nuvem. O Delta Lake tem sua eficácia comprovada em escala, processando exabytes diariamente em milhares de organizações. É de código aberto, com uma comunidade robusta, mas totalmente otimizado e fácil de usar no Databricks.

Em uma era em que os dados e a IA definem a vantagem competitiva, o Delta Lake transforma pântanos de dados em plataformas de dados prontas para produção. Ele oferece a confiabilidade e o desempenho que as equipes de dados modernas exigem, sejam startups construindo suas primeiras plataformas de dados ou empresas globais modernizando a infraestrutura legada.

Pronto para construir uma plataforma de dados confiável e de alto desempenho? Descubra como o Delta Lake e a arquitetura lakehouse podem transformar sua infraestrutura de dados. Comece a usar o Databricks e experimente o poder do Delta Lake com otimizações totalmente gerenciadas, ajuste automático e governança integrada — tudo em uma única plataforma.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original