Iceberg vs Delta Lake vs Parquet

Iceberg vs Delta Lake vs Parquet: ¿Cuál elegir para tu Data Lake?

Actualmente, en el mundo de los datos, los formatos de almacenamiento como Apache Iceberg, Delta Lake y Parquet son frecuentemente utilizados. Estos comparten similitudes, pero sus diferencias los hacen más adecuados para casos de uso específicos. Antes de continuar, debemos saber que Parquet es el formato de almacenamiento base y que Iceberg y Delta Lake no son simplemente formatos de almacenamiento, sino frameworks o tecnologías que incrementan las capacidades del Parquet base.

1. Parquet: El formato base

Parquet es un formato de almacenamiento columnar de código abierto, ampliamente utilizado por su eficiencia en compresión y optimización de consultas analíticas. Sin embargo, no incluye capacidades avanzadas de manejo de transacciones.

Ventajas

• Alta eficiencia para consultas analíticas.
• Compatible con múltiples herramientas (Spark, Hive, etc.).
• Ligero y fácil de implementar.

Limitaciones

• Sin soporte nativo para esquemas evolutivos o versionado.
• Necesita complementarse con frameworks como Iceberg o Delta Lake para casos de uso más avanzados.

2. Apache Iceberg: Flexibilidad y escalabilidad

Iceberg destaca por su diseño modular y su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos distribuidos. Es ideal para escenarios que requieren flexibilidad en el esquema y facilita trabajar con miles de particiones en servicios de almacenamiento de objetos como AWS S3 o Azure Blob Storage.

Ventajas

• Evolución de esquemas completa (añadir, eliminar o modificar columnas sin afectar datos existentes).
• Compatible con múltiples formatos de datos (Parquet, ORC, Avro).
• Soporte nativo para control de concurrencia optimista y consultas “time travel”.

Desventajas

• Menor optimización en operaciones frecuentes de escritura y actualizaciones masivas.

Casos de uso ideales

• Data lakes nativos en la nube.
• Grandes conjuntos de datos con estructuras complejas y múltiples herramientas analíticas.

3. Delta Lake: Rendimiento y transacciones

Desarrollado por Databricks, Delta Lake se enfoca en el rendimiento y la confiabilidad en entornos analíticos de alta concurrencia. Con características como el manejo transaccional ACID, auto-compaction y el uso exclusivo de Parquet, Delta Lake es perfecto para pipelines de datos donde se requieran actualizaciones frecuentes.

Ventajas

• Transacciones ACID para confiabilidad en escrituras y actualizaciones.
• Alto rendimiento en sistemas como Spark.

Desventajas

• Depende en gran medida de la infraestructura de Databricks para capacidades avanzadas.

Casos de uso ideales

• Procesamiento de datos en tiempo real.
• Pipelines de machine learning y análisis transaccionales.

Comparativa clave

Característica	Parquet	Apache Iceberg	Delta Lake
Evolución de esquemas	No soportado	Completo	Parcial
Formato soportado	Sólo Parquet	Parquet, ORC, Avro	Sólo Parquet
Time Travel	No	Sí	Sí
Control de concurrencia	No	Optimista	Optimista
Transacciones ACID	No	Sí	Sí

¿Qué te recomendamos elegir?

• Iceberg: Excelente para manejar datos complejos y múltiples particiones en un data lake distribuido.
• Delta Lake: Ideal para entornos de ejecución de Databricks.
• Parquet: Excelente para proyectos simples donde no se requieran características avanzadas.