Al combinar lo mejor de los data lakes y los data warehouses, los data lakehouses se convirtieron en una de las mejores alternativas para gestionar datos a gran escala. En su núcleo reside Apache Iceberg, un formato de tabla de alto rendimiento diseñado para grandes conjuntos de datos analíticos.
El formato ofrece capacidades de data warehouse avanzadas, como transacciones ACID y evolución de schema, directamente sobre el almacenamiento económico de los data lakes.
Aunque a simple vista puedan parecer tecnologías rivales o excluyentes, lo cierto es que Apache Iceberg y Apache Parquet son complementarias.
Mientras Parquet se enfoca en la eficiencia del almacenamiento y la compresión de los datos a nivel de archivo, Iceberg se dedica a la gestión y abstracción de la tabla lógica. Juntos, estos dos frameworks forman el núcleo de las arquitecturas lakehouse de alto rendimiento.
En este artículo, te proponemos explorar las diferencias fundamentales entre ambos formatos y descubrir de qué formas su combinación permite a las organizaciones construir plataformas de datos escalables, confiables y con compatibilidad multimotor.
Formatos de archivo vs. formatos de tabla: ¿en qué se diferencian?
Antes de explicar las ventajas de combinar Apache Parquet y Apache Iceberg, es fundamental comprender la distinción entre formatos de archivo y formatos de tabla.
¿Por qué? Debido a que Parquet es un formato de archivo, mientras que Iceberg es un formato de tabla.
Los formatos de archivo se centran en el almacenamiento y la compresión eficiente de los datos. Definen cómo los bytes sin procesar que representan registros y columnas se organizan y codifican en el disco o en un sistema de archivos distribuido.
El formato Parquet es el estándar más utilizado para el almacenamiento de datos utilizados en cargas de trabajo de analítica. Su almacenamiento columnar ofrece ventajas significativas para consultas analíticas a gran escala, incluyendo compresión eficiente, alto rendimiento en las consultas y soporte para estructuras de datos complejas.
Por otro lado, los formatos de tabla proporcionan una abstracción lógica sobre los datos almacenados a fin de facilitar su organización, consulta y actualización. Permiten que los motores SQL vean una colección de archivos como una tabla con filas y columnas que puede consultarse y actualizarse de forma transaccional.
Un formato de tabla contiene metadatos clave sobre los archivos de datos subyacentes, lo que permite a los motores comprender el esquema de la tabla, las particiones y los snapshots.
Apache Iceberg es un formato de tabla de código abierto y alto rendimiento, diseñado para grandes conjuntos de datos analíticos. Ofrece capacidades similares a las de un data warehouse sobre el almacenamiento de un data lake.
De esta forma, permite que las organizaciones construyan lakehouses escalables y confiables, manteniendo la flexibilidad para utilizar múltiples motores de consulta.
¿Cómo se relacionan Apache Iceberg y Apache Parquet?
Apache Iceberg y Apache Parquet son complementarios. Como formato de tabla abierto, Iceberg no está atado a un formato de archivo único, sino que está diseñado para funcionar con varios, incluyendo Parquet, Avro y Orc.
Una tabla de Iceberg actúa como una capa de abstracción lógica que convierte una colección de archivos de data en una tabla coherente. Bajo esta capa, los datos reales de la tabla siguen almacenados en el sistema de archivos subyacente, casi siempre en el formato columnar de Parquet.
Mientras que Parquet maneja la representación y el almacenamiento de bajo nivel, Iceberg añade las capacidades de gestión de tabla, proveyendo semántica avanzada, como consistencia transaccional, time travel y la evolución de schema.
Las ventajas de combinar ambos formatos
Conjugar ambos formatos aporta numerosos beneficios para las organizaciones, que van más allá del simple almacenamiento de datos
Acceso ubicuo a datos en la nube
Una de las principales motivaciones detrás de Iceberg es permitir el acceso ubicuo a los datos almacenados en servicios en la nube.
Iceberg centraliza la gestión de las tablas, actuando como una capa que desacopla los datos del motor de consulta. Esto facilita que los datos almacenados en Parquet sean accesibles de manera sencilla para todos los sectores y evita la creación de silos.
Compatibilidad multimotor
En lugar de atar los datos a un motor de consulta específico (como Snowflake o Spark), Iceberg expone las tablas a múltiples motores de procesamiento. Esto implica que los diferentes equipos pueden usar sus herramientas preferidas sobre los mismos datos, sin necesidad de crear copias.
Además, las capacidades transaccionales y de time travel de Iceberg facilitan este acceso concurrente, garantizando que todos vean la misma información confiable.
Rendimiento mejorado
La combinación de Iceberg con Parquet impulsa el rendimiento operativo.
Mientras que la optimización columnar de Parquet reduce la cantidad de datos que deben leerse, al permitir el seguimiento avanzado de metadatos, Iceberg habilita una planificación de consultas inteligente. El resultado es una recuperación de datos mucho más rápida.
Optimización de costos
La eficiencia se traduce directamente en ahorro. Parquet reduce los gastos de almacenamiento, al tiempo que Iceberg gestiona automáticamente el ciclo de vida y la limpieza de los archivos, reduciendo la cantidad de datos escaneados, almacenados y procesados y minimizando así el costo total de la operación de datos.
Fiabilidad de nivel empresarial
Iceberg dota a Parquet de capacidades transaccionales que garantizan la consistencia de los datos.
Esto permite realizar operaciones cruciales como actualizaciones y eliminaciones de manera segura, proceso esencial para el cumplimiento normativo y la integridad de los datos.
Gestión simplificada de los datos
Iceberg asume la complejidad operativa, encargándose de tareas difíciles como la evolución del esquema y la compactación de archivos de forma automática y, al mismo tiempo, preservando los beneficios de optimización de Parquet y las ventajas del almacenamiento neutro.
Combinar el almacenamiento eficiente de Apache Parquet con la gestión inteligente de Apache Iceberg aporta fiabilidad, rendimiento, y flexibilidad a los data lakes, recursos imprescindibles para hacer frente a las demandas de la analítica moderna. ¿Te gustaría conocer más sobre estos formatos? ¡Hablemos!