数据湖(iceberg,hudi,delta)三剑客生产环境选型

针对数据湖的功能,大致都一样,比如ACID,时间旅行,流批一体等等,基础的功能和对比网上很多,但都能支持通用功能,唯一不一样的是,hudi支持数据库特性,具体我们就不在这里叙述了。

在生产环境如何选择:我们对系统一般分为,自研系统,公司内部使用,客户使用等不同场景。

先介绍一下各个产品的定位:

Apache Iceberg 是一种用于大型分析数据集的开放表格格式。Iceberg 使用类似于 SQL 表的高性能表格式将表添加到计算引擎中,包括 Spark、Trino、PrestoDB、Flink、Hive 和 Impala。

Apache Hudi是下一代流数据湖平台。 Apache Hudi 将核心仓库和数据库功能直接引入数据湖。Hudi 提供事务高效的更新插入/删除高级索引流式摄取服务、数据

实时数据湖是一种数据存储和管理架构,具有实时和可靠的特性。DeltaHudiIceberg是实时数据湖的三种常见的开源工具。 Delta是由Databricks开发的一种用于构建实时数据湖的开源工具。它提供了事务一致性、数据不可变性和快速查询等特性。Delta使用了写时复制技术,可以实现数据的原子性和一致性,并支持合并(merge)操作,使得数据的变更能够实时应用于数据湖中。 Hudi(Hadoop Upserts Deletes and Incrementals)是一种由Uber开源的实时数据湖工具。它能够支持插入、更新和删除等数据操作,并且具备增量数据的流式处理能力。Hudi还支持异步索引构建和数据快照等功能,能够提供较好的查询性能和数据一致性。 Iceberg是由Netflix开源的一种用于构建实时数据湖的工具。它提供了强大的事务性写入、时间旅行查询和模式演化等功能。Iceberg支持快照(snapshot)和版本控制的方式管理数据,可以实现数据的版本回退和数据架构的演化。 这三种工具都可以用于实时数据湖的构建,但在具体应用上有一些差异。Delta更加关注与数据湖和Apache Spark的集成,适用于需要高性能和大规模数据处理的场景。Hudi则更适用于增量数据流的处理和对数据进行实时更新的需求。Iceberg则更注重数据版本管理和数据架构演化的能力。根据具体的业务需求和技术栈选择适合的工具,可以更好地构建实时数据湖
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