Arquitecturas Data Lake y Delta Lake en Big Data

¿Qué son las arquitecturas Data Lake y Delta Lake?

Las arquitecturas Data Lake y Delta Lake se han convertido en pilares fundamentales en el mundo del Big Data, permitiendo la gestión y almacenamiento eficiente de grandes volúmenes de datos. En el contexto de este curso práctico, aprenderemos a implementar desde cero todas las capas necesarias para una arquitectura de Delta Lake.

¿Cómo se estructura una arquitectura Data Lake?

La arquitectura Data Lake se compone de tres capas principales. Cada una tiene su propósito específico y contribuye al procesamiento eficiente de los datos:

1. Capa de Landing (Zona de Aterrizaje): Aquí se almacenan los datos en un formato de texto plano, conocido como RAW. Esta fase representa el punto de entrada donde los conectores ingieren datos desde diversos orígenes externos.

2. Capa de Universal: En esta capa, los datos son transformados y almacenados en formato Parquet. Se le llama también zona de limpieza y modelado de datos, donde se realiza la binarización de los datos para un almacenamiento más eficiente.

3. Capa de Solution: Los datos transformados y listos para el uso de negocio se guardan nuevamente en formato Parquet en esta última capa. Aquí es donde las personas de negocio pueden acceder directamente a los datos ya procesados.

¿Cuáles son las diferencias entre Data Lake y Delta Lake?

A pesar de su similitud estructural, Delta Lake se diferencia notablemente de Data Lake en varios aspectos:

1. Terminología de las capas: Mientras que Data Lake utiliza names como Landing, Universal y Solution, Delta Lake adopta los nombres de Bronze, Silver y Gold.

2. Formato de almacenamiento: Una de las grandes diferencias es el formato de almacenamiento de datos. Delta Lake mejora los conceptos de Data Lake al utilizar el formato Delta en sus capas Silver y Gold, que permite actualizaciones de registros, una funcionalidad no disponible en el formato Parquet.

3. Compatibilidad con Big Data: Aunque el formato Delta ofrece beneficios adicionales, aún no es compatible con todas las herramientas de Big Data disponibles, algo que limita su uso en ciertos entornos. A pesar de esta limitación, Delta Lake es cada vez más popular gracias a sus capacidades avanzadas.

Ventajas del formato Delta sobre Parquet

Tanto Parquet como Delta son formatos binarios, lo que facilita una lectura y consumo rápidos, ideales para entornos Big Data. Sin embargo, Delta va un paso más allá:

• Actualización de Registros: La capacidad de realizar actualizaciones directas en los registros es una ventaja clave del formato Delta.

• Evolución y Mejora: Mientras que Parquet es ampliamente utilizado y considerado un estándar en la industria, Delta avanza al brindar funcionalidades mejoradas para la gestión de datos.

De este modo, aunque Parquet es una opción establecida, Delta Lake es cada vez más la elección preferida en nuevos proyectos que buscan mayor flexibilidad y funcionalidad.

¿Cómo empezar con Delta Lake?

Para quienes deseen profundizar en Delta Lake y sus beneficios, se recomienda la práctica directa a través de proyectos realistas. Considera estos pasos para comenzar:

• Familiarizarse con el Formato Delta: Comprender las características y ventajas del formato Delta es crucial. Busca material detallado sobre sus particularidades.

• Pruebas Prácticas: Implementar una arquitectura de Delta Lake desde cero en un entorno de prueba te permitirá experimentar de primera mano los beneficios de este sistema.

• Participación Activa en la Comunidad: Leer, comentar y compartir experiencias en foros y comunidades en línea dedicadas a Delta Lake pueden proporcionar insights valiosos.

Con el aumento continuo de la popularidad del Delta Lake y sus ventajas sobre los formatos tradicionales, adentrarse en su implementación y uso puede abrir nuevas oportunidades en el ámbito del Big Data. ¡Sigue explorando y no dudes en sumergirte en esta fascinante área!