Formats de données dans Databricks : guide sur Parquet, Delta Lake et les alternatives
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Dr. Andreas Wagner
Le choix du format de données approprié est un facteur critique, mais souvent sous-estimé, pour la performance et l'efficacité dans Databricks. Un choix inapproprié peut ralentir les requêtes et augmenter les coûts de stockage. Cependant, quelle est la différence entre un format de fichier tel que Parquet et une technologie telle que Delta Lake?
Table des matières
1. L'essentiel : pourquoi Parquet est le format de fichier privilégié
Databricks est basé sur Apache Spark et prend en charge une multitude de formats. Cependant, Apache Parquet est clairement recommandé et constitue la norme de facto pour les charges de travail analytiques.
En tant que format orienté colonnes, il stocke les données non pas ligne par ligne, mais par blocs de colonnes. Cette structure accélère considérablement les requêtes analytiques, car seules les colonnes réellement nécessaires à l'analyse sont lues (ce processus est appelé « Column Pruning »). De plus, Parquet est hautement compressé et donc très efficace en termes de stockage.
2. La couche d'intelligence : Delta Lake sur Parquet
Il existe souvent un malentendu à ce sujet : Delta Lake n'est pas un format de fichier, mais une couche de métadonnées ouverte qui s'appuie sur des fichiers Parquet. On peut se le représenter ainsi :
- Les fichiers Parquet constituent la structure physique. Ils stockent les données réelles de manière efficace et compressée.
- Delta Lake est le « cerveau » qui se trouve au-dessus et qui confère aux fichiers Parquet des fonctions similaires à celles d'un entrepôt.
Cette intelligence est mise en œuvre grâce à un protocole de transaction basé sur JSON. Il enregistre les « règles du jeu » et l'historique de toutes les modifications. Les quatre éléments centraux de ce protocole sont les suivants :
- Transactions ACID : elles garantissent la cohérence des données, même en cas de plusieurs opérations d'écriture simultanées.
- Validation du schéma : empêche l'écriture de données incohérentes (par exemple, des types de données incorrects) et garantit la propreté des tableaux.
- Voyage dans le temps : permet d'accéder aux versions antérieures des données, ce qui est essentiel pour les audits ou la restauration en cas d'erreurs.
- Upserts et suppressions : fournit des méthodes efficaces pour mettre à jour (fusionner) et supprimer des enregistrements.
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3. Les alternatives et leurs cas d'application
Formats de texte simples (JSON, CSV) : ceux-ci sont flexibles et sont souvent utilisés pour l'ingestion rapide de données à partir d'API ou pour un échange simple. Cependant, en raison de leur inefficacité avec de grandes quantités de données, ils ne sont pas adaptés au stockage à long terme ou aux analyses complexes.
Apache Iceberg et Apache Hudi : similaires à Delta Lake, il ne s'agit pas de formats de fichiers, mais de « formats de table » basés sur Parquet. Ce sont des alternatives open source qui apportent également des fonctionnalités d'entrepôt au lac de données.
- Iceberg est particulièrement performant dans l'optimisation des performances des tableaux analytiques volumineux.
- Hudi excelle dans le traitement incrémentiel des données et dans les scénarios impliquant des mises à jour très fréquentes (upserts).
4. conclusion
En résumé, on peut affirmer que des technologies telles que Delta Lake, Iceberg ou Hudi transforment un simple lac de données en un entrepôt de données fiable et hautement performant.
Votre stratégie de données est individuelle - votre conseil devrait l'être aussi
Le choix du format approprié et du niveau technologique adéquat dépend fortement de vos cas d'utilisation spécifiques, qu'il s'agisse de données en streaming, de traitements par lots volumineux ou de charges de travail analytiques complexes.
Discutons sans engagement de l'architecture la mieux adaptée à vos données et à vos objectifs. Veuillez nous contacter pour un entretien individuel.
