Lakehouse & Delta Lake Basics
Ontdek de moderne data architectuur die data lakes en warehouses combineert
Cursus Modules
Module 2: Lakehouse & Delta Lake Basics
Leerdoelen
Na deze module begrijp je:
- Wat een Data Lakehouse is en waarom het belangrijk is
- De verschillen tussen data lakes, data warehouses en lakehouses
- Wat Delta Lake is en welke problemen het oplost
- De kernconcepten van ACID transacties in Delta Lake
- Hoe Delta Lake tijdreizen (time travel) mogelijk maakt
2.1 Het Probleem met Traditionele Data Architectuur
Traditioneel hadden organisaties twee hoofdtypes data opslag:
Data Lake vs Data Warehouse
| Karakteristiek | Data Lake | Data Warehouse |
|---|---|---|
| Data Type | Gestructureerd, semi-gestructureerd, ongestructureerd | Voornamelijk gestructureerd |
| Schema | Schema-on-read (flexibel) | Schema-on-write (rigide) |
| Kosten | Lage opslagkosten (object storage) | Hogere kosten (speciale hardware) |
| Performance | Goed voor raw data opslag | Uitstekend voor query performance |
| Gebruik | Data science, machine learning, exploratie | Business intelligence, rapportage |
| Data Kwaliteit | Vaak lage kwaliteit ("data swamp") | Hoge kwaliteit, gestandaardiseerd |
Dit leidde tot een twee-lagen architectuur waarbij data eerst naar een data lake ging voor processing, en daarna naar een data warehouse voor analytics. Dit veroorzaakte:
- Data silo's: Data zat vast in verschillende systemen
- Hoge kosten: Dubbele opslag en processing
- Complexiteit: Meerdere tools en processen nodig
- Vertraging: Data moest eerst getransformeerd worden
- Data kwaliteit issues: Verschillende versies van de waarheid
2.2 De Data Lakehouse: Het Beste van Beide Werelden
De Data Lakehouse is een nieuw type data platform dat de voordelen van data lakes en data warehouses combineert in één geïntegreerde oplossing.
Lakehouse Definitie
Een Data Lakehouse is een open, gemanaged data platform dat:
- Data lake flexibiliteit biedt voor alle data types (gestructureerd, semi-gestructureerd, ongestructureerd)
- Data warehouse performance en betrouwbaarheid levert voor business intelligence
- Directe toegang geeft tot data voor zowel BI als data science
- Eén enkele copy van data gebruikt voor alle workloads
Belangrijkste Kenmerken van een Lakehouse:
Open Formaten
Gebruik van open standaarden zoals Parquet, ORC en JSON die door alle tools gelezen kunnen worden.
Transactionele Ondersteuning
ACID transacties garanderen data consistentie bij gelijktijdige reads en writes.
Hoge Performance
Caching, indexing en query optimization voor data warehouse-level performance.
Data Governance
Geïntegreerde data governance, lineage en kwaliteitscontrole.
2.3 Delta Lake: Het Fundament van de Lakehouse
Delta Lake is een open-source storage layer die de betrouwbaarheid van data warehouses toevoegt aan data lakes. Het is ontwikkeld door Databricks en is nu een Linux Foundation project.
Wat is Delta Lake?
Delta Lake is niet een aparte database of storage systeem. Het is een layer bovenop je bestaande data lake (bijvoorbeeld op Amazon S3, Azure Data Lake Storage, of Google Cloud Storage) die:
- ACID transacties toevoegt aan Apache Spark
- Schema enforcement en evolution ondersteunt
- Tijdreizen (time travel) mogelijk maakt voor data versiebeheer
- Audit logging en data lineage biedt
- Unified batch en streaming processing ondersteunt
Kernfunctionaliteiten van Delta Lake:
- ACID Transacties:
- Atomicity: Transacties zijn all-or-nothing
- Consistency: Data blijft consistent na transacties
- Isolation: Gelijktijdige transacties storen elkaar niet
- Durability: Eenmaal geschreven data blijft behouden
- Schema Enforcement en Evolution:
Delta Lake verifieert het schema bij het schrijven van data, maar ondersteunt ook veilige schema-evolutie (zoals kolommen toevoegen).
- Time Travel (Tijdreizen):
Behoud van historische versies van data. Je kunt query's uitvoeren op data zoals die er op een specifiek tijdstip uitzag.
- Unified Batch en Streaming:
Zowel batch- als streaming-data kunnen naar dezelfde Delta tables geschreven worden.
Hoe Delta Lake Werkt: De Transaction Log
Delta Lake gebruikt een transaction log (ook wel Delta Log genoemd) om alle wijzigingen bij te houden. Dit is een geordende reeks JSON-bestanden die:
- Alle transacties bijhoudt die op een tabel zijn uitgevoerd
- Toestaat dat meerdere gebruikers tegelijkertijd lezen en schrijven
- Zorgt voor consistentie en isolation
- Maakt time travel mogelijk door historische versies te bewaren
Elke wijziging (INSERT, UPDATE, DELETE, MERGE) wordt vastgelegd als een nieuwe entry in de transaction log.
2.4 Praktische Voordelen van Lakehouse + Delta Lake
Voor Data Engineers:
- Vereenvoudigde architectuur: Minder systemen om te beheren
- Betere data kwaliteit: Schema enforcement voorkomt fouten
- Efficiëntere pipelines: Minder data beweging en transformatie
- Eenvoudig foutherstel: Time travel maakt rollbacks eenvoudig
Voor Data Scientists:
- Directe data toegang: Geen wachten op ETL processen
- Rijke data sets: Toegang tot zowel gestructureerde als ongestructureerde data
- Reproduceerbaarheid: Time travel maakt experimenten reproduceerbaar
- Collaboratie: Gedeelde data tussen teams
Voor Business Intelligence Teams:
- Snellere insights: Real-time of near-real-time data
- Betrouwbare data: ACID transacties garanderen consistentie
- Lagere kosten: Geen dure data warehouse licenties nodig
- Flexibiliteit: Eenvoudig nieuwe data sources toevoegen
2.5 Real-World Use Cases
Praktijkvoorbeelden
Use Case 1: Customer 360 View
Een retailbedrijf combineert transactionele data (gestructureerd) met social media sentiment (ongestructureerd) en customer service logs (semi-gestructureerd) in één Lakehouse. Dit elimineert data silo's en geeft een compleet klantbeeld.
Use Case 2: Fraud Detection
Een financiële instelling gebruikt streaming data van transacties in combinatie met historische patronen. Delta Lake's unified batch/streaming maakt real-time fraud detection mogelijk.
Use Case 3: IoT Analytics
Een manufacturing bedrijf verwerkt sensor data (high-volume streaming) samen met onderhoudsgeschiedenis en kwaliteitscontroles. De Lakehouse schaalt met de data volume en kosten.
2.6 Samenvatting en Belangrijkste Takeaways
Key Takeaways
- Lakehouse combineert de beste eigenschappen van data lakes en data warehouses
- Delta Lake is de foundation die ACID transacties, schema management en time travel toevoegt aan data lakes
- Eén data copy serveert alle gebruikers (BI, data science, engineering)
- Open formaten voorkomen vendor lock-in en zorgen voor interoperabiliteit
- Significante kostenbesparing door eliminatie van dubbele infrastructuur
- Verbeterde data kwaliteit en governance door geïntegreerde controles
- Versnelde time-to-insight door minder data beweging en transformatie
De combinatie van Lakehouse architectuur en Delta Lake technologie vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in hoe organisaties data beheren en analyseren. Het biedt een toekomstbestendig foundation dat schaalbaar, kostenefficiënt en flexibel genoeg is om zowel de huidige als toekomstige data uitdagingen aan te kunnen.
