Iceberg vs Delta Lake: Qual Formato Escolher para seu Data Lake?

Antigamente, Data Lake era um monte de arquivos CSV ou Parquet jogados no S3. Se falhasse no meio da escrita? Dados corrompidos. Update? Impossível, reescreva tudo.

Os Open Table Formats trouxeram transações ACID, Time Travel e Updates para o Data Lake. Hoje, a disputa está entre Apache Iceberg e Delta Lake (com o Hudi correndo por fora).

Qual escolher?

Delta Lake: O Poderoso (ex) Proprietário

Por muito tempo, as melhores features eram fechadas. Hoje, é 100% open source (Linux Foundation).

Prós:

• Delta Lake: Se você já usa Spark pesadamente e quer uma solução madura e performática.
• OPTIMIZE e Z-ORDER são muito maduros para performance de leitura.
• Integração perfeita com Spark.

Contras:

• Fora do ecossistema Spark, o suporte é bom, mas nem sempre “cidadão de primeira classe” em outras engines.

Apache Iceberg: O Queridinho da Comunidade

Nascido na Netflix. Projetado para ser agnóstico de engine.

Prós:

• Interoperabilidade Real: O mesmo dado pode ser lido pelo Spark, Trino, Dremio, BigQuery e Athena sem copiar nada.
• Partition Evolution: Você pode mudar o esquema de partição sem reescrever os dados antigos (isso é mágico).
• Hidden Partitioning: O usuário não precisa saber que a tabela é particionada por dia ao fazer a query.

Contras:

• A escrita pode ser um pouco mais lenta que o Delta em alguns cenários específicos de high-throughput streaming (embora esteja melhorando rápido).

O Veredito

• Se você usa Spark como engine principal: Vá de Delta Lake. A integração é imbatível.
• Se você quer uma arquitetura Lakehouse Aberta e usa múltiplas engines (ex: AWS Athena + Glue): Vá de Iceberg. Ele se tornou o padrão “de facto” para interoperabilidade.

O importante é: Não use mais Parquet puro. Use um Table Format. As garantias ACID e a performance valem o (pequeno) overhead.

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