Wat is Delta Lake?

Laatst bijgewerkt: 25 juni 2025

Leestijd: 10 minuten

Delta Lake, Data Lake, ACID Transactions, Databricks, Data Engineering

Een complete gids over Delta Lake: het open-source framework dat data lakes transformeert naar betrouwbare, enterprise-grade data platforms met ACID transactions en time travel.

Definitie

Delta Lake is een open-source storage layer dat een data lake voorziet van ACID transactions, scalable metadata handling, en data reliability. Het brengt de betrouwbaarheid van data warehouses naar data lakes, waardoor organisaties kunnen bouwen op een "lakehouse" architectuur.

Het Probleem met Traditionele Data Lakes

Traditionele data lakes hebben enkele fundamentele uitdagingen:

Geen ACID transactions: Concurrent reads en writes kunnen data corruption veroorzaken
Geen schema enforcement: Data quality issues door inconsistente schema's
Geen data versioning: Onmogelijk om terug te gaan naar eerdere data states
Beperkte metadata: Slechte performance bij grote hoeveelheden kleine bestanden
Complex data management: Moeilijk om updates en deletes uit te voeren

Belangrijkste Inzicht

Delta Lake lost de betrouwbaarheidsproblemen van data lakes op zonder de flexibiliteit en schaalbaarheid op te offeren. Het voegt een transactionele layer toe bovenop je bestaande data lake storage.

Kern Features van Delta Lake

1. ACID Transactions

Atomicity, Consistency, Isolation, Durability voor data lakes:

Atomicity: Transacties zijn all-or-nothing operaties
Consistency: Database blijft altijd in een consistente staat
Isolation: Gelijktijdige transacties interfereren niet met elkaar
Durability: Voltooide transacties blijven behouden

2. Schema Enforcement & Evolutie

Automatische data kwaliteit controles:

Feature	Beschrijving	Voordeel
Schema Enforcement	Automatische validatie van inkomende data	Voorkomt data quality issues
Schema Evolution	Automatisch aanpassen aan schema wijzigingen	Flexibiliteit zonder data loss
Schema Inference	Automatisch detecteren van data schema's	Vermindert development time

3. Time Travel (Data Versioning)

Toegang tot historische versies van je data:

-- Data lezen van een specifieke timestamp
SELECT * FROM delta.`/path/to/delta_table` 
TIMESTAMP AS OF '2024-01-15 10:00:00';

-- Data lezen van een specifieke versie
SELECT * FROM delta.`/path/to/delta_table` 
VERSION AS OF 15;

-- Zie alle beschikbare versies
DESCRIBE HISTORY delta.`/path/to/delta_table`;
      

4. Unified Streaming & Batch

Eén tabel voor zowel batch als streaming workloads:

Streaming ingestie: Real-time data toevoegen aan Delta tables
Batch verwerking: Traditionele ETL/ELT workflows
Exactly-once processing: Garantie tegen duplicate data

Hoe Delta Lake Werkt

Transaction Log (Delta Log)

Het hart van Delta Lake - een ordered record van alle transacties:

         Delta Lake Architecture
        Parquet Files: Data opgeslagen in Apache Parquet formaat
Transaction Log: JSON files die alle transacties bijhouden
Checkpoints: Periodieke snapshots voor performance
Metadata: Schema informatie en statistics

      

Data Operations

Operatie	Traditionele Data Lake	Delta Lake
INSERT	Nieuwe bestanden toevoegen	Transactionele insert met versioning
UPDATE	Complexe rewrite nodig	Eenvoudige SQL UPDATE statement
DELETE	Bestanden handmatig verwijderen	SQL DELETE met transactionele garanties
MERGE	Niet beschikbaar	UPSERT functionaliteit (UPDATE + INSERT)

Praktische Implementatie

Delta Table Aanmaken

-- Delta table aanmaken van bestaande data
CREATE TABLE sales_delta
USING DELTA
LOCATION '/mnt/datalake/sales/delta'
AS SELECT * FROM sales_parquet;

-- Of direct vanuit Spark
df.write.format("delta").save("/mnt/datalake/sales/delta")

-- Delta table lezen
spark.read.format("delta").load("/mnt/datalake/sales/delta")
      

Data Manipulatie

-- Updates uitvoeren
UPDATE sales_delta 
SET amount = amount * 1.1 
WHERE region = 'Europe';

-- Deletes uitvoeren  
DELETE FROM sales_delta 
WHERE date < '2023-01-01';

-- Merge operatie (UPSERT)
MERGE INTO target_table AS target
USING source_table AS source
ON target.id = source.id
WHEN MATCHED THEN 
  UPDATE SET *
WHEN NOT MATCHED THEN 
  INSERT *
      

Optimization Commands

-- Optimaliseer bestandsgrootte (bin packing)
OPTIMIZE sales_delta;

-- Verwijder oude bestanden (VACUUM)
VACUUM sales_delta RETAIN 168 HOURS;

-- Toon detailed table info
DESCRIBE DETAIL sales_delta;

-- Toon table history
DESCRIBE HISTORY sales_delta;
      

Delta Lake in Cloud Platforms

Platform	Integratie	Voordelen
Databricks	Native ondersteuning	Optimized performance, Delta Engine
Azure Synapse	Serverless SQL pools	Direct querying van Delta tables
AWS	EMR, Athena, Glue	Brede AWS service integratie
Google Cloud	Dataproc, BigQuery	BigQuery external tables

         Veelgemaakte Valkuilen
        Geen propere VACUUM policy implementeren (storage costs)
Vergeten Z-ordering toe te passen voor query performance
Onvoldoende file sizing (te veel kleine bestanden)
Geen schema evolution planning
Verwaarlozen van data governance en lineage

      

Performance Best Practices

Data Layout Optimalisatie

-- Z-ORDER voor betere query performance
OPTIMIZE sales_delta
ZORDER BY (customer_id, date);

-- Partitions voor data management
CREATE TABLE sales_delta (
  date DATE,
  region STRING,
  amount DECIMAL(10,2)
) USING DELTA
PARTITIONED BY (date)
LOCATION '/mnt/datalake/sales/delta';
      

Performance Metrics

File sizes: Doel: 100MB - 1GB per bestand
Partition counts: Maximaal ~10k partitions per tabel
Z-order columns: 1-4 kolommen met hoge cardinaliteit
VACUUM frequency: Wekelijks voor actieve tabellen

Use Cases & Toepassingen

Ideale Scenario's voor Delta Lake

Use Case	Beschrijving	Voordeel
Medallion Architecture	Bronze → Silver → Gold data lagen	End-to-end data reliability
Change Data Capture	Real-time database replicatie	Efficiënte updates en deletes
Machine Learning	Feature stores en training data	Data versioning voor reproducibility
Regulatory Compliance	Data audit trails en historie	Time travel voor compliance reporting

Delta Lake vs Alternatieven

Feature	Traditionele Data Lake	Delta Lake	Data Warehouse
ACID Transactions	❌ Nee	✅ Ja	✅ Ja
Schema Enforcement	❌ Nee	✅ Ja	✅ Ja
Data Types	✅ Alles	✅ Alles	⚠️ Gestructureerd
Cost	✅ Laag	✅ Laag	❌ Hoog
Time Travel	❌ Nee	✅ Ja	⚠️ Beperkt