常见的三大数据湖技术 - Delta、Hudi、Iceberg

- **介绍** Delta Lake：是由 Databricks 推出的一种基于 Apache Spark 和 Apache Parquet 的开源数据湖技术。Delta Lake 提供了 ACID 事务、数据版本控制、数据一致性、数据可靠性、数据质量等功能，使数据湖更加健壮和易于管理。Delta Lake 还支持 SQL 查询、Scala/Python/Java API、Spark Streaming、Delta Lake Connectors 等功能。 Apache Hudi：是由 Uber 提出的一种基于 Apache Hadoop 和 Apache Spark 的开源数据湖技术。Hudi 提供了支持增量更新和删除、支持数据版本控制和数据访问控制、支持数据一致性和数据质量控制等功能。Hudi 还支持多种存储格式和存储介质，包括 Parquet、ORC、HDFS、S3、等。 Apache Iceberg：是由 Netflix 提出的一种基于 Apache Hadoop 和 Apache Spark 的开源数据湖技术。Iceberg 提供了快速的数据写入和查询操作、数据版本控制、数据质量控制等功能。Iceberg 还支持多种存储介质和存储格式，包括 Parquet、ORC、Avro、HDFS、S3、等。同时，Iceberg 还支持 SQL 查询、Java API、Spark API 等多种数据访问方式。 - **特性** **共同特性：** 以列式存储的形式存储数据，支持高效的数据压缩和查询操作； 支持 ACID 事务； 可以支持增量数据更新和删除； 支持版本管理，允许查询历史数据； 支持与 Apache Spark、Apache Flink 等分布式计算框架集成。 **Delta Lake 特性：** 支持并发写入操作； 提供了 Change Data Feed（CDF）特性，用于实时数据流的读取和写入； 支持数据的 schema 演化。 **Hudi 特性：** 支持流式数据写入； 提供了 Delta Streamer 工具，可以将数据从其他存储系统实时地迁移至 Hudi； 支持数据增量导出到数据仓库中。 **Iceberg 特性：** 支持多种数据存储后端（如 Hadoop HDFS、Apache Spark 等）； 支持更丰富的数据类型（如 Map、Array 等）； 支持数据加密； 支持数据的分区和排序。 - **适用场景** **Delta Lake：** Delta Lake 适用于需要快速查询数据，且数据需要频繁更新的场景。由于 Delta Lake 支持 ACID 事务和版本控制，可以保证数据的一致性和可靠性。同时，Delta Lake 对于流处理和批处理都有很好的支持，可以满足多种不同的数据处理需求。 **Hudi：** Hudi 主要适用于需要支持更新和删除操作的场景，例如电商、金融和物流等行业。Hudi 支持多种数据格式和数据存储方式，可以与现有的数据湖生态系统很好地集成，同时也提供了丰富的 API 和工具，方便用户进行数据操作和管理。 **Iceberg：** Iceberg 适用于需要大规模批量处理数据的场景。它使用类似 Git 的版本控制系统来管理数据版本，支持多种数据格式和存储系统，并提供了 SQL 兼容的接口。Iceberg 还支持列式存储和分区存储，可以提高查询效率和性能，并且支持分布式查询，可以处理 PB 级别的数据规模。