Fala pessoal, tudo bem?
Hoje, gostaria de compartilhar uma dúvida que surgiu quando comecei a trabalhar com projetos de big data na Dataside. Em um desses projetos, tive que fazer uma carga de dados em tabelas no formato Delta, mas elas estavam sendo gravadas como Parquet. Decidi então investigar melhor as diferenças entre esses dois formatos.
Delta e Parquet são duas tecnologias amplamente utilizadas para armazenar e gerenciar dados em plataformas de big data. Apesar de compartilharem algumas semelhanças, possuem diferenças significativas em relação a desempenho, escalabilidade e recursos de gerenciamento de dados. Neste texto, será feita uma análise comparativa entre as tecnologias Delta e Parquet, bem como suas aplicações mais adequadas em diferentes cenários de uso.
O que é Parquet?
O Parquet é um formato de armazenamento de dados de código aberto, desenvolvido pelo Apache Hadoop. Ele é projetado para armazenar dados de maneira altamente compacta e eficiente, otimizando consultas e processamento de big data. O Parquet é baseado em colunas, ou seja, ele armazena dados por coluna, em vez de por linha. Isso permite que o formato atinja alta compressão e leitura eficiente dos dados, sendo ideal para processar grandes volumes de informações com rapidez e eficiência.
O que são tabelas Delta?
As tabelas Delta são um novo tipo de tabela disponível em Databricks, que oferece um conjunto de recursos adicionais para gerenciamento de dados em cima do Apache Spark. Elas são projetadas para simplificar a ingestão, processamento e gerenciamento de dados em ambientes de big data. Ao contrário de outras tecnologias de armazenamento de dados, as tabelas Delta mantêm um registro transacional de todas as alterações realizadas nos dados ao longo do tempo, incluindo inserções, atualizações e exclusões de registros. Isso significa que as tabelas Delta permitem o controle de versão dos dados e a recuperação de versões anteriores dos dados. Além disso, as tabelas Delta são altamente escaláveis e oferecem recursos avançados de gerenciamento de dados, como otimização automática de consultas e suporte a operações de mesclagem (merge).
Diferenças entre tabelas Delta e Parquet
Existem diferenças importantes entre Delta e Parquet, incluindo o controle de versão. Como mencionado anteriormente, Delta mantém um registro das alterações nos dados ao longo do tempo, enquanto Parquet não tem essa capacidade. Isso significa que Delta é mais adequado para aplicativos que exigem controle de versão de dados. Além disso, as Delta são projetadas para suportar a gravação de dados em tempo real e em lote, tornando-as mais adequadas para aplicativos que exigem alta taxa de gravação de dados. Já o Parquet é projetado principalmente para leitura de dados, sendo mais adequado para aplicativos que exigem análises ad-hoc e processamento de dados em grande escala. Em relação ao gerenciamento de dados, as Delta oferecem recursos adicionais, como exclusões de registro, rollbacks e fusão de tabelas, enquanto o Parquet é uma tecnologia de armazenamento de dados mais simples que não oferece esses recursos avançados. Ambas as tecnologias são populares para armazenar e gerenciar dados em plataformas de big data, e é importante escolher a tecnologia certa com base em suas necessidades específicas de gerenciamento de dados, desempenho e escalabilidade. Os Delta são mais adequadas para aplicativos que exigem controle de versão de dados e alta taxa de gravação de dados, enquanto o Parquet é mais adequado para aplicativos que exigem análises ad-hoc e processamento de dados em grande escala.
Exemplo de gravação em formato delta e parquet (em pyspark)
A escolha entre tabelas Delta e Parquet dependerá dos requisitos específicos do seu aplicativo de big data. Ambas as tecnologias têm seus pontos fortes e fracos, e a escolha dependerá da natureza do seu projeto, incluindo os requisitos de desempenho, escalabilidade e gerenciamento de dados. Ao considerar a escolha de uma dessas tecnologias, é importante avaliar cuidadosamente os requisitos de negócios e escolher a solução que melhor atenda às necessidades do seu aplicativo.
Aproveitem a leitura e até a próxima pessoal!
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