在不断发展的大数据处理和分析领域，Apache Hudi、Iceberg 和 Delta Lake 已被证明是强大的工具，正在彻底改变现代数据平台处理数据管理和分析的方式。这些技术中的每一种都提供了一组独特的功能和机会来解决与处理大量数据相关的挑战。
在我的博客文章中，我将讨论这些数据类型的核心功能，并强调它们各自的优势和可能的应用。通过解释这些创新解决方案如何相互补充和区分，我将阐明如何最好地利用它们来构建现代、强大和高效的数据平台。
定义
三角洲湖
Delta Lake 是一个高性能开源存储层，旨在扩展现有数据 芬兰 whatsapp 数据 湖基础设施的功能，通常构建在 Azure Blob 存储等对象存储上。通过向这些系统中存储的数据添加 ACID 事务和版本控制等功能，Delta Lake 使数据工程师和数据科学家能够构建不仅高度可扩展而且高度可靠的数据管道和数据湖。这种可靠性和可扩展性的结合使 Delta Lake 成为寻求优化数据管理和分析流程的公司的宝贵工具。
冰山
Iceberg 是一种开源表格式，旨在促进对数据湖中大型数据集的高效且可扩展的访问。这是通过与 Apache Spark 等流行数据处理工具无缝集成的表模式来实现的。此外，Iceberg 还提供了 ACID 事务、版本控制和数据演化等重要功能，这进一步增加了数据工程师和数据分析师的收益。借助这些功能，Iceberg 使用户能够有效地处理大型数据集，同时确保数据完整性并考虑数据结构随时间的变化。
胡迪
Hadoop Upserts、删除和增量（简称 Hudi）是一个专为存储和处理数据而定制的开源框架。其主要重点是实现实时数据访问和分析。该框架配备了 ACID 事务、增量数据处理和高效数据索引等基本功能。这些功能使 Hudi 成为涉及流数据处理和实时分析的用例的完美解决方案。借助 Hudi，公司可以高效地实时管理和分析数据，从而更快地获得洞察并做出更灵敏的决策。