Delta Lake erklärt: Datenzuverlässigkeit im Cloud-Speicher steigern

Was ist Delta Lake? 

Datengestützte Organisationen stehen heute vor der entscheidenden Herausforderung, eine Dateninfrastruktur aufzubauen, die sowohl flexibel genug ist, um vielfältige KI-Workloads zu bewältigen, als auch zuverlässig genug, um unternehmenskritische Anwendungen zu betreiben. Herkömmliche Data Lakes versprechen Flexibilität, werden aber oft zu Datensümpfen, die von Qualitätsproblemen, inkonsistenten Lese-/Schreibvorgängen und unzuverlässigen Pipelines geplagt sind.

Delta Lake wurde von Databricks entwickelt und bietet einen grundlegenden Wandel bei der Datenspeicherung und -verwaltung. Es bringt Zuverlässigkeit, Performance und ACID-Transaktionen in Data Lakes. Die Lakehouse-Architektur von Delta Lake ist jetzt Open-Source und wird täglich von Tausenden von Unternehmen genutzt. Sie kombiniert die Flexibilität von Data Lakes mit der Zuverlässigkeit von Data Warehouses. Delta Lake wandelt Data Lakes in produktionsreife Systeme um, ohne dabei an Flexibilität oder Kosteneffizienz einzubüßen. 

Warum herkömmliche Data Lakes nicht ausreichen

Data Lakes versprachen einen revolutionären Ansatz: Speichern Sie all Ihre Daten in günstigem Cloud-Speicher und fragen Sie sie bei Bedarf ab. Doch Unternehmen stellten fest, dass mangelnde Governance zu "Datensümpfen" mit Problemen wie schlechter Datenqualität, Duplikaten und inkonsistenten Schemata führen kann.

Während herkömmliche Data Lakes günstigen Speicher und Flexibilität bieten, fehlen ihnen entscheidende Zuverlässigkeits-Features. Infolgedessen sind Unternehmen mit folgenden allgemeinen Problemen konfrontiert:

• Keine Transaktionsgarantien: Ein fehlgeschlagener Schreibvorgang kann Ihre Daten beschädigen, ohne die Möglichkeit, die Änderungen rückgängig zu machen.
• Schemaerzwingung: Ohne einen Validierungsmechanismus werden fehlerhafte Daten geschrieben, wodurch nachgelagerte Prozesse unterbrochen werden. Data Scientists und Engineers verbringen oft mehr Zeit mit dem Debuggen von Datenqualitätsproblemen als mit der Erstellung von Modellen oder der Gewinnung von Erkenntnissen.
• Langsame Abfrage-Performance: Ohne intelligente Indizierung müssen Queries ganze Datasets durchsuchen, was Zeit und Compute-Ressourcen verschwendet.
• Versionskontrolle: Fehlende Versionskontrolle und Audit-Trails bedeuten, dass es keine Möglichkeit gibt, Änderungen nachzuverfolgen oder Datenänderungen zu prüfen, was für Compliance und Debugging unerlässlich ist.

Diese Einschränkungen zwingen viele Organisationen dazu, neben ihren Data Lakes separate Data Warehouses zu unterhalten, was zu doppelten Daten und doppeltem Engineering-Aufwand führt. Die Daten müssen aus dem Lake extrahiert, für die Warehouse-Kompatibilität transformiert und geladen werden, bevor sie für geschäftskritische Dashboards oder Analysen verwendet werden können. Dies führt zu veralteten Daten, erhöhter Komplexität und höherem Engineering-Aufwand.

Wie Delta Lake Zuverlässigkeit im großen Maßstab bereitstellt

Delta Lake gewährleistet Zuverlässigkeit durch drei miteinander verbundene Features: ACID-Transaktionen, Schema-Management und umfassende Versionierung.

ACID-Transaktionen und das Transaktionsprotokoll

Delta Lake implementiert vollständige ACID-Transaktionen (Atomarität, Konsistenz, Isolation und Dauerhaftigkeit). Dies ist für Datenpipelines wichtig, da Betrieb entweder vollständig oder gar nicht abgeschlossen wird, was Korruption, Teilaktualisierungen und Inkonsistenzen verhindert und die höchstmögliche Datenzuverlässigkeit und -integrität gewährleistet. 

Jede Änderung an einer Delta-Tabelle wird als Commit im JSON-Format im Transaktionsprotokoll aufgezeichnet, wodurch ein vollständiger Audit-Trail erstellt wird. Das Transaktionsprotokoll trennt logische Aktionen (Metadatenänderungen) von physischen Aktionen (Datendateiänderungen), damit sich Parquet-Dateien wie ein veränderlicher Speicher verhalten und gleichzeitig die Performancevorteile erhalten bleiben. Dieser Prozess verhindert beschädigte Schreibvorgänge, gewährleistet konsistente Lesevorgänge auch bei gleichzeitigen Operationen und ermöglicht zuverlässiges Streaming und eine zuverlässige Batch-Verarbeitung.

Schemaerzwingung und Schemaevolution

Delta Lake validiert bei jedem Schreibvorgang die Datentypen und fängt Fehler so frühzeitig ab, anstatt erst dann, wenn sie nachgelagerte Analyse- oder ML-Modelle beeinträchtigen. Wenn versucht wird, inkompatible Daten in eine Tabelle zu schreiben, bricht Delta Lake die Transaktion ab. Es ermöglicht auch die Aktualisierung von Tabellenschemata – wie das Hinzufügen von Spalten oder das Ändern von Typen bei Bedarf –, ohne dass Daten neu geschrieben werden müssen. Diese Kontrolle über Schemaänderungen bietet Flexibilität bei der Struktur und ermöglicht es Unternehmen, die Datenintegrität zu schützen, während sie sich an die Geschäftsanforderungen anpassen. 

Zeitreise und Datenversionierung

In Delta Lake erstellt jeder Schreibvorgang eine neue Version der Tabelle, wobei jede Version mit einer Versionsnummer und einem timestamp gespeichert wird. Das Transaktionsprotokoll führt einen vollständigen Verlauf, und Sie können Zeitreise verwenden, um jede frühere Version Ihrer Daten für Audits, Debugging und die Einhaltung gesetzlicher Compliance abzufragen. Sie können versehentliche Löschungen rückgängig machen, Daten über Zeiträume hinweg vergleichen und ML-Trainingsdatensätze reproduzieren. Auf Historische Daten kann mit einfacher Syntax wie VERSION AS OF oder TIMESTAMP AS OF einfach zugegriffen werden. Zum Beispiel können Sie Ihre Daten jederzeit mit einem RESTORE-Befehl wiederherstellen.

Performance-Optimierungen, die Delta Lake auszeichnen

Delta Lake bietet schnelle, zuverlässige Analytics im großen Maßstab durch ein intelligentes Datenlayout, eine einheitliche Batch- und Streaming-Verarbeitung und eine flexible und dennoch zuverlässige Lakehouse-Architektur.

Intelligentes Datenlayout und Indizierung

Das Überspringen von Daten (Data Skipping) ist eine der leistungsstärksten Optimierungen von Delta Lake. Während Daten geschrieben werden, sammelt Delta Lake Min/Max-Statistiken im Transaktionsprotokoll. Dies ermöglicht es der Engine, irrelevante Dateien bei Abfragen zu überspringen und den Prozess zu beschleunigen. Die Dateikomprimierung (File Compaction) konsolidiert kleine Dateien zu größeren, um den Metadaten-Overhead zu reduzieren und die Lese-Performance zu verbessern, während Z-Ordering zusammengehörige Daten innerhalb von Dateien zusammenfasst, um die Effektivität des Überspringens von Daten (Data Skipping) zu maximieren. Liquid Clustering, ein neueres Feature, verfolgt einen adaptiven Ansatz, indem es das Datenlayout automatisch basierend auf tatsächlichen Abfragemustern optimiert. Mit diesen Features berichten Unternehmen von einer 10- bis 100-fachen Verbesserung der Query-Performance in Delta Lake im Vergleich zum Scannen von rohen Parquet-Dateien in einem Data Lake.

Batch und Streaming zusammengeführt

Bei traditionellen Architekturen standen Nutzer vor der Wahl zwischen Batch- und Streaming-Verarbeitung. Die Lambda-Architektur entstand als eine Möglichkeit, beides zu unterstützen, aber in der Praxis überwog ihre zusätzliche Komplexität oft die Vorteile.

Delta Lake bewältigt beides mit einer einzigen Datenkopie durch eine enge Integration mit Apache Spark Structured Streaming. Streaming-Schreibvorgänge landen in Delta-Tabellen und stehen sofort für Batch-Abfragen zur Verfügung, was die Datenpipelines vereinfacht und gleichzeitig die Konsistenz aufrechterhält.

Delta Lake in der Lakehouse-Architektur

Die Lakehouse-Architektur überdenkt die Datenverwaltung von Grund auf, indem sie die Flexibilität, Scale und Kosteneffizienz von Data Lakes mit der Zuverlässigkeit, Performance und Governance von Data Warehouses kombiniert.

Delta Lake bietet die grundlegende Speicherschicht des Lakehouse. Es setzt auf bestehendem Cloud-Objektspeicher (wie S3, Azure Blob oder GCS) auf und fügt eine Verwaltungsschicht hinzu, die einfachen Dateispeicher in eine robuste Datenplattform umwandelt. Dadurch entfällt das traditionelle Zwei-Pipeline-Problem, bei dem Daten in den Lake geladen, dann extrahiert und erneut in Warehouses geladen werden. In Delta Lake muss kein separates ETL für die Lake-Ingestion und das Laden ins Warehouse gepflegt werden.

Das bedeutet, dass BI-Dashboards und ML-Modelle mit aktuellen statt veralteten, früher extrahierten Daten versorgt werden, was eine genauere Berichterstattung und zeitgerechtere Entscheidungen ermöglicht. Geschäftsanwender können Daten nun direkt im Lake mit BI-Tools abfragen, für die zuvor Data Warehouses erforderlich waren, was den Prozess vereinfacht und gleichzeitig Konsistenz und Zuverlässigkeit gewährleistet.

Medallion-Architektur mit Delta Lake

Databricks empfiehlt, Lakehouse-Daten mithilfe der Medallion-Architektur zu organisieren – bei der die Daten schrittweise über die Bronze-, Silber- und Gold-Ebenen verfeinert werden.

Bronze enthält Rohdaten aus Quellen mit minimaler Transformation, wobei der vollständige Verlauf erhalten bleibt. Silber enthält bereinigte und validierte Daten, bei denen Duplikate entfernt und Schemata angepasst wurden – die organisationale "Source of Truth". Gold enthält Aggregate auf Geschäftsebene und Feature-Tabellen, die für bestimmte Anwendungsfälle wie BI-Dashboards oder ML-Training optimiert sind.

Delta Lake-Features ermöglichen diese Architektur. Die Schemaerzwingung sichert die Qualität von Bronze über Silber bis hin zu Gold, mit ACID-Garantien auf jeder Ebene. Updates und Merges werden effizient ausgeführt, und Zeitreise verfolgt die Datenherkunft über die Ebenen hinweg.

Delta Lake vs. Andere Tabellenformate

Delta Lake ist nicht das einzige Lakehouse-Tabellenformat. Apache Iceberg und Apache Hudi bieten Alternativen. Obwohl alle drei die Kernprobleme (ACID, Versionierung und Performance) lösen, hängt die Wahl oft vom vorhandenen Stack und der Expertise des Teams ab.

Zu den Stärken von Delta Lake gehören die tiefe Integration in die Databricks-Plattform und die Spark-Laufzeitumgebung, die robuste Streaming-Unterstützung und inkrementelle Verarbeitung sowie ein einfacheres Betriebsmodell als Hudi. Das Delta Universal Format (UniForm) ermöglicht das Lesen von Delta-Tabellen mit Iceberg- und Hudi-Clients zur Interoperabilität. Delta Lake hat sich in der Produktion in großer Scale bewährt und verarbeitet täglich Exabytes für Kunden.

Unternehmen sollten sich für Delta Lake entscheiden, wenn sie:

• Nutzung in Databricks- oder Spark-zentrierten Ökosystemen
• Starke Vereinheitlichung von Batch und Streaming
• Ausgereifte, praxiserprobte Technologie

Im Gegensatz dazu eignet sich Iceberg für die Anforderungen an die Flexibilität bei mehreren Engines, und Hudi eignet sich hervorragend für Upsert-intensive Workloads und inkrementelle Pipelines.

