Delta Lake spiegato: aumenta l'affidabilità dei dati nello storage su cloud

Che cos'è Delta Lake? 

Oggi le organizzazioni basate sui dati devono affrontare la sfida cruciale di come creare un'infrastruttura dati che sia abbastanza flessibile da gestire diversi carichi di lavoro di IA e abbastanza affidabile da alimentare applicazioni mission-critical. I data lake tradizionali promettono flessibilità, ma spesso diventano "data swamp" (paludi di dati) afflitti da problemi di qualità, letture/scritture incoerenti e pipeline inaffidabili.

Sviluppato da Databricks, Delta Lake offre un cambiamento fondamentale nell'archiviazione e nella gestione dei dati, portando affidabilità, prestazioni e transazioni ACID ai data lake. Ora open source e utilizzato quotidianamente da migliaia di organizzazioni, l'architettura lakehouse di Delta Lake unisce la flessibilità dei data lake con l'affidabilità dei data warehouse. Delta Lake trasforma i data lake in sistemi pronti per la produzione senza sacrificare flessibilità o efficienza dei costi. 

Perché i data lake tradizionali non sono sufficienti

I data lake promettevano un approccio rivoluzionario: archiviare tutti i dati in uno spazio di archiviazione cloud a basso costo ed eseguire query quando necessario. Tuttavia, le organizzazioni hanno scoperto che la mancanza di governance può portare alla creazione di "data swamp", con problemi quali scarsa qualità dei dati, duplicati e schemi incoerenti.

Mentre i data lake tradizionali offrono archiviazione a basso costo e flessibilità, mancano di funzionalità di affidabilità critiche. Di conseguenza, le organizzazioni affrontano problemi comuni, tra cui:

• Nessuna garanzia transazionale: un'operazione di scrittura non riuscita può danneggiare i dati senza alcuna possibilità di annullare le modifiche.
• applicazione di uno schema: senza un meccanismo di convalida, vengono scritti dati errati, interrompendo i processi a valle. Data scientist e ingegneri spesso dedicano più tempo al debug di problemi di qualità dei dati che alla creazione di modelli o alla generazione di approfondimenti.
• Prestazioni lente delle query: senza un'indicizzazione intelligente, le query devono analizzare interi set di dati, sprecando tempo e risorse compute.
• Controllo delle versioni: la mancanza di un controllo delle versioni e di percorsi di audit significa che non c'è modo di tracciare le modifiche o di verificare le modifiche ai dati, un aspetto essenziale per la conformità alle normative e per il debug.

Queste limitazioni costringono molte organizzazioni a mantenere data warehouse separati accanto ai loro data lake, duplicando i dati e gli sforzi di ingegneria. I dati devono essere estratti dal lake, trasformati per la compatibilità con il warehouse e caricati prima di poter alimentare dashboard o analitiche business-critical. Questo comporta dati obsoleti, maggiore complessità e un più elevato overhead di ingegneria.

Come Delta Lake offre affidabilità su larga scala

Delta Lake garantisce l'affidabilità tramite tre funzionalità interconnesse: transazioni ACID, gestione dello schema e controllo completo delle versioni.

Transazioni ACID e log delle transazioni

Delta Lake implementa transazioni complete di tipo ACID (Atomicità, Coerenza, Isolamento e Durabilità). Ciò è importante per le pipeline di dati perché le attività operative o si completano interamente o non si completano affatto, prevenendo così la corruzione, gli aggiornamenti parziali e le incoerenze e garantendo la massima affidabilità e integrità possibili dei dati. 

Ogni modifica a una tabella Delta viene registrata come commit in formato JSON all'interno del log delle transazioni, creando un audit trail completo. Il log delle transazioni separa le azioni logiche (modifiche ai metadati) dalle azioni fisiche (modifiche ai file di dati), per far sì che i file Parquet si comportino come uno storage mutabile, mantenendo al contempo i vantaggi in termini di prestazioni. Questo processo impedisce le scritture corrotte, garantisce letture coerenti anche durante le attività operative simultanee e abilita un'elaborazione affidabile in streaming e batch.

Applicazione di uno schema ed evoluzione

Delta Lake convalida i tipi di dati a ogni operazione di scrittura, individuando tempestivamente gli errori invece di attendere che compromettano le analitiche a valle o i modelli di ML. Quando dati incompatibili tentano la scrittura in una tabella, Delta Lake annulla la transazione. Consente inoltre di aggiornare gli schemi delle tabelle, ad esempio aggiungendo colonne o modificando i tipi quando necessario, senza riscrivere i dati. Questo controllo delle modifiche dello schema offre flessibilità nella struttura, consentendo alle organizzazioni di proteggere l'integrità dei dati e di adattarsi alle esigenze aziendali. 

Time Travel e controllo delle versioni dei dati

In Delta Lake, ogni scrittura crea una nuova versione della tabella, con ogni versione salvata tramite numero di versione e timestamp. Il log delle transazioni mantiene una cronologia completa e si può usare il time travel per interrogare qualsiasi versione precedente dei dati per audit, debug e conformità normativa. È possibile annullare le eliminazioni accidentali, confrontare i dati in diversi periodi di tempo e riprodurre i set di dati di addestramento di ML. I dati storici sono facilmente accessibili con una sintassi semplice, come VERSION AS OF o TIMESTAMP AS OF. Ad esempio, è possibile ripristinare i dati in qualsiasi momento utilizzando un comando RESTORE.

Ottimizzazioni delle prestazioni che contraddistinguono Delta Lake

Delta Lake offre analitiche veloci e affidabili su Scale grazie a un layout dei dati intelligente, un'elaborazione unificata in batch e in streaming e un'architettura lakehouse flessibile ma affidabile.

Layout dei dati e indicizzazione intelligenti

Il data skipping rappresenta una delle ottimizzazioni più potenti di Delta Lake. Mentre i dati vengono scritti, Delta Lake raccoglie statistiche min/max nel registro delle transazioni, consentendo al motore di saltare i file irrilevanti durante le query e velocizzando il processo. La compattazione dei file consolida i file di piccole dimensioni in file più grandi per ridurre l'overhead dei metadati e migliorare le prestazioni di lettura, mentre lo Z-Ordering colloca i dati correlati all'interno dei file per massimizzare l'efficacia del data skipping. Il liquid clustering, una funzionalità più recente, adotta un approccio adattivo, ottimizzando automaticamente il layout dei dati in base ai modelli di query effettivi. Con queste funzionalità, le organizzazioni segnalano miglioramenti delle prestazioni delle query da 10 a 100 volte in Delta Lake rispetto alla scansione di file Parquet grezzi in un data lake.

Batch e streaming unificati

Con le architetture tradizionali, gli utenti si sono trovati di fronte alla scelta tra l'elaborazione batch e quella in streaming. L'architettura Lambda è emersa come un modo per supportare entrambe le modalità, ma in pratica la sua maggiore complessità spesso superava i benefici.

Delta Lake gestisce entrambi con una singola copia dei dati grazie a una stretta integrazione con Apache Spark Structured Streaming. Le scritture in streaming arrivano nelle tabelle Delta e diventano immediatamente disponibili per le query batch, semplificando le pipeline di dati e mantenendo la coerenza.

Delta Lake nell'architettura Lakehouse

L'architettura lakehouse ripensa radicalmente la gestione dei dati combinando la flessibilità, la scalabilità e l'efficienza dei costi dei data lake con l'affidabilità, le prestazioni e la governance dei data warehouse.

Delta Lake fornisce il livello di archiviazione fondamentale della lakehouse. Si basa su spazi di archiviazione di oggetti cloud esistenti (come S3, Azure Blob o GCS), aggiungendo un livello di gestione che trasforma la semplice archiviazione di file in una solida piattaforma dati. Ciò elimina il tradizionale problema della doppia pipeline in cui i dati vengono caricati nel lake, e poi estratti e ricaricati nei warehouse. In Delta Lake, non è necessario mantenere ETL separati per l'inserimento nel lake e il caricamento nel warehouse.

Ciò significa che le dashboard di BI e i modelli di ML vengono alimentati con dati aggiornati, invece di dati obsoleti estratti in precedenza, per un reporting più accurato e decisioni più tempestive. Gli utenti aziendali ora possono eseguire query sui dati direttamente nel lake con strumenti di BI che in precedenza richiedevano i warehouse, semplificando il processo e preservando al contempo coerenza e affidabilità.

Architettura Medallion con Delta Lake

Databricks consiglia di organizzare i dati della lakehouse utilizzando un'architettura a medaglione, affinando progressivamente i dati attraverso i livelli Bronze, Silver e Gold.

Il livello Bronze contiene dati grezzi dalle fonti con una trasformazione minima, preservando la cronologia completa. Il livello Silver contiene dati puliti e convalidati, da cui sono stati rimossi i duplicati e con schemi conformi: la "fonte di verità" dell'organizzazione. Il livello Gold contiene aggregati a livello di business e tabelle di feature ottimizzate per casi d'uso specifici, come le dashboard di BI o l'addestramento di ML.

Le funzionalità di Delta Lake abilitano questa architettura. L'applicazione di uno schema mantiene la qualità dal livello Bronze al Silver fino al Gold, con garanzie ACID a ogni livello. Aggiornamenti e Merge vengono eseguiti in modo efficiente e il time travel traccia il lineage tra i livelli.

Delta Lake vs. Altri formati di tabella

Delta Lake non è l'unico formato di tabella per lakehouse; Apache Iceberg e Apache Hudi offrono delle alternative. Sebbene tutti e tre risolvano problemi fondamentali (ACID, controllo delle versioni e prestazioni), la scelta dipende spesso dallo stack esistente e dalle competenze del team.

I punti di forza di Delta Lake includono una profonda integrazione con la piattaforma Databricks e il runtime di Spark, un solido supporto per lo streaming e l'elaborazione incrementale e un modello operativo più semplice rispetto a Hudi. Il formato Delta Universal Format (UniForm) consente di leggere le tabelle Delta con i client Iceberg e Hudi per garantire l'interoperabilità. Delta Lake è stato ampiamente collaudato in produzione su vasta scala, elaborando ogni giorno exabyte di dati per i clienti.

Le organizzazioni dovrebbero scegliere Delta Lake quando:

• Per chi utilizza ecosistemi Databricks o incentrati su Spark
• Necessità di una solida unificazione di batch e streaming
• Desideri una tecnologia matura e collaudata in produzione

Al contrario, Iceberg è adatto per esigenze di flessibilità multi-engine, mentre Hudi eccelle per carichi di lavoro con un elevato numero di operazioni di upsert e per le pipeline incrementali.

Casi d'uso reali e applicazioni

Dall'ingestion in tempo reale e le garanzie ACID all'addestramento ML riproducibile, alla BI di livello warehouse e a una governance verificabile, Delta Lake potenzia le pipeline di produzione che alimentano analitiche, modelli e conformità moderni.

Pipeline di ingegneria dei dati

Delta Lake consente l'ingestione di dati grezzi da più fonti in tabelle Bronze Delta esattamente come vengono ricevuti. Trasforma e pulisce i dati a livello Silver con garanzie ACID, impedendo aggiornamenti parziali. Crea aggregati a livello Gold per un rapido consumo analitico.

Un esempio è l'e-commerce: utilizzando Delta Lake, le aziende tracciano gli eventi degli utenti, gli ordini e l'inventario in tempo reale con dati coerenti tra tutti i team. 

Flussi di lavoro di machine learning

Delta Lake consente agli ingegneri di addestrare set di dati sottoposti a versioning tramite il time travel per garantire la riproduzione esatta del modello in un secondo momento. Sono in grado di aggiornare in modo incrementale i set di dati di addestramento, man mano che arrivano nuovi dati, senza una rielaborazione completa. I negozi di funzionalità basati su Delta Lake mantengono la coerenza tra la fase di addestramento e quella di erogazione. Provenienza dei dati e il monitoraggio delle versioni facilitano l'auditing e la conformità dei modelli. 

Business Intelligence e analitiche

Delta Lake consente agli utenti di interrogare le tabelle Delta Lake direttamente con strumenti di BI, con prestazioni simili a quelle di un warehouse. Le dashboard sono sempre aggiornate, quindi non c'è ritardo ETL tra il data lake e il warehouse, e le analitiche self-service consentono agli utenti aziendali di accedere a dati puliti e governati nel livello Gold. 

Ciò significa, ad esempio, che le società di servizi finanziari possono fornire ai dirigenti dashboard di rischio in tempo reale mantenendo al contempo le audit trail, e i retailer possono monitorare l'inventario e le vendite con dati aggiornati.

Conformità normativa e governance dei dati

Delta Lake offre una governance dei dati solida e centralizzata senza sacrificare le prestazioni analitiche. Le sue funzionalità di time travel forniscono audit trail completi, in modo che le organizzazioni possano mostrare l'aspetto dei dati in qualsiasi momento, mentre l'applicazione di uno schema previene i problemi di conformità causati da dati non validi. Le affidabili garanzie ACID assicurano la conformità a GDPR/CCPA. 

Primi passi con Delta Lake

Delta Lake è facile da adottare, sia tramite la piattaforma completamente ottimizzata di Databricks, l'ecosistema open‑source o migrazioni rapide e non disruptive dai data lake esistenti. I team possono start rapidamente e ottenere vantaggi immediati.

Integrazione con la Databricks Platform

Databricks semplifica l'utilizzo di Delta Lake. Tutte le tabelle sono tabelle Delta per default, senza che sia richiesta alcuna configurazione. L'ambiente completamente gestito elimina la configurazione dell'infrastruttura e il tuning. Le ottimizzazioni avanzate esclusive di Databricks vengono eseguite automaticamente, tra cui l'accelerazione del motore Photon, l'I/O predittivo, il dynamic file pruning e il liquid clustering.

L'integrazione con Unity Catalog fornisce una governance centralizzata per tutte le tabelle Delta, gestendo i controlli di accesso, l'individuazione dei dati e il lineage dei dati da un'unica interfaccia, semplificando notevolmente le attività operative.

Delta Lake open source

Delta Lake è open-source, gestito dalla Linux Foundation, quindi non è vincolato a Databricks e può essere utilizzato ovunque. Include connettori per Presto, Trino, Athena, Flink, Hive, Snowflake, BigQuery e Redshift. Esegui la distribuzione su qualsiasi cloud (AWS, Azure, GCP) o on-premise con HDFS. Le API supportano Scala, Java, Python e Rust. E non sarai solo: migliaia di collaboratori sono attivi nella community di Delta Lake.

Iniziare è semplice come scrivere DataFrame in formato Delta in Spark; da quel momento in poi, i vantaggi sono automatici.

Migrazione da data lake esistenti

La migrazione dai data lake esistenti a Delta Lake è un processo semplificato. Le tabelle Parquet o Iceberg esistenti si convertono in Delta Lake con comandi semplici che aggiornano i metadati senza riscrivere i dati. Enormi set di dati si convertono in pochi secondi, preservando la cronologia e i metadati. La migrazione incrementale elimina la necessità di riscrivere tutti i dati in una sola volta. Databricks fornisce anche strumenti per accelerare la migrazione e convalidare l'integrità dei dati, garantendo un'interruzione minima delle pipeline esistenti durante la transizione. 

Il futuro di Delta Lake

Delta Lake continua a migliorare le prestazioni con innovazioni che espandono le capacità e l'integrazione dell'ecosistema. Il formato universale Delta (UniForm) consente di leggere le tabelle Delta con client Iceberg o Hudi senza conversione: scrivi una volta in Delta ed esegui query utilizzando qualsiasi strumento compatibile. Il clustering liquido ottimizza in modo adattivo il layout dei dati, i vettori di eliminazione consentono eliminazioni rapide senza riscrivere i file e algoritmi migliorati accelerano le attività operative di merge.

Un ecosistema in espansione significa che un numero sempre maggiore di motori e strumenti sta aggiungendo il supporto nativo per Delta Lake, tra cui AWS, Azure, Google Cloud e Alibaba Cloud, il che porta a un'adozione crescente. La governance aperta tramite la Linux Foundation garantisce un'evoluzione indipendente dai fornitori e uno sviluppo guidato dalla community.

Conclusione

Delta Lake risolve i problemi fondamentali di affidabilità che affliggono i data lake. In qualità di fondamento dell'architettura lakehouse, Delta Lake elimina la doppia complessità data lake-warehouse e porta transazioni ACID, applicazione di uno schema, time travel e ottimizzazioni delle prestazioni nell'archiviazione di oggetti su cloud. Delta Lake ha dato prova di sé su larga scala, elaborando exabyte di dati ogni giorno in migliaia di organizzazioni. È open source, con una solida community, ma è completamente ottimizzato e semplice da usare su Databricks.

In un'era in cui i dati e l'AI definiscono il vantaggio competitivo, Delta Lake trasforma i "data swamp" (paludi di dati) in piattaforme dati di livello produttivo. Fornisce l'affidabilità e le prestazioni richieste dai moderni team di dati, sia che si tratti di startup che creano le loro prime piattaforme dati o di aziende globali che modernizzano infrastrutture legacy.

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(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale