Tanto o Parquet quanto o Delta Lake são formatos de armazenamento de dados colunares que são projetados para lidar com grandes conjuntos de dados e fornecer alta velocidade de leitura e gravação. No entanto, existem algumas diferenças significativas entre escrever um arquivo .parquet no lake e criar uma tabela Delta.
Aqui estão algumas das principais diferenças entre os dois:
1. Gerenciamento de dados: O Delta Lake oferece um conjunto de recursos avançados para gerenciamento de dados que não estão disponíveis no Parquet. O controle de versão permite que você acompanhe as alterações em seus dados ao longo do tempo, criando um histórico completo das modificações. As transações ACID garantem que todas as operações de gravação sejam consistentes e duráveis, mesmo em caso de falhas. A otimização de ingestão de dados, por sua vez, permite que você ingira grandes volumes de dados com alta velocidade e eficiência.
2. Atualização de dados: O Delta Lake permite a atualização e exclusão de registros individuais, enquanto o Parquet é um formato de arquivo de armazenamento apenas de gravação, ou seja, uma vez escrito, os dados não podem ser alterados. Essa capacidade de atualização e exclusão é importante em muitos cenários de análise de dados em tempo real, onde a precisão e a consistência dos dados são críticas.
3. Suporte de linguagem: O Delta Lake é compatível com várias linguagens de programação, incluindo Python, R e SQL, enquanto o Parquet é principalmente compatível com o Spark. Isso significa que você pode usar as ferramentas e bibliotecas de sua escolha para trabalhar com dados armazenados no Delta Lake, sem precisar de uma nova infraestrutura para isso.
4. Integração: O Delta Lake é projetado para ser integrado facilmente com outras ferramentas do ecossistema do Spark, como o Spark SQL, o Spark Streaming e o MLlib. Além disso, o Delta Lake pode ser usado em outras plataformas de computação em nuvem, como Amazon Web Services (AWS) e Microsoft Azure, além do próprio Spark. Já o Parquet pode ser usado em outras plataformas além do Spark, mas não possui a mesma integração com outras ferramentas do ecossistema do Spark.
5. Performance: O Delta Lake é projetado para fornecer desempenho de leitura e gravação mais rápido em comparação com o Parquet, especialmente em ambientes de grande escala. Isso se deve ao fato de que o Delta Lake possui uma arquitetura de armazenamento otimizada para trabalhar com grandes volumes de dados, com um mecanismo de indexação avançado que acelera as consultas.
Delta Lake é um mecanismo de gerenciamento de dados completo para o armazenamento de dados em larga escala no Apache Spark, enquanto o Parquet é apenas um formato de arquivo de armazenamento colunar.
Em resumo, o Delta Lake é uma escolha melhor se você precisa de recursos avançados de gerenciamento de dados, suporte a transações ACID, atualização e exclusão de registros, além de alto desempenho em ambientes de grande escala. Já o Parquet é uma escolha adequada se você estiver trabalhando com o Spark e precisar apenas de um formato de armazenamento de dados colunar.
What is Delta Lake? - Azure Databricks | Microsoft Learn
Parquet Files - Spark 3.3.2 Documentation (apache.org)
Migrate a Parquet data lake to Delta Lake - Azure Databricks | Microsoft Learn