Anwendungsfälle und Anwendungen aus der Praxis

Von der Echtzeit-Ingestion und den ACID-Garantien über reproduzierbares ML-Training, BI auf Warehouse-Niveau und prüffähige Governance unterstützt Delta Lake Produktions-Pipelines, die moderne Analysen, Modelle und Compliance ermöglichen.

Data-Engineering-Pipelines

Delta Lake ermöglicht die Aufnahme von Rohdaten aus mehreren Quellen in Bronze-Delta-Tabellen, und zwar genau so, wie sie empfangen wurden. Es transformiert und bereinigt Daten auf der Silver-Ebene mit ACID-Garantien, was partielle Aktualisierungen verhindert. Es erstellt Gold-Aggregate für eine schnelle Analytics-Nutzung.

Ein Beispiel ist der E-Commerce: Mit Delta Lake verfolgen Unternehmen Benutzerereignisse, Bestellungen und Lagerbestände in Echtzeit mit teamübergreifend konsistenten Daten. 

Workflows für maschinelles Lernen

Delta Lake ermöglicht es Engineers, über Zeitreise versionierte Datasets zu trainieren, um später eine exakte Modellreproduktion zu gewährleisten. Sie können Trainingsdatensätze inkrementell aktualisieren, wenn neue Daten eintreffen, ohne dass eine vollständige Neuverarbeitung erforderlich ist. Feature-Stores, die auf Delta Lake aufbauen, gewährleisten die Konsistenz zwischen Training und Bereitstellung. Datenherkunft und Versionsnachverfolgung erleichtern die Modellprüfung und Compliance. 

Business Intelligence und Analytics

Delta Lake ermöglicht es Benutzern, Delta Lake-Tabellen direkt mit BI-Tools mit Warehouse-ähnlicher Performance abzufragen. Dashboards sind immer auf dem neuesten Stand, sodass es keine ETL-Verzögerung zwischen dem Data Lake und dem Warehouse gibt, und Self-Service-Analysen ermöglichen es Geschäftsanwendern, auf saubere, verwaltete Daten in der Gold-Schicht zuzugreifen. 

Das bedeutet zum Beispiel, dass Finanzdienstleister Führungskräften Echtzeit-Risiko-Dashboards zur Verfügung stellen und gleichzeitig Audit-Trails pflegen können, während Einzelhändler Lagerbestände und Verkäufe mit aktuellen Daten überwachen.

Regulatorische Compliance und Data Governance

Delta Lake bietet eine starke, zentralisierte Data Governance, ohne die Analyseleistung zu beeinträchtigen. Seine Zeitreisefunktionen bieten umfassende Audit-Trails, sodass Unternehmen nachweisen können, wie die Daten zu einem beliebigen Zeitpunkt aussahen, während die Schemaerzwingung Compliance-Probleme verhindert, die durch fehlerhafte Daten verursacht werden. Zuverlässige ACID-Garantien gewährleisten die Compliance der DSGVO/des CCPA. 

Erste Schritte mit Delta Lake

Delta Lake ist einfach einzuführen, sei es über die vollständig optimierte Plattform von Databricks, das Open-Source-Ökosystem oder durch schnelle, unterbrechungsfreie Migrationen von bestehenden Data Lakes. Teams können schnell starten und sofort profitieren.

Integration in die Databricks-Plattform

Databricks ermöglicht eine nahtlose Nutzung von Delta Lake. Alle Tabellen sind standardmäßig Delta-Tabellen, ohne dass eine Konfiguration erforderlich ist. Die vollständig verwaltete Umgebung macht die Einrichtung und das Tuning der Infrastruktur überflüssig. Erweiterte, exklusiv für Databricks verfügbare Optimierungen werden automatisch ausgeführt, darunter die Beschleunigung der Photon-Engine, Predictive I/O, Dynamic File Pruning und Liquid Clustering.

Die Unity Catalog -Integration bietet eine zentralisierte Governance für Delta-Tabellen, die Zugriffskontrollen, Datenermittlung und Datenherkunft über eine einzige Schnittstelle verwaltet und den Betrieb erheblich vereinfacht.

Open-Source-Delta-Lake

Delta Lake ist Open-Source und wird von der Linux Foundation verwaltet, sodass es nicht an Databricks gebunden ist und überall verwendet werden kann. Es enthält Konnektoren für Presto, Trino, Athena, Flink, Hive, Snowflake, BigQuery und Redshift. Bereitstellung in jeder Cloud (AWS, Azure, GCP) oder on-premises mit HDFS. APIs unterstützen Scala, Java, Python und Rust. Und Sie sind nicht allein: Tausende von Beitragenden sind in der Delta Lake Community aktiv.

Der Einstieg ist so einfach wie das Schreiben von DataFrames in das Delta-Format in Spark – von da an ergeben sich die Vorteile automatisch.

Migration von bestehenden Data Lakes

Die Migration von bestehenden Data Lake zu Delta Lake ist ein optimierter Prozess. Bestehende Parquet- oder Iceberg-Tabellen werden mit einfachen Befehlen in Delta Lake konvertiert, die Metadaten aktualisieren, ohne die Daten neu zu schreiben. Riesige Datensätze werden in Sekundenschnelle konvertiert, wobei der Verlauf und die Metadaten erhalten bleiben. Die inkrementelle Migration macht es überflüssig, alle Daten auf einmal neu zu schreiben. Databricks bietet außerdem Tools, um die Migration zu beschleunigen und die Datenintegrität zu validieren, was zu einer minimalen Disruption bestehender Pipelines während des Übergangs führt. 

Die Zukunft von Delta Lake

Delta Lake verbessert die Performance weiterhin durch Innovationen, die die Funktionalität und die Integration in das Ökosystem erweitern. Delta Universal Format (UniForm) ermöglicht das Lesen von Delta-Tabellen mit Iceberg- oder Hudi-Clients ohne Konvertierung — einmal in Delta schreiben und mit jedem kompatiblen Tool abfragen. Liquid Clustering optimiert adaptiv das Datenlayout, Deletion Vectors ermöglichen schnelle Löschungen, ohne Dateien neu schreiben zu müssen, und verbesserte Algorithmen beschleunigen Merge-Operationen.

Ein wachsendes Ökosystem bedeutet, dass immer mehr Engines und Tools native Unterstützung für Delta Lake hinzufügen, darunter AWS, Azure, Google Cloud und Alibaba Cloud, was zu einer wachsenden Akzeptanz führt. Eine offene Governance durch die Linux Foundation gewährleistet eine herstellerneutrale Weiterentwicklung und eine von der Community vorangetriebene Entwicklung.

Fazit

Delta Lake löst die grundlegenden Zuverlässigkeitsprobleme, mit denen Data Lakes zu kämpfen haben. Als Grundlage für die Lakehouse-Architektur eliminiert Delta Lake die Komplexität einer dualen Lake-Warehouse-Struktur und bringt ACID-Transaktionen, Schemaerzwingung, Zeitreise und Performance-Optimierungen in den Cloud-Objektspeicher. Delta Lake hat sich im Scale bewährt und verarbeitet täglich Exabytes an Daten in Tausenden von Unternehmen. Es ist Open Source mit einer robusten Community, aber auf Databricks vollständig optimiert und mühelos einsetzbar.

In einer Ära, in der Daten und KI den Wettbewerbsvorteil definieren, verwandelt Delta Lake Datensümpfe in produktionsreife Datenplattformen. Es bietet die Zuverlässigkeit und Performance, die moderne Datenteams benötigen – ganz gleich, ob es sich um Startups handelt, die ihre ersten Datenplattformen aufbauen, oder um globale Unternehmen, die ihre Legacy-Infrastruktur modernisieren.

Bereit, eine zuverlässige Hochleistungs-Performance-Datenplattform aufzubauen? Erfahren Sie, wie Delta Lake und die Lakehouse-Architektur Ihre Dateninfrastruktur transformieren können. Jetzt mit Databricks loslegen und die Leistungsfähigkeit von Delta Lake mit vollständig verwalteten Optimierungen, automatischem Tuning und nahtloser Governance erleben – alles auf einer Plattform.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag