Integridade de dados com o Delta Lake
A integridade de dados no Delta Lake é um aspecto crítico que garante a precisão, a consistência e a confiabilidade dos dados durante todo o ciclo de vida. O Delta Lake fornece vários mecanismos para manter a integridade dos dados, especialmente em ambientes com pipelines de dados complexos e vários usuários simultâneos.
Os principais recursos e técnicas que o Delta Lake emprega para manter a integridade dos dados são:
- Transações ACID
- Imposição de esquema
- Evolução do esquema
- Operações de mesclagem
- Viagem no tempo
- Gravações simultâneas
- Gerenciamento e compactação de arquivos
- Verificações de consistência
- Implementação de verificações de integridade de dados
Transações ACID
O Delta Lake dá suporte a transações atomicidade, consistência, isolamento e durabilidade (ACID). Isso significa que cada operação em uma tabela Delta é tratada como uma transação, que é totalmente concluída ou não acontece, impedindo atualizações parciais de dados que podem levar à corrupção de dados.
- Atomicidade: Verifica se cada transação é tratada como uma “unidade” independente que resulta em sucesso completo ou falha completa.
- Consistência: Garante que somente dados válidos seguindo todas as regras e restrições definidas sejam gravados no banco de dados.
- Isolamento: Mantém o desempenho e a integridade, isolando virtualmente cada transação, garantindo que as transações não interfiram entre si.
- Durabilidade: Garante que, uma vez confirmada uma transação, ela permaneça confirmada, mesmo que haja uma falha, perda de energia ou outra falha do sistema.
Imposição de esquema
O Delta Lake impõe a validação de esquema em operações de gravação. Isso significa que os dados gravados em uma tabela Delta devem corresponder ao esquema da tabela ou a operação de gravação falhará. Isso impede tipos de dados incorretos ou alterações inesperadas de esquema que podem levar a inconsistências de dados.
Evolução do esquema
O Delta Lake também permite a evolução do esquema sem tempo de inatividade ao impor esquemas. Isso significa que você pode adicionar novas colunas ou alterar tipos de dados no esquema à medida que seus dados evoluem. A evolução do esquema garante que todos os dados permaneçam acessíveis e consistentes com as novas definições de esquema.
Operações de mesclagem
O Delta Lake dá suporte a operações avançadas de mesclagem, que são cruciais para upserts (atualizando registros existentes e inserindo novos registros simultaneamente) em pipelines complexos de ETL (Extrair, Transformar, Carregar). A operação de mesclagem é transacional e mantém a integridade dos dados, garantindo que cada registro seja atualizado ou inserido corretamente de acordo com as condições especificadas.
Viagem no tempo
A Viagem no tempo é um recurso que permite que você acesse versões históricas de seus dados. Isso é útil para auditoria, depuração e reversão de alterações indesejáveis, garantindo que você possa restaurar a integridade dos dados se atualizações recentes corrompem ou alteram dados sem querer. A seguir, há um exemplo de como consultar dados históricos.
df = spark.read.format("delta").option("versionAsOf", 3).load("/FileStore/tables/table")
Gravações simultâneas
O Delta Lake manipula gravações simultâneas usando um modelo de simultaneidade otimista. Quando várias transações estão ocorrendo, ele serializa essas transações para garantir que elas não causem conflitos. Se um conflito for detectado, o Delta Lake tentará novamente ou falhará na transação, dependendo do cenário.
Gerenciamento e compactação de arquivos
O Delta Lake otimiza o gerenciamento de arquivos por meio de mecanismos como compactação (bin-packing) e salto de dados. Esses recursos reduzem o número de arquivos pequenos e melhoram a eficiência das leituras, mantendo o alto desempenho e reduzindo as chances de inconsistências de dados durante leituras e gravações.
Verificações de consistência
O Delta Lake fornece utilitários para verificar se há inconsistências na camada de armazenamento de dados, garantindo que os arquivos de dados e seus metadados correspondentes estejam sempre em sincronia. Essas verificações são cruciais após a recuperação de uma falha do sistema ou em ambientes distribuídos.