Verdiepende Leermateriaal
Aanbevolen Lezen
Delta Lake Documentatie:
- Officiële Delta Lake Documentatie - Complete API reference en gebruikersgids
- Delta Lake Learning Resources - Tutorials en best practices
- Databricks Lakehouse Whitepaper - Technische details en architectuur
Academic Papers en Research:
- "Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics" - CIDR 2021
- "Delta Lake: High-Performance ACID Table Storage over Cloud Object Stores" - VLDB 2020
- "Schema Evolution in Data Lakes" - ACM Computing Surveys
Praktische Handleidingen:
- Delta Lake Best Practices (PDF) - Optimalisatie tips en patronen
- Lakehouse Implementation Guide - Stapsgewijze implementatie
- Data Governance in Lakehouse Architectuur - Blog artikel
Praktische Opdrachten
Opdracht 1: Schema Evolution
Maak een Delta table met een basis schema. Voeg daarna nieuwe kolommen toe zonder bestaande data te verliezen. Experimenteer met schema enforcement door incorrecte data te proberen schrijven.
Opdracht 2: Time Travel Demo
Maak een Delta table, voer verschillende updates uit, en gebruik dan time travel om de data van verschillende tijdstippen te bekijken. Gebruik zowel timestamp-based als version-based time travel.
Opdracht 3: ACID Transacties
Simuleer gelijktijdige reads en writes naar dezelfde Delta table. Laat zien hoe Delta Lake isolation garandeert en voorkomt dat lezers inconsistenties zien.
Opdracht 4: Merge Operation
Gebruik de MERGE INTO syntax om een upsert operatie uit te voeren. Vergelijk dit met de traditionele aanpak van DELETE gevolgd door INSERT.
Veelgestelde Vragen
Vraag: Is Delta Lake alleen voor Databricks?
Antwoord: Nee, Delta Lake is open-source en kan onafhankelijk van Databricks gebruikt worden. Het werkt met Apache Spark, maar Databricks biedt geoptimaliseerde versies en extra features.
Vraag: Wat is het verschil tussen Delta Lake en Apache Iceberg/Hudi?
Antwoord: Alle drie zijn open table formats voor data lakes. Delta Lake is het meest geïntegreerd met Spark, Iceberg is breder geadopteerd in het Hadoop ecosysteem, en Hudi is specifiek geoptimaliseerd voor streaming use cases.
Vraag: Moet ik mijn bestaande data migreren naar Delta Lake?
Antwoord: Delta Lake kan over bestaande Parquet data werken. Je kunt data incremental converteren. Begin met nieuwe data of kritieke datasets waar je ACID transacties nodig hebt.
Vraag: Wat zijn de performance overheads van Delta Lake?
Antwoord: De transaction log voegt enige overhead toe voor writes, maar dit wordt gecompenseerd door betere read performance (metadata caching, data skipping). Voor de meeste workloads is de netto impact positief.
Kennis Controle
Quiz: Lakehouse & Delta Lake
Vraag 1: Wat is het belangrijkste voordeel van een Lakehouse architectuur ten opzichte van traditionele data architecturen?
- Het gebruikt alleen open-source software
- Het combineert data lake flexibiliteit met data warehouse performance
- Het is altijd goedkoper dan andere oplossingen
- Het vereist minder technische kennis
Vraag 2: Welke van de volgende is GEEN kernfunctionaliteit van Delta Lake?
- ACID transacties
- Time travel (tijdreizen)
- Automatische machine learning
- Schema enforcement en evolution
Vraag 3: Wat betekent "schema-on-read" in de context van data lakes?
- Het schema wordt toegepast wanneer data wordt geschreven
- Het schema wordt toegepast wanneer data wordt gelezen
- Er is helemaal geen schema nodig
- Het schema wordt automatisch gegenereerd
Vraag 4: Hoe implementeert Delta Lake ACID transacties?
- Door een centrale database te gebruiken
- Door een transaction log (Delta Log) bij te houden
- Door alleen single-user access toe te staan
- Door alle data te repliceren
Vraag 5: Wat is een praktisch voordeel van Delta Lake's time travel functionaliteit?
- Het versnelt alle queries
- Het maakt foutherstel eenvoudiger
- Het reduceert opslagkosten
- Het automatiseert data cleaning
Antwoorden
Antwoord 1: B - Het combineert data lake flexibiliteit met data warehouse performance
Antwoord 2: C - Automatische machine learning
Antwoord 3: B - Het schema wordt toegepast wanneer data wordt gelezen
Antwoord 4: B - Door een transaction log (Delta Log) bij te houden
Antwoord 5: B - Het maakt foutherstel eenvoudiger