Delta Lake est une couche de stockage open-source qui apporte fiabilité, cohérence et performance aux data lakes. Construite au-dessus d’Apache Parquet et d’Apache Spark, elle ajoute de puissantes fonctionnalités telles que les transactions ACID, l’application des schémas et le contrôle des versions au stockage d’objets dans le cloud, transformant ainsi les lacs de données brutes en plateformes de données évolutives et de qualité production.
Delta Lake permet aux organisations d’unifier le traitement des données en streaming et en batch avec une forte gouvernance des données, ce qui en fait un composant essentiel des architectures modernes de data lake.
Pourquoi utiliser le Delta Lake ?
Les data lakes traditionnels sont flexibles mais peuvent souffrir de problèmes tels que :
- Données incohérentes ou corrompues en raison d’écritures simultanées
- Absence de support transactionnel (pas de rollback, pas de garantie d’engagement)
- Difficulté à gérer les changements de schéma
- Mauvaises performances en matière d’analyse
Delta Lake répond à ces limitations en introduisant une couche de stockage transactionnel au-dessus de votre data lake existant.
Caractéristiques principales du Delta Lake
- Transactions ACID : Garantit la cohérence des données même lors d’opérations de lecture/écriture simultanées.
- Application du schéma : Empêche l’écriture de mauvaises données dans vos tables.
- Voyage dans le temps : Accédez aux versions antérieures des données à des fins d’audit ou de retour en arrière.
- Traitement évolutif des métadonnées : Support des ensembles de données à l’échelle du pétaoctet
- Streaming + Unification des lots : Permet une analyse simultanée en temps réel et historique
Architecture du Delta Lake
Delta Lake fonctionne au-dessus des plateformes de stockage en nuage existantes comme Amazon S3, Azure Data Lake Storage (ADLS) ou Google Cloud Storage. Il stocke les données au format Parquet open-source et ajoute un journal des transactions (le Delta Log) qui suit les modifications apportées aux données.
Cette architecture permet :
- Écritures et lectures atomiques
- Mises à jour et suppressions efficaces (upserts)
- Exécution simultanée de tâches sans corruption de données
Delta Lake vs. Data Lake vs. Data Warehouse
| Fonctionnalité | Data lake traditionnel | Delta Lake | Data warehouse |
|---|---|---|---|
| Stockage | Stockage d’objets dans le nuage | Stockage d’objets dans le nuage avec Delta log | Gestion d’une base de données relationnelle |
| Conformité de l’ACID | Non | Oui | Oui |
| Gestion des schémas | Faible | Forte (imposée) | Fort (obligatoire) |
| Performance | Faible | Élevé (via l’indexation et la mise en cache) | Haut |
| Types de données | Tous les types | Tous les types | Structuré |
Cas d’utilisation typiques d’un Delta Lake
- Pipelines de données unifiés : Combinez le streaming en temps réel et le traitement par lots
- Apprentissage automatique : Garantir des ensembles de données propres et reproductibles pour l’entraînement des modèles
- Data warehouse sur les data lakes : Exécutez des charges de travail BI directement sur votre lac
- Conformité réglementaire : Utilisez le voyage dans le temps pour auditer et modifier les données
Delta Lake + Apache Spark
Delta Lake est étroitement intégré à Apache Spark, fournissant des API pour :
MERGEopérations (pour les insertions)DELETEetUPDATE- Flux structuré pour l’analyse à faible latence
- Partitionnement et optimisation avec
OPTIMIZEetZORDER
Comment ClicData fonctionne avec Delta Lake
ClicData aide les équipes à tirer le meilleur parti de la fiabilité et de la structure du delta lake en se connectant à des vues et des résultats créés à partir de jeux de données gérés par Delta. Avec ClicData, vous pouvez :
- Connectez-vous aux sorties de Delta Lake via des moteurs SQL en nuage tels que Databricks ou Synapse.
- Visualisez des données propres et structurées, prêtes pour l’analyse, dans des tableaux de bord et des rapports.
- Actualisez et automatisez les flux de données directement à partir de votre centre de données.
- Permettre aux utilisateurs non techniques d’explorer les ensembles de données Delta sans utiliser Spark ou Python
Delta Lake est une couche fondamentale pour des analyses fiables et évolutives, et ClicData vous aide à fournir ces informations plus rapidement, dans toute votre organisation.
FAQ du Delta Lake
Comment Delta Lake améliore-t-il les data lakes traditionnels ?
Delta Lake ajoute une couche de stockage transactionnel au stockage d’objets dans le nuage. Grâce aux transactions ACID, à l’application des schémas et aux déplacements dans le temps, il garantit la cohérence des données, prévient la corruption et permet des analyses fiables à grande échelle.
Quels sont les principaux use cases du Delta Lake ?
Les scénarios typiques incluent l’unification des pipelines batch et streaming, le support de l’apprentissage machine avec des ensembles de données propres, l’activation de la BI directement sur les lacs, et la conformité réglementaire grâce au versionnage des données et à l’auditabilité.
Comment Delta Lake s’intègre-t-il à Apache Spark ?
Delta Lake fournit des API pour Spark, notamment MERGE pour les insertions, les opérations DELETE et UPDATE, le streaming structuré pour les données en temps réel, et des optimisations de performance comme OPTIMIZE et l’indexation ZORDER.
Comment ClicData travaille-t-il avec Delta Lake ?
ClicData se connecte aux sorties curatées de Delta Lake via des moteurs tels que Databricks ou Synapse. Il permet aux équipes de créer des tableaux de bord, d’automatiser les mises à jour et de partager des informations en toute sécurité, sans avoir besoin de compétences directes en Spark ou en Python.