Hudi vs. Delta vs. Iceberg：如何选择正确的数据湖表格式

Hudi擅长实时更新删除，Delta处理ACID工作负载，Iceberg支持具有灵活模式的大规模分析。

为什么这很重要

几年前，数据团队必须做出艰难选择：数据湖的灵活性还是数据仓库的可靠性。现在，湖仓架构弥合了这一差距，将廉价的对象存储与事务保证、模式管理甚至时间旅行结合起来。但关键在于——如果没有表格式来组织原始文件的混乱，这一切都无法工作。

如果你曾尝试在普通S3存储桶中管理更新、删除或模式更改，你就会知道其中的痛苦。像Apache Hudi、Delta Lake和Apache Iceberg这样的表格式通过添加元数据层来解决这个问题，将文件转换为结构化、可查询的表。它们都承诺ACID事务、模式演化和可扩展性，但它们不可互换。正确的选择取决于你的工作负载、团队和长期目标。

在本文中，我将根据在生产环境中看到的情况，分解每种格式的优势、劣势和实际适用场景。

核心问题：为什么需要表格式

对象存储廉价且可扩展，但也很"笨"。没有表格式，你将面临：

• 无事务：更新和删除是一场噩梦
• 无模式历史：重命名列？祝你好运
• 无时间旅行：需要回滚？太糟糕了
• 并发问题：多个写入者可能损坏你的数据

表格式通过维护元数据（本质上是数据湖的"目录"）来解决这个问题。这让Spark、Trino或Flink等查询引擎能够像与结构化表交互一样与文件交互。

Apache Hudi：为流处理而生

它是什么

Hudi（Hadoop更新、删除和增量的缩写）诞生于Uber，用于处理大规模实时数据摄取。如果你的用例涉及每秒数百万事件——想想共享出行、物联网或点击流——Hudi就是为你设计的。

优势领域

• 更新和删除：Hudi使更新或删除记录变得容易，这对于GDPR合规性或实时分析至关重要
• 增量处理：下游作业可以仅拉取新的或更改的数据，减少计算成本
• 流处理优先：针对低延迟摄取进行了优化，与专注于批处理的替代方案不同

缺点

• 复杂性：管理压缩（合并小文件）和聚类（为性能组织数据）需要调优
• 利基采用：虽然不断增长，但Hudi的社区比Delta或Iceberg小

实际示例

我曾合作的一家共享出行公司使用Hudi实时摄取司机位置和行程更新。每秒数百万事件，Hudi的更新能力确保下游分析始终反映每个司机的最新状态——无需重写整个数据集。

何时选择Hudi：如果你的工作负载是流处理密集型，并且需要频繁更新或删除。

Delta Lake：全能选手

它是什么

Delta Lake由Databricks创建，是最广泛认可的表格式。它基于Parquet构建，并添加了ACID事务、时间旅行和模式强制。

优势领域

• ACID保证：为批处理和流处理提供可靠的事务
• 时间旅行：查询数据的历史版本（例如，“上周二这个表是什么样子？"）
• 生态系统：与Databricks深度集成，但也适用于开源Spark、Presto等
• 简单性：如果你已经在使用Spark，Delta Lake感觉像是自然扩展

缺点

• 供应商绑定：虽然是开源的，但Delta Lake与Databricks紧密相关
• 社区多样性：在Databricks之外，采用不如Iceberg广泛

实际示例

我曾咨询的一家全球零售商使用Delta Lake管理销售数据。时间旅行让他们能够在更正前后审计收入快照，而ACID事务确保了BI仪表板和ML管道的一致性。

何时选择Delta Lake：如果你想要一个具有强大事务保证的通用湖仓，特别是如果你已经在Databricks生态系统中。

Apache Iceberg：企业级主力

它是什么

Iceberg最初在Netflix构建，专为PB级分析设计。它强调模式演化、分区灵活性和广泛的引擎支持。

优势领域

• 模式演化：重命名列、重新排序字段或添加新字段而不破坏查询
• 分区演化：随时间改变数据分区方式（例如，从每日切换到每小时）
• 引擎无关：适用于Spark、Flink、Trino、Presto、Hive等
• 社区势头：被Netflix、Apple、LinkedIn等大型企业采用

缺点

• 流处理支持：历史上比Hudi弱，不过Flink集成正在改进
• 运营开销：元数据管理在规模上需要仔细调优

实际示例

我曾咨询的一家金融服务公司采用Iceberg进行监管报告。模式演化让他们能够适应不断变化的合规要求，而无需重写历史数据。广泛的引擎支持意味着分析师可以在相同的数据集上使用Spark进行ETL，使用Trino进行即席查询。

何时选择Iceberg：如果你需要具有多样化查询引擎和频繁模式更改的企业级分析。

功能比较

如何决定

没有一刀切的答案。以下是我看到团队做决定的方式：

• 选择Hudi如果…你被流数据淹没，需要更新/删除（例如，实时个性化、物联网或GDPR合规性）
• 选择Delta Lake如果…你想要一个可靠、通用的湖仓，具有强大的事务和时间旅行——特别是如果你已经在使用Databricks
• 选择Iceberg如果…你管理具有多样化查询引擎的PB级数据集，并且需要模式灵活性

现实：混合使用

大多数成熟团队不会标准化单一格式。例如：

• 使用Hudi进行实时摄取
• 使用Delta Lake进行分析管道
• 使用Iceberg进行监管报告或跨引擎访问

互操作性也在改进。像Trino和Spark这样的工具现在支持所有三种格式，所以你永远不会被永远锁定。

未来：融合还是共存？

“格式战争"不是关于一个赢家。相反，我们看到：

• 互操作性：引擎支持多种格式
• 标准化：像开放表格式标准化项目这样的努力旨在减少摩擦
• 混合方法：团队为每个工作使用最佳工具

我的预测？界限将变得模糊。Hudi将在批处理方面变得更好，Iceberg将改进流处理，Delta将在Databricks商店中保持主导地位。最聪明的团队将专注于灵活性——而不是教条。

最后思考

Hudi、Delta和Iceberg都很强大，但它们针对不同问题进行了优化。关键是将格式与你的工作负载匹配：

• Hudi用于流处理和更新
• Delta Lake用于通用可靠性
• Iceberg用于规模和模式灵活性

记住：最好的团队不问"哪种格式最好？“他们问"哪种格式最适合这些数据？”