Laut dem internationalen Marktforschungsinstitut IDC wird die weltweite Menge an produzierten Daten von 64 Zettabyte im Jahr 2020 auf etwa 175 Zettabyte im Jahr 2025 steigen. Zur Einordnung: 1 Zettabyte entspricht 1 Trilliarde Bytes oder 1 Milliarde Terabytes!
Aus Sicht der Wirtschaft ergeben sich durch die Nutzung von Daten enorme Chancen. Der Bundesverband der Deutschen Industrie (BDI) schätzt das Wertschöpfungspotenzial der Datenökonomie bis 2025 allein für Deutschland auf bis zu 425 Milliarden Euro, für ganz Europa auf bis zu 1,25 Billionen Euro. Daten sind ein zentraler Wettbewerbs- und Wertschöpfungsfaktor sowie Innovationstreiber der Wirtschaft. Sie können u. a. dazu beitragen, besser informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren, oder gänzlich neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Gleichzeitig ist der Umgang mit Daten eine große Herausforderung für alle Akteure. Dies gilt insbesondere für KMU, die technisches und organisatorisches Fachwissen vorhalten müssen, um von den vielfältigen Wertschöpfungspotenzialen der Datenökonomie profitieren zu können. Daher ist es wichtig, eine robuste und zuverlässige Plattform für die Verwaltung und Analyse großer Datenmengen zu haben. Delta Lake ist eine solche Plattform. In diesem Artikel möchten wir Ihnen Delta Lake etwas genauer vorstellen und auf die unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten eingehen.
Was ist Delta Lake?
Delta Lake ist ein Open-Source-Storage-Framework, das den Aufbau einer Lakehouse-Architektur mit Compute Engines wie Spark, PrestoDB, Flink, Trino und Hive ermöglicht. Es bietet APIs für Scala, Java, Rust, Ruby und Python. Delta Lake bietet eine Solution an, die die Vorteile von Data Warehousing, Data Lakes und Streaming kombiniert und über Funktionen wie ACID-Transaktionen, Versionierung und einheitliche Batch- und Streaming-Verarbeitung verfügt. Delta Lake kann sowohl auf lokalen Servern als auch in der Cloud ausgeführt werden und bietet eine breite Palette von Funktionen, die für die Verwaltung von Big Data erforderlich sind.
Warum Delta Lake?
Delta Lake bietet mehrere Vorteile gegenüber anderen Storage-Frameworks. Zu diesen gehören unter anderem:
Transaktionale Integrität:
Delta Lake bietet transaktionale Integrität für Big Data. Das bedeutet, dass die Daten in Delta Lake atomare ACID-Transaktionen unterstützen, wodurch Konsistenz und Isolation gewährleistet werden. Diese Funktion ermöglicht es Entwicklern, komplexe ETL (Extract, Transform, Load)-Prozesse sicher und zuverlässig auszuführen. Durch die transaktionale Integrität können fehlerhafte oder inkonsistente Daten verhindert werden, was wiederum zuverlässige und genaue Analysen ermöglicht.
Skalierbarkeit und Performance:
Delta Lake ist für die Verarbeitung von Big Data in großem Umfang konzipiert. Es nutzt die Vorteile von Spark, einem leistungsstarken Cluster-Computing-Framework, und ermöglicht dadurch die Skalierung von Workloads über viele Rechenknoten hinweg. Dies führt zu einer verbesserten Verarbeitungsgeschwindigkeit und Performance. Delta Lake ermöglicht auch inkrementelle Aktualisierungen und optimierte Abfragen, wodurch komplexe Abfragevorgänge effizienter und schneller durchgeführt werden können. Zudem kann Delta Lake sowohl auf lokalen Servern als auch in der Cloud ausgeführt werden.
Datenqualität und Datenmanagement:
Delta Lake bietet Mechanismen zur Gewährleistung der Datenqualität und des Datenmanagements. Durch die Verwendung von Schema Evolution können Datenstrukturen aktualisiert und verwaltet werden, ohne dass bestehende Daten beeinträchtigt werden. Dies erleichtert die Handhabung sich ändernder Anforderungen und erleichtert die Zusammenarbeit in Teams. Delta Lake unterstützt auch die Versionierung, wodurch es möglich ist, auf frühere Versionen von Daten zuzugreifen und Änderungen nachzuverfolgen. Dies ist besonders wichtig für die Nachvollziehbarkeit und die Erfüllung von Compliance-Anforderungen.
Zuverlässigkeit und Wiederherstellbarkeit:
Durch die Verwendung von Write-Ahead-Logs und Snapshots gewährleistet Delta Lake, dass Datenänderungen sicher und zuverlässig sind. Im Falle eines Ausfalls oder einer Beschädigung können Daten einfach wiederhergestellt werden, ohne dass Datenverluste auftreten. Dies trägt zur Sicherheit und Stabilität der Datenverarbeitung bei und mindert potenzielle Risiken.
Anwendungsfälle für Delta Lake
Delta Lake kann in verschiedenen Anwendungsfällen eingesetzt werden, einschließlich:
- Echtzeit-Analytik: Delta Lake kann für die Echtzeit-Analyse von Datenströmen verwendet werden, um Unternehmen dabei zu helfen, schnell auf Änderungen zu reagieren und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
- Machine Learning: Delta Lake kann zur Verwaltung von Trainingsdaten für Machine-Learning-Modelle verwendet werden.
- Data Warehousing: Delta Lake kann als Data Warehouse-Lösung für die Speicherung und Verarbeitung von Daten verwendet werden.
- Datenintegration: Delta Lake kann verschiedene Datenquellen integrieren und vereinheitlichen, um Unternehmen dabei zu helfen, umfassende Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen.
Fazit
Delta Lake hat sich als Game Changer für die Big Data-Verarbeitung erwiesen. Die Unterstützung von transaktionaler Integrität, der Skalierbarkeit und Performance, der Unterstützung von Datenqualität und Datenmanagement sowie der Zuverlässigkeit und Wiederherstellbarkeit bietet Delta Lake eine umfassende Lösung für Unternehmen, die große Datenmengen verarbeiten und analysieren möchten. Dadurch können Unternehmen wertvolle Einblicke gewinnen, fundierte Entscheidungen treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Delta Lake hat zweifellos die Art und Weise verändert, wie wir Big Data verarbeiten, und wird auch in Zukunft eine wichtige Rolle spielen.