Databricks Delta Live Tables

Información básica

Databricks Delta Live Tables (DLT) es un marco ETL (Extracción, Transformación y Carga) declarativo diseñado para simplificar la creación y gestión de flujos de procesamiento de datos en la plataforma Databricks Lakehouse. Automatiza la orquestación de tareas, la gestión de clústeres, la monitorización, el control de calidad de los datos y el manejo de errores. DLT permite a los usuarios definir transformaciones de datos mediante SQL o Python, y la plataforma gestiona la infraestructura subyacente y la ejecución.

• Modelo: Servicio gestionado dentro de la plataforma Databricks Lakehouse.
• Versión: DLT funciona como un servicio en constante evolución, con actualizaciones vinculadas a las versiones de Databricks Runtime y lanzamientos de nuevas funcionalidades periódicos. Por ejemplo, entre los lanzamientos recientes se incluyen las versiones 2024.40 y 2024.42 de DLT.
• Fecha de lanzamiento: Se anunció que Delta Live Tables estaría disponible de forma general el 5 de abril de 2022 en AWS, Azure y Google Cloud.
• Requisitos mínimos: Requiere acceso a un espacio de trabajo de Databricks con la función Delta Live Tables habilitada, lo que normalmente exige un plan Premium o superior.
• Sistemas operativos compatibles: Como servicio gestionado, DLT se ejecuta en la plataforma Databricks, que utiliza sistemas operativos optimizados como Photon OS o Ubuntu para sus clústeres. Los usuarios interactúan con DLT a través de navegadores web o las API de Databricks, por lo que el sistema operativo del cliente resulta prácticamente irrelevante.
• Última versión estable: DLT es un servicio gestionado con actualizaciones continuas, en lugar de versiones estables distintas. Las funcionalidades se implementan progresivamente.
• Fecha de fin de soporte: No aplicable en el sentido tradicional del software, ya que se trata de un servicio gestionado. El soporte es continuo mientras la plataforma Databricks siga recibiendo soporte. El soporte para las funciones subyacentes de Delta Lake se gestiona mediante las versiones LTS de Databricks Runtime.
• Fecha de fin de vida útil: No aplicable.
• Fecha de vencimiento de la actualización automática: No aplicable, ya que DLT es un servicio gestionado que recibe actualizaciones continuas de Databricks.
• Tipo de licencia: Propietaria, parte del modelo de licencias de la plataforma Databricks, que normalmente requiere un plan Premium o superior.
• Modelo de implementación: Servicio totalmente administrado basado en la nube. Se ejecuta dentro del espacio de trabajo de Databricks del usuario en los principales proveedores de nube (AWS, Azure, Google Cloud).

Requisitos técnicos

Databricks Delta Live Tables aprovecha la infraestructura escalable de la plataforma Databricks Lakehouse. Los requisitos técnicos se centran principalmente en los clústeres de Databricks subyacentes que ejecutan los pipelines de DLT.

• Memoria RAM: Configurable por nodo del clúster, generalmente entre 8 GB y cientos de GB, según la complejidad de la carga de trabajo y el volumen de datos. DLT gestiona automáticamente el escalado de la capacidad de cómputo.
• Procesador: Configurable por nodo del clúster, utilizando diversas arquitecturas de CPU (p. ej., Intel, AMD, ARM) ofrecidas por los proveedores de la nube. DLT optimiza el uso de recursos.
• Almacenamiento: Utiliza almacenamiento de objetos en la nube (p. ej., S3, ADLS Gen2, GCS) para la persistencia de datos (tablas Delta Lake) y almacenamiento temporal en los nodos del clúster. El almacenamiento se escala elásticamente con el volumen de datos.
• Visualización: Se requiere un navegador web moderno para acceder a la interfaz de usuario del espacio de trabajo de Databricks para la configuración, el monitoreo y el desarrollo de la canalización.
• Puertos: HTTPS estándar (443) para la interfaz web y el acceso a la API. Los puertos de comunicación interna del clúster son gestionados por Databricks.
• Sistema operativo: Databricks Runtime, que se basa en distribuciones de Linux optimizadas (por ejemplo, Ubuntu, Photon OS), se ejecuta en los nodos del clúster.

Análisis de los requisitos técnicos

DLT simplifica enormemente la gestión de la infraestructura tradicional. Los usuarios definen sus transformaciones de datos y DLT aprovisiona, escala y gestiona automáticamente los recursos informáticos (RAM, CPU, almacenamiento) necesarios para ejecutar los pipelines. Esto incluye la creación de nuevos clústeres para las actualizaciones en modo de producción, garantizando un entorno limpio y resolviendo problemas como fugas de memoria. Los clústeres de Databricks subyacentes son altamente configurables, lo que permite la optimización en función de las necesidades específicas de cada carga de trabajo, desde pequeños entornos de desarrollo hasta sistemas de producción a gran escala. La integración de DLT con el almacenamiento de objetos en la nube proporciona un almacenamiento de datos prácticamente ilimitado y rentable. El principal requisito técnico para el usuario es un navegador web compatible para interactuar con la interfaz de usuario de Databricks. Este enfoque gestionado reduce significativamente la sobrecarga operativa para los ingenieros de datos.

Soporte y compatibilidad

Databricks Delta Live Tables es una parte integral de la plataforma Databricks Lakehouse, que ofrece soporte sólido y opciones de compatibilidad.

• Última versión: DLT es un servicio gestionado que se actualiza continuamente; se implementan nuevas funciones y mejoras con regularidad, a menudo en consonancia con las versiones de Databricks Runtime.
• Compatibilidad con sistemas operativos: DLT funciona en la plataforma Databricks, que se ejecuta en infraestructura en la nube. Los usuarios interactúan a través de navegadores web, lo que ofrece una amplia compatibilidad con sistemas operativos cliente.
• Fecha de fin de soporte: Como servicio gestionado, DLT recibe soporte continuo. Databricks comunica el fin de soporte para funciones específicas o versiones subyacentes de Databricks Runtime.
• Localización: La interfaz de usuario de Databricks, a través de la cual se gestionan los pipelines de DLT, admite varios idiomas.
• Controladores disponibles: Las canalizaciones DLT se conectan a diversas fuentes y destinos de datos mediante conectores integrados y el amplio ecosistema de Apache Spark. Esto incluye conectores para almacenamiento de objetos en la nube, buses de mensajería y diversos sistemas de bases de datos.

Análisis del estado general de soporte y compatibilidad

DLT ofrece una sólida compatibilidad y soporte gracias a su profunda integración con la plataforma Databricks Lakehouse y su uso de estándares abiertos como Delta Lake y Apache Spark. Admite SQL y Python para definir la lógica de los pipelines, lo que proporciona flexibilidad a los ingenieros de datos. DLT está diseñado para funcionar a la perfección con otras funciones de Databricks, como Unity Catalog para la gobernanza y Auto Loader para la ingesta eficiente de datos. Databricks ofrece documentación completa, foros de la comunidad y soporte empresarial para su plataforma, incluyendo DLT. La compatibilidad con diversas fuentes y formatos de datos es amplia, aprovechando las capacidades de Spark. Las actualizaciones recientes han mejorado la capacidad de DLT para publicar en múltiples catálogos y esquemas, optimizando su adaptación a arquitecturas Lakehouse complejas.

Estado de seguridad

Databricks Delta Live Tables hereda y amplía las sólidas características de seguridad de la plataforma Databricks Lakehouse, diseñada para la gobernanza y protección de datos de nivel empresarial.

• Características de seguridad:
  • Cifrado de datos en reposo y en tránsito.
  • Mecanismos de control de acceso (por ejemplo, Catálogo de Unity, ACL de espacio de trabajo).
  • Controles de seguridad de red (por ejemplo, Private Link, listas de acceso IP).
  • Expectativas de calidad de datos para prevenir datos erróneos.
  • Monitoreo y auditoría automatizados.
  • Compatibilidad con claves gestionadas por el cliente (CMK) para el cifrado.
  • Se admiten la seguridad a nivel de fila (RLS) y el enmascaramiento de columnas para tablas de transmisión.
• Vulnerabilidades conocidas: Databricks mantiene una sólida postura de seguridad, que incluye la gestión de vulnerabilidades y las pruebas de penetración. Las vulnerabilidades específicas de la tecnología de registro distribuido (DLT) se abordan mediante actualizaciones continuas.
• Estado en la lista negra: No aplicable.
• Certificaciones: Databricks cumple con varios estándares y certificaciones de cumplimiento de la industria, como SOC 2, ISO 27001 y HIPAA, que se aplican al servicio DLT.
• Compatibilidad con cifrado:
  • Cifrado TLS de extremo a extremo para datos en tránsito.
  • Cifrado en reposo para datos almacenados en almacenamiento de objetos en la nube, con opciones para claves gestionadas por la plataforma o por el cliente.
  • El cifrado a nivel de columna se puede implementar dentro de los pipelines de DLT.
• Métodos de autenticación: Se integra con proveedores de identidad empresariales (p. ej., Azure Active Directory, Okta) para la autenticación de usuarios en el espacio de trabajo de Databricks. Se pueden usar entidades de servicio para la ejecución de canalizaciones.
• Recomendaciones generales: Implementar el principio de mínimo privilegio, configurar listas de acceso IP, aprovechar Unity Catalog para un control de acceso preciso y supervisar periódicamente los registros de auditoría.

Análisis de la calificación de seguridad general

Databricks Delta Live Tables ofrece un alto nivel de seguridad, aprovechando el marco de seguridad integral de la plataforma Databricks. Los datos están protegidos en múltiples capas, incluyendo cifrado para datos en reposo y en tránsito, controles de acceso robustos y aislamiento de red. La integración con Unity Catalog permite la gobernanza centralizada y permisos granulares. Si bien la tecnología de registro distribuido (DLT) es segura por diseño, implementar las mejores prácticas para la gestión de accesos y la clasificación de datos dentro del entorno de Databricks es fundamental para mantener una sólida postura de seguridad. Las mejoras recientes, como la seguridad a nivel de fila (RLS) y el enmascaramiento de columnas para tablas de transmisión, refuerzan aún más sus capacidades de privacidad de datos.

Rendimiento y puntos de referencia

Databricks Delta Live Tables está diseñado para ofrecer un alto rendimiento y eficiencia en la ejecución de canalizaciones de datos, especialmente para cargas de trabajo ETL.

• Puntuaciones de referencia: Databricks ha demostrado la eficiencia de DLT en pruebas de referencia de ETL, mostrando que puede procesar grandes volúmenes de datos (por ejemplo, mil millones de registros) de manera eficiente, superando a menudo los flujos de trabajo de Spark ajustados manualmente.
• Métricas de rendimiento en el mundo real:
  • El escalado automático de los recursos informáticos optimiza el rendimiento para volúmenes de datos variables.
  • Soporte para el procesamiento de datos por lotes y en tiempo real dentro de un marco unificado.
  • Optimizaciones integradas para tablas Delta Lake, incluyendo la agrupación líquida.
  • Manejo eficiente de transformaciones de datos incrementales y captura de datos de cambio (CDC).
  • La reducción de los costes operativos conlleva ciclos de desarrollo e implementación más rápidos.
• Consumo de energía: Al ser un servicio nativo de la nube, el proveedor de la nube gestiona el consumo de energía. El escalado automático y la optimización del uso de recursos de DLT contribuyen a la eficiencia energética al minimizar el tiempo de inactividad del sistema.
• Huella de carbono: La gestión eficiente de recursos y las opciones sin servidor de la tecnología de registro distribuido (DLT) contribuyen a una menor huella de carbono en comparación con las infraestructuras sobredimensionadas y siempre activas.
• Comparación con activos similares:
  • Frente a las herramientas ETL tradicionales: DLT ofrece un enfoque declarativo, automatizando la orquestación, el escalado y la calidad de los datos, lo que simplifica la gestión de la canalización en comparación con los sistemas ETL tradicionales orientados a lotes como Informatica o Talend.
  • Frente a los trabajos de Spark programados manualmente: la tecnología de registro distribuido (DLT) simplifica en gran medida la gestión de clústeres y trabajos de Spark, lo que permite a los ingenieros de datos centrarse en las transformaciones en lugar de la infraestructura. A menudo, logra una mejor saturación de recursos que los flujos de trabajo manuales optimizados por expertos.

Análisis del estado general del rendimiento

Databricks Delta Live Tables ofrece un alto rendimiento al automatizar y optimizar aspectos clave de la ejecución de pipelines de datos. Su naturaleza declarativa, combinada con el escalado automático inteligente y la optimización continua de las tablas Delta Lake subyacentes, garantiza un procesamiento eficiente tanto para cargas de trabajo por lotes como para streaming. La capacidad de DLT para gestionar eficazmente datos incrementales y CDC la hace idónea para el análisis en tiempo real y el almacenamiento de datos. El enfoque de la plataforma en la reducción de la sobrecarga de gestión de la infraestructura se traduce directamente en mejoras de rendimiento y una mayor eficiencia de costes, ya que los recursos se asignan y liberan dinámicamente en función de la demanda. Si bien DLT está altamente optimizada, los volúmenes de datos extremadamente altos o las transformaciones complejas y altamente personalizadas aún pueden requerir un diseño de pipeline y una configuración de recursos cuidadosos.

Reseñas y comentarios de los usuarios

Las reseñas y comentarios de los usuarios sobre Databricks Delta Live Tables generalmente resaltan sus puntos fuertes a la hora de simplificar la ingeniería de datos, al tiempo que señalan algunas áreas de mejora.

• Fortalezas:
  • Desarrollo de pipelines simplificado: Los usuarios aprecian el enfoque declarativo, que les permite centrarse en "qué" transformar en lugar de "cómo", lo que conduce a un desarrollo más rápido.
  • Automatización: La orquestación automática, la gestión de clústeres, la monitorización y el manejo de errores son beneficios frecuentemente citados, que reducen la carga operativa.
  • Control de la calidad de los datos: Las comprobaciones de calidad de datos integradas (expectativas) ayudan a garantizar la integridad y la fiabilidad de los datos.
  • Procesamiento unificado por lotes y en tiempo real: La capacidad de manejar datos tanto por lotes como en tiempo real dentro del mismo marco es una ventaja significativa.
  • Linaje y observabilidad: DLT genera automáticamente gráficos de linaje de datos, que son valiosos para comprender las dependencias y depurar.
  • Compatibilidad con CDC y SCD2: Simplifica la captura de datos de cambio y las implementaciones de dimensión de cambio lento de tipo 2.
• Debilidades:
  • Experiencia de desarrollo: Algunos usuarios consideran que la experiencia de desarrollo podría mejorarse, en particular la imposibilidad de ejecutar cuadernos DLT directamente y la necesidad de iniciar un flujo de trabajo para la salida.
  • Limitaciones en la personalización: La naturaleza declarativa de DLT implica un control menos preciso sobre cada configuración de Spark, lo que puede ser una desventaja para los usuarios acostumbrados a trabajos de Spark altamente personalizados.
  • Mezcla de lenguajes: La imposibilidad de mezclar SQL y Python dentro del mismo cuaderno DLT es una limitación.
  • Cambio de esquema y catálogo: Históricamente, la tecnología de registro distribuido (DLT) tenía limitaciones para escribir en múltiples catálogos o esquemas dentro de una sola canalización, aunque las actualizaciones recientes solucionan este problema.
  • Coste: Si bien la tecnología de registro distribuido (DLT) busca la eficiencia en costes, algunos usuarios expresan preocupación por el coste total en comparación con las implementaciones manuales altamente optimizadas, aunque las opciones sin servidor están mejorando este aspecto.
  • Depuración y monitorización: Si bien ha habido mejoras, algunos usuarios han señalado dificultades en el análisis en profundidad del DAG generado o en la depuración compleja.
• Casos de uso recomendados:
  • Creación de pipelines ETL fiables y escalables.
  • Procesamiento de transformaciones de datos incrementales y CDC.
  • Implementación de arquitecturas multihop (Medallion) (capas Bronce, Plata, Oro).
  • Optimización de los procesos de ingesta de datos, especialmente con Auto Loader.
  • Garantizar la calidad e integridad de los datos mediante controles automatizados.

Resumen

Databricks Delta Live Tables (DLT) es un potente marco ETL declarativo que simplifica significativamente el desarrollo y la gestión de pipelines de datos en la plataforma Databricks Lakehouse. Su principal fortaleza reside en la automatización de tareas operativas complejas, como la gestión de clústeres, la orquestación y el manejo de errores, lo que permite a los ingenieros de datos centrarse en la definición de transformaciones de datos mediante SQL o Python. DLT destaca por garantizar la calidad de los datos mediante expectativas integradas y ofrece un sólido soporte para cargas de trabajo tanto por lotes como en tiempo real, incluyendo implementaciones eficientes de captura de datos modificados (CDC) y dimensiones de cambio lento (SCD) de tipo 2.

Los requisitos técnicos se abstraen, ya que la tecnología de registro distribuido (DLT) aprovisiona y escala dinámicamente los clústeres de Databricks subyacentes, lo que garantiza una utilización óptima de los recursos. Se integra a la perfección con el ecosistema de Databricks, incluido Unity Catalog para la gobernanza, y aprovecha el almacenamiento de objetos en la nube para la persistencia de datos escalable. La seguridad es de nivel empresarial, con cifrado integral, controles de acceso y certificaciones de cumplimiento heredadas de la plataforma Databricks, mejoradas aún más con incorporaciones recientes como la seguridad a nivel de fila y el enmascaramiento de columnas para tablas de transmisión.

El rendimiento es excelente, y DLT suele superar a los trabajos de Spark optimizados manualmente gracias a sus optimizaciones automatizadas y a la eficiente saturación de recursos. Ofrece una alternativa atractiva a las herramientas ETL tradicionales al reducir la complejidad y acelerar los ciclos de desarrollo.

Si bien la tecnología de registro distribuido (DLT) ofrece numerosas ventajas, algunos usuarios señalan limitaciones en la experiencia de desarrollo, en particular la imposibilidad de ejecutar cuadernos DLT directamente para obtener retroalimentación rápida. Históricamente, existían restricciones para escribir en múltiples esquemas o catálogos dentro de una misma canalización, y un control menos preciso sobre ciertas configuraciones de Spark. Sin embargo, Databricks aborda continuamente estos aspectos con actualizaciones constantes, como capacidades mejoradas de escritura en múltiples catálogos y opciones sin servidor para optimizar los costos.

En resumen, se recomienda ampliamente la tecnología de registro distribuido (DLT) para organizaciones que buscan construir pipelines de datos confiables, escalables y mantenibles, con énfasis en la calidad de los datos y la eficiencia operativa, especialmente dentro de una arquitectura Lakehouse. Es particularmente adecuada para el procesamiento incremental de datos, el análisis de flujos de datos y la implementación de arquitecturas Medallion. Si bien requiere un cambio de mentalidad, pasando de la programación imperativa a la declarativa, y presenta algunas limitaciones específicas, sus ventajas en automatización y simplificación la convierten en un recurso valioso para la ingeniería de datos moderna.

La información proporcionada se basa en datos de dominio público y puede variar según la configuración específica del dispositivo. Para obtener información actualizