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 提供表、事务、高效的更新插入/删除、高级索引、流式摄取服务、数据聚类/压缩优化、 和并发性，同时将数据保留为开源文件格式。

Delta Lake 是一个开源项目，可以在数据湖之上构建 Lakehouse 架构。Delta Lake 提供 ACID 事务、可扩展的元数据处理，并在现有数据湖（如 S3、ADLS、GCS 和 HDFS）之上统一流式和批处理数据处理。

iceberg 定位是 是表格的开发格式，什么引擎只要对接，都能识别这种格式。

hudi 定位是数仓+数据库的功能实现

delta 是构建湖仓一体和批流一体的提出者。

从者三个定位，我们都很清楚了，iceberg 是做标准，做一个通用的标准。hudi 是在数据湖上玩数据库，可能后面就是一个支持数据湖的数据库。 data在做集成，能支持数据湖，也能支持数据仓库，即能实现批处理，也能实现流处理。

三个产品怎么选择呢？

第一种：

如果你是互联网公司，系统只有自己使用，并且有一定能力对开源进行修改，成为社区的committee,可以根据公司的业务场景进行改造。那个产品都适合自己。

第二种：

如果你是给客户做产品，这个时候要考虑比较多，1.考虑稳定，2.考虑标准，3.考虑长久。

那这个产品属于iceberg莫属，其他产品有可能在时代的迭代中，会走偏了，最后被淘汰了，但是标准不会，不管后面怎么走，你一定要支持标准。iceberg不绑定任何组件，spark,flink 都没关系，如果你想更改表，可以用java 或者jdbc 都可以支持，你可以用java 开发管理表结构，动态创建表，修改表字段，hudi 不行，只能spark或者flink，修改完了，版本不一样，可能还支持。

第三种：

如果你是做实时数仓，对数据的更新性能要求特别高，只是想在数据库上体验实时数仓，这个时候可以用hudi ，hudi在更新上类似数据库，增加了索引和表主键ID的定义实现，如果有索引就比较快进行update操作。你就当是一个数据库，但是有一点不好，hudi底座不是通用的，组件想实现hudi交互，就需要从底层改源码，一步步实现。并且版本也要考虑，所以在版本集成的时候，spark的版本，flink版本都比较讲究，要稳定，需要你有测试能力。

第四种：

如果你公司是做AI的，湖仓一体的，对实时要求也不是很高，有就可以，主要以AI，离线，分析为主。可以考虑delta,delta 除了spark，同时也支持sql和python，可以用python的数学函数和AI框架进行对delta进行操作，写入的数据，建一张表，在对象存储（HDFS/S3）中就是一个文件夹，如果你是ELT人员，你可以往文件夹写数据，或者清洗数据，清洗完，把文件夹分享给AI团队，可以用python直接操作文件夹，进行操作。可以很方便进行各个团队之间的合作。

总结：

通过以上对比分析，根据不同的场景，选择不同的数据湖产品，最主要是长久和稳定，同样目前面临的问题就是，没有标准，没有标准对用户的选择比较艰难，delta 在3.0推出了标准支持，支持iceberg格式。将iceberg作为数据表格的标准，这样不管谁建的表，都是互通的。不管怎么样，iceberg可能不会淘汰的，剩下两个就看发展了。