No ecossistema de infraestrutura de dados, um dos maiores desafios dos Data Lakes tradicionais sempre foi a falta de confiabilidade. Era comum ocorrerem falhas em processos de escrita, resultando em dados corrompidos ou inconsistentes, a ausência de controle sobre a qualidade dos dados e a dificuldade em atualizar registros individuais. O Delta Lake surge como a solução para esses problemas.
Delta Lake é uma camada de armazenamento de código aberto que se posiciona sobre o seu Data Lake existente (como Amazon S3 ou Azure Data Lake Storage). Ele não substitui o seu lago de dados, mas o aprimora, trazendo a confiabilidade e o desempenho de um Data Warehouse para o mundo flexível e de baixo custo do Big Data. Ao fazer isso, o Delta Lake se torna a tecnologia fundamental para a construção de uma arquitetura Data Lakehouse.
Em vez de armazenar dados em formatos como Parquet ou ORC puros, você os armazena no formato “Delta”, que, por baixo dos panos, utiliza arquivos Parquet e os enriquece com um poderoso recurso: o log de transações.
O Coração do Delta Lake: O Log de Transações
A grande inovação do Delta Lake é um diretório chamado _delta_log que é armazenado junto com os arquivos de dados. Este log é um registro ordenado de cada operação (como inserção, atualização, exclusão ou fusão) que já foi executada na tabela.
Ele funciona como o “livro-razão” da sua tabela de dados. Quando uma consulta é feita, o Delta Lake primeiro consulta o log de transações para saber exatamente quais arquivos de dados compõem a versão mais recente e consistente da tabela. Isso o torna a única fonte da verdade e permite funcionalidades que antes eram exclusivas dos bancos de dados e Data Warehouses.
Principais Funcionalidades e Vantagens
O log de transações habilita um conjunto de recursos que transformam um Data Lake padrão em uma plataforma de dados robusta:
– Transações ACID: Esta é a vantagem mais importante. ACID (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) garante que cada operação de escrita na sua tabela ou seja concluída com sucesso ou falhe completamente, nunca deixando os dados em um estado corrompido ou inconsistente. Isso significa que múltiplas operações de leitura e escrita podem ocorrer simultaneamente sem risco de corrupção.
– Schema Enforcement (Aplicação de Esquema): O Delta Lake impede que dados de má qualidade ou com o formato errado sejam inseridos na tabela. Ele garante que os dados que estão sendo escritos sigam o esquema (estrutura de colunas e tipos de dados) definido, prevenindo a corrupção de dados que poderia “poluir” o Data Lake.
– Schema Evolution (Evolução de Esquema): Ao mesmo tempo em que aplica o esquema, o Delta Lake é flexível. Ele permite que você altere o esquema da tabela ao longo do tempo, como adicionar novas colunas, sem a necessidade de reescrever toda a tabela.
– Time Travel (Viagem no Tempo): Como o log de transações registra cada versão da tabela, o Delta Lake permite que você consulte “fotos” dos seus dados em qualquer ponto do passado. Isso é extremamente útil para auditoria (verificar como os dados estavam em uma data específica), rollback (desfazer erros, como uma inserção ou atualização incorreta, revertendo a tabela para uma versão anterior) e reprodutibilidade de modelos (treinar modelos de Machine Learning com o mesmo exato conjunto de dados com o qual foram treinados no passado).
– Operações de Atualização e Exclusão (DML): Data Lakes tradicionais são imutáveis, tornando muito difícil atualizar ou deletar um registro específico. O Delta Lake oferece suporte completo a comandos como UPDATE, DELETE e MERGE (conhecido como upsert), simplificando enormemente a manutenção dos dados e o cumprimento de regulamentações como a LGPD/GDPR.
– Unificação de Batch e Streaming: Simplifica a arquitetura de dados ao permitir que uma única tabela receba dados tanto de processos em lote (batch) quanto em tempo real (streaming), mantendo a consistência e o desempenho em ambos os cenários.
Delta Lake não é um novo tipo de banco de dados nem um software complexo para instalar. É um formato de armazenamento aberto que adiciona uma camada de inteligência e confiabilidade sobre os arquivos do Data Lake, tornando-os tão robustos e seguros quanto as tabelas de um Data Warehouse, mas com a escala e a flexibilidade necessárias para o mundo do Big Data e da Inteligência Artificial.
David Matos
Referências:
Armazenamento e Gestão de Dados com Data Lake e Data Lakehouse