Giới Thiệu
Trong thế giới dữ liệu hiện đại, việc quản lý bảng trên các kho dữ liệu (Data Lakehouse) trở nên ngày càng quan trọng. Nền tảng của sự quản lý này là định dạng bảng mở. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ về năm định dạng bảng mở phổ biến: Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi, Apache Paimon và DuckLake.
Mục Lục
- Tại Sao Định Dạng Bảng Mở Cần Thiết
- Lịch Sử và Sự Phát Triển của Định Dạng Bảng Mở
- Apache Iceberg: Nền Tảng Tối Ưu cho Phân Tích Dữ Liệu
- Delta Lake: Ghi Chép Giao Dịch
- Apache Hudi: Tiên Phong Về Xử Lý Tăng Cường
- Apache Paimon: Định Dạng Dựa Trên Luồng
- DuckLake: Quản Lý Metadata Đơn Giản Bằng SQL
- So Sánh Các Định Dạng Bảng
- Xu Hướng Ngành Trong Việc Áp Dụng Định Dạng Bảng
- Cách Chọn Định Dạng Bảng Phù Hợp
- Kết Luận
Tại Sao Định Dạng Bảng Mở Cần Thiết
Trước khi đi sâu vào từng định dạng, điều quan trọng là hiểu lý do tại sao định dạng bảng mở trở nên cần thiết. Các kho dữ liệu truyền thống, được xây dựng trên các tệp thô như CSV, JSON hoặc Parquet, rẻ và dễ mở rộng nhưng lại rất dễ bị hỏng. Chúng không có khái niệm về giao dịch, có nghĩa là nếu hai công việc ghi dữ liệu cùng lúc, bạn có thể dễ dàng gặp phải kết quả không đầy đủ hoặc bị hỏng.
Các doanh nghiệp vẫn cần tính năng giống như cơ sở dữ liệu để thực hiện các cập nhật, xóa, phiên bản và kiểm toán trên các kho dữ liệu của họ. Từ đó, định dạng bảng mở đã ra đời với các khả năng quan trọng:
- Giao Dịch ACID: Đảm bảo độ tin cậy cho việc đọc và ghi đồng thời.
- Tiến Hóa Lược Đồ: Thêm, xóa hoặc đổi tên các trường mà không làm hỏng các truy vấn.
- Du Lịch Thời Gian: Truy vấn dữ liệu như nó tồn tại tại một thời điểm cụ thể.
- Truy Vấn Hiệu Quả: Giảm thiểu việc quét toàn bộ tệp bằng cách sử dụng metadata.
Lịch Sử và Sự Phát Triển của Định Dạng Bảng Mở
Hành trình của các định dạng bảng mở phản ánh những thách thức mà các công ty phải đối mặt khi kho dữ liệu mở rộng từ terabyte đến petabyte. Mỗi định dạng được phát triển để giải quyết những điểm đau cụ thể:
- Apache Hudi (2016): Được tạo ra tại Uber để giải quyết vấn đề độ tươi mới và nhập liệu tăng cường. Hudi đã tiên phong trong việc hỗ trợ cập nhật và xóa ở cấp độ hàng.
- Delta Lake (2017-2018): Được phát triển bởi Databricks nhằm thống nhất lô và luồng trong Spark.
- Apache Iceberg (2018): Ra đời tại Netflix để vượt qua các giới hạn của Hive về khả năng mở rộng và tiến hóa lược đồ.
- Apache Paimon (2022): Xây dựng từ hệ sinh thái Flink của Alibaba, tập trung vào luồng dữ liệu.
- DuckLake (2025): Định dạng mới nhất, quản lý metadata trong cơ sở dữ liệu quan hệ.
Apache Iceberg: Nền Tảng Tối Ưu cho Phân Tích Dữ Liệu
Apache Iceberg ra đời với sứ mệnh giải quyết các vấn đề lâu dài của bảng Hive như thay đổi lược đồ không đáng tin cậy và quét thư mục tốn kém. Iceberg đã giới thiệu thiết kế sạch sẽ có thể mở rộng lên petabyte trong khi đảm bảo giao dịch ACID, tiến hóa lược đồ và truy vấn du lịch thời gian.
Cấu Trúc Metadata
Cấu trúc metadata của Iceberg được xây dựng dựa trên một hệ thống tệp phân cấp:
- Tệp metadata bảng (JSON): Theo dõi các phiên bản lược đồ, thông số phân vùng, snapshots và thuộc tính.
- Snapshots: Mỗi cam kết tạo ra một snapshot mới, đại diện cho trạng thái đầy đủ của bảng tại thời điểm đó.
Tính Năng Chính
- Tiến Hóa Lược Đồ: Thêm, xóa hoặc đổi tên các cột mà không làm hỏng các truy vấn.
- Du Lịch Thời Gian: Truy vấn bảng theo ID snapshot hoặc thời gian cụ thể.
Delta Lake: Ghi Chép Giao Dịch
Delta Lake được giới thiệu bởi Databricks để giải quyết khoảng trống lớn nhất của Spark: giao dịch đáng tin cậy trên lưu trữ đối tượng đám mây. Thiết kế của nó xoay quanh một nhật ký giao dịch để phối hợp tất cả các thay đổi.
Cấu Trúc Metadata
- Tệp giao dịch JSON: Mỗi cam kết thêm một tệp JSON mô tả các tệp dữ liệu đã thêm/xóa, thay đổi lược đồ và thuộc tính bảng.
- Điểm kiểm tra (Parquet): Các điểm kiểm tra định kỳ giúp nén nhật ký để đọc nhanh hơn.
Tính Năng Chính
- Giao Dịch ACID: Đảm bảo việc đọc và ghi nhất quán, ngay cả khi có nhiều công việc chạy đồng thời.
- Thống nhất lô và luồng: Các công việc Spark Structured Streaming và lô có thể đọc/ghi cùng một bảng Delta.
Apache Hudi: Tiên Phong Về Xử Lý Tăng Cường
Apache Hudi được tạo ra để giữ cho các bảng Hive luôn cập nhật với dữ liệu liên tục thay đổi. Hudi trở thành định dạng bảng đầu tiên hỗ trợ cập nhật và xóa ở cấp độ hàng trực tiếp trên các kho dữ liệu.
Cấu Trúc Metadata
Hudi tổ chức các bảng quanh một thời gian cam kết được lưu trữ trong thư mục .hoodie:
- Tệp cam kết: Metadata mô tả các tệp dữ liệu đã thêm/xóa tại mỗi cam kết.
Tính Năng Chính
- Cập nhật & Xóa theo Key: Đảm bảo chỉ có một bản ghi mới nhất cho mỗi khóa chính.
- Lấy dữ liệu Tăng cường: Truy vấn chỉ những hàng đã thay đổi kể từ cam kết gần nhất.
Apache Paimon: Định Dạng Dựa Trên Luồng
Apache Paimon được thiết kế để hỗ trợ nhập dữ liệu liên tục, thời gian thực vào kho dữ liệu. Nó sử dụng kiến trúc Log-Structured Merge-tree (LSM) để tối ưu hóa cho các cập nhật tốc độ cao.
Cấu Trúc Metadata
Paimon sử dụng thiết kế LSM cho việc hợp nhất tệp. Mỗi cam kết hoặc hợp nhất tạo ra một snapshot mới, cho phép cả truy vấn lô và đọc luồng.
Tính Năng Chính
- Cập nhật & Xóa Thực Thời: Hỗ trợ nhập liệu CDC liên tục với các thao tác ở cấp độ hàng hiệu quả.
- Hợp nhất Động: Các quy tắc có thể cấu hình cho việc xử lý xung đột khóa.
DuckLake: Quản Lý Metadata Đơn Giản Bằng SQL
DuckLake là định dạng bảng mới nhất, được giới thiệu vào năm 2025, lưu trữ tất cả metadata bảng trong một cơ sở dữ liệu SQL. Thiết kế này giúp giảm thiểu độ phức tạp trong việc lập kế hoạch truy vấn và tăng tốc độ cam kết.
Cấu Trúc Metadata
DuckLake sử dụng một catalog SQL để lưu trữ metadata, giúp dễ dàng truy vấn và kiểm tra.
Tính Năng Chính
- Metadata theo SQL: Dễ dàng truy vấn, gỡ lỗi hoặc mở rộng bằng SQL thông thường.
- Tính nhất quán đa bảng: Các thay đổi nhiều bảng cam kết cùng nhau, đây là một điểm mạnh độc đáo.
So Sánh Các Định Dạng Bảng
Dưới đây là bảng so sánh các định dạng bảng dựa trên các tiêu chí quan trọng:
| Định Dạng Bảng | Kiến Trúc Metadata | Cập Nhật Cấp Độ Hàng | Hỗ Trợ Hệ Sinh Thái | Xu Hướng Áp Dụng |
|---|---|---|---|---|
| Iceberg | Snapshots + Manifests | Copy-on-Write | Rộng rãi | Tiêu chuẩn ngành |
| Delta Lake | Nhật ký giao dịch | Copy-on-Write | Tích hợp sâu với Spark | Phổ biến trong Databricks |
| Hudi | Thời gian cam kết | Chế độ COW/MOR | Tốt trong Spark và AWS | Niche cho CDC |
| Paimon | Kiến trúc LSM | Merge-on-Read | Tốt trong Flink | Đang gia tăng |
| DuckLake | Cơ sở dữ liệu SQL | Copy-on-Write | Mới mẻ | Thử nghiệm |
Xu Hướng Ngành Trong Việc Áp Dụng Định Dạng Bảng
Ngành công nghiệp đang dần hình thành các mô hình áp dụng rõ ràng cho các định dạng bảng. Iceberg đã trở thành lựa chọn phổ biến nhất với sự hỗ trợ từ nhiều nhà cung cấp đám mây như AWS và Snowflake. Delta Lake tiếp tục là lựa chọn mặc định trong các cửa hàng dựa trên Spark.
Cách Chọn Định Dạng Bảng Phù Hợp
Việc chọn định dạng bảng phụ thuộc vào khối lượng công việc và hệ sinh thái của bạn:
- Chọn Apache Iceberg: Khi bạn cần hỗ trợ động và mở rộng tốt.
- Chọn Delta Lake: Khi bạn đang đầu tư vào Spark và cần tích hợp lô và luồng.
- Chọn Apache Hudi: Nếu bạn cần cập nhật thường xuyên và nhập liệu tăng cường.
- Chọn Apache Paimon: Khi công việc của bạn chủ yếu là luồng dữ liệu thời gian thực.
- Chọn DuckLake: Nếu bạn muốn sự đơn giản trong quản lý metadata.
Kết Luận
Các định dạng bảng mở không chỉ là một tùy chọn, mà còn là nền tảng của hệ sinh thái dữ liệu hiện đại. Việc chọn định dạng phù hợp sẽ giúp bạn biến kho dữ liệu của mình thành một lakehouse thực thụ, đáng tin cậy và linh hoạt.
Tham khảo thêm sách về Lakehouse:
- Apache Iceberg: Hướng Dẫn Chi Tiết
- Apache Polaris: Hướng Dẫn Chi Tiết
- Kiến Trúc Một Lakehouse với Apache Iceberg
Tham gia Cộng Đồng Lakehouse Dữ Liệu
Blog Lakehouse Dữ Liệu
