Delta Lake : Le Lakehouse par Databricks
Delta Lake, conçu par Databricks, est une couche de stockage open source pour Apache Spark. Il offre des transactions ACID, le Time Travel, et des optimisations comme Z-Ordering. Idéal pour fiabiliser et accélérer les workflows Big Data, bien qu’optimisé pour l’écosystème Databricks.
Introduction
Dans un monde où les données explosent en volume et en complexité, les solutions traditionnelles comme les bases de données relationnelles ou les systèmes Hadoop montrent leurs limites. Delta Lake émerge comme une réponse moderne à ces défis, combinant la puissance d'Apache Spark avec des fonctionnalités avancées comme la gestion des métadonnées, la conformité ACID, et des optimisations intelligentes.
Qu’est-ce que Delta Lake ?
Delta Lake est une couche de stockage optimisée conçue pour fonctionner avec Apache Spark et Databricks. Voici ses caractéristiques principales :
- Open source : Utilisable en dehors de Databricks.
- Format par défaut dans Databricks : Mais compatible avec d'autres écosystèmes.
- Extension de Parquet : Avec un journal de transactions (Delta Log) pour assurer la cohérence des données.
- Conformité ACID : Garantit l’atomicité, la cohérence, l’isolation et la durabilité des transactions.
Fonctionnalités clés de Delta Lake
- Transactions ACID : Protection des données grâce à la sérialisation.
- Métadonnées scalables : Gestion facile des tables de plusieurs pétaoctets contenant des milliards de partitions et de fichiers.
- Time Travel : Accès et restauration des versions antérieures des données.
- Traitement batch / streaming unifié
- Validation / évolution du schéma : Validation stricte du schéma, ou évolution contrôlée.
- Historique : Enregistrement de tous les détails des modifications.
Cas d’utilisation courants
1. Change Data Feed (CDF)
Utile pour synchroniser un data warehouse avec une source opérationnelle.
2. Time Travel
Permet de revenir à l'état des données avant une mauvaise mise à jour.
3. Optimisations avancées
- Z-Ordering : Réorganise physiquement les données pour regrouper les valeurs fréquemment interrogées ensemble. Cela réduit les I/O lors des requêtes en limitant le nombre de fichiers à lire, améliorant ainsi les performances des filtres et des jointures.
- Liquid Clustering : Optimise la disposition des données sur disque pour des requêtes plus rapides.
Conclusion : Pourquoi choisir Delta Lake ?
Delta Lake résout les principaux défis du Big Data moderne :
- Fiabilité : Transactions ACID et journal des modifications.
- Performance : Optimisations avancées (Z-Ordering, Liquid Clustering).
- Flexibilité : Time Travel, évolution de schéma, et intégration avec Spark.
- Écosystème riche : Delta Lake bénéficie d'une communauté active et s'intégre avec de nombreux outils.
Limites et lien avec Databricks
Delta Lake, bien que puissant, présente des limites comme une intégration optimale dépendante de Databricks, malgré son aspect open source. Son déploiement hors de l'écosystème Spark/Databricks peut ainsi s’avérer complexe. De plus, la gestion des performances à très grande échelle nécessite souvent l'infrastructure managée de Databricks. Ces contraintes positionnent Delta Lake comme une solution idéale - mais parfois exclusive - pour les utilisateurs de la plateforme Databricks.
Alternatives
Apache Iceberg et Apache Hudi sont des alternatives à Delta Lake que j'ai déjà présentées sur ce site.
Ronan Maron
