Apache Iceberg与Delta Lake：大数据湖仓解决方案的灵活性大比拼

当谈到大数据湖解决方案时，Apache Iceberg 和 Delta Lake 是顶尖选择。两者都设计用于大规模数据管理，但每一种在灵活性上都有其独特的优势。下面来简单比较一下它们各自的优点和区别。我们来详细看看。

为什么这个选择很重要？ 选择合适的格式不仅会影响查询速度和数据治理，还会影响数据管道的成本。Iceberg和Delta Lake不仅仅存储数据；它们还提供了一个基础，决定了你的团队在多平台环境下如何分析、转换和管理数据。

• Iceberg : 在模式变更方面非常灵活，支持重命名、重新排序以及添加或删除列，不影响您的查询。
• Delta Lake : 虽然支持添加列，但在处理复杂变更方面则较为有限。

获胜者: Iceberg 🏆 — 它只是在处理模式更改方面更灵活。

• Iceberg：使用随时间动态调整的隐藏分区，优化查询性能，并使自定义分区转换的定义简单明了。
• Delta Lake：依赖传统的静态分区，在许多情况下表现良好，但随着时间的推移可能会变得越来越僵化。

赢家: Iceberg 🏆 — 动态分区带来了随着数据量增加的灵活性。

• Iceberg ：将数据和元数据分离，使其能够在多个引擎中访问，如 Spark、Flink 和 Trino。
• Delta Lake ：将元数据与数据一起存储在 delta_log 文件中，这对 Spark 很有效率，但在处理非常大的数据集时可能会变得较慢。

赢家: Iceberg, 更方便与多个引擎和存储选项搭配使用。

• Iceberg ：专为多引擎环境设计，在Spark、Flink、Trino等多种引擎上运行良好。
• Delta Lake ：主要针对Spark，但也受到其他一些引擎（如Presto）的支持。

赢家: Iceberg 🏆 — 你的环境不仅使用 Spark，它将是你的理想选择。

• Iceberg ：支持时间穿梭，并提供分支与标签，这对于测试和复杂工作流程非常有用。
• Delta Lake ：提供时间穿梭但不支持分支与标签。

获胜者是: Iceberg 🏆 — 分支和标签为复杂设置增加了灵活性。

• Iceberg ：采用灵活的乐观并发控制，支持多写者在不同引擎间的操作。
• Delta Lake ：针对Spark进行了优化，但在非Spark环境中可能不太适用。

“平局” — 两者都提供了坚实的同时控制，不过Iceberg的更广泛的兼容性可能更适合混合环境。

第七部分 治理与安全（Unity目录集成）

• Delta Lake : 在 Databricks 平台上，它能够提供集中的访问控制和审计功能。
• Iceberg : Databricks 正在为 Iceberg 增加 Unity Catalog 支持功能，而在 Databricks 之外，治理则需要单独进行管理。

奖项: Delta Lake, 最适合在 Databricks 上使用时治理.

• Iceberg ：一个强大的开源社区和来自像 Netflix、Apple 和 AWS 这样的巨头公司的支持。
• Delta Lake ：也非常受欢迎，尤其是在像 Databricks 这样的地方，Spark 的使用较多。

平局 — 冰山更为多用途，但两者都有坚实的社区支持，最终结果是平局。

注：单词 "versatile" 在这里保留英文原词，因为它可能是一个专有名词或特定术语，在中文语境中保持原样更为恰当。若需翻译，请根据上下文具体调整。

（注释部分可以保留，但建议放在脚注中或直接用中文解释。此处保留以保持原翻译中的解释。）

最终翻译调整为：

平局 — 冰山更为多用途，但两者都有坚实的社区支持。

冰山 是团队需要跨引擎支持、动态分区和高级架构管理时的最佳选择。它专为灵活性要求极高的混合环境而设计。

Delta Lake 是一个很好的选择，尤其是如果你主要使用 Spark 或 Databricks，并且希望使用 Unity Catalog 实现强大的数据治理。

你在数据湖中使用哪一个，使用得怎么样？在评论中分享一下您的经验吧！