Exchange Data

共同特点这些数据类型具有共同的特征，并且在某些用例中它们可以互换。主要常用功能如下表所示。

ACID 事务确保您的数据始终一致，即使发生故障也是如此。这对于用于关键业务应用程序的数据湖非常重要。
架构演化使得更改数据湖表的架构成为可能，而无需重新创建表。这对于用于存储历史数据的数据湖非常重要。
时间旅行使得检索数据湖表的历史版本成为可能。这对 芬兰 whatsapp 数据 于用于审计和合规性目的的数据湖非常重要。
增量摄取可以将新数据加载到数据湖表中，而无需重新处理整个数据集。这对于用于摄取大量流数据的数据湖非常重要。
对多个存储系统的支持使数据湖表可以存储在各种存储系统中 - 例如 Amazon S3、Azure Blob Storage 和 Google Cloud Storage。这样可以灵活地选择最适合您需求的存储系统。
社区支持意味着许多人使用该项目并为其做出贡献。这使您更有可能在需要时找到帮助。
表现
根据基准测试可以获得以下性能值：


性能对比，来源

正如我们在上面的结果中看到的，Delta Lake 总体表现优于 Iceberg 和 Hudi。然而，在比较性能时，我们应该记住，Delta 和 Iceberg 针对仅追加工作负载进行了优化，而 Hudi 默认情况下针对可变工作负载进行了优化。默认情况下，Hudi 使用 upsert 写入模式，当然与插入相比，这种模式有写入开销。没有这些背景信息，就像比较苹果和橘子一样。

集成到不同平台
了解协调数据类型的影响可以释放基于云的分析的真正潜力，简化数据工作流程并促进团队之间更好的协作。


比较：这些系统支持Hudi、Delta Lake和Iceberg

如您所见，并非每个平台都支持所有数据类型。例如，流行的基于云的分析平台 Google BigQuery 没有与 Delta Lake 直接集成。同样，Amazon Redshift 和 Azure Synapse Analytics 不提供对 Iceberg 的内置支持。此外，以其基于云的数据仓库功能而闻名的 Snowflake 并不提供对 Apache Hudi 的本机支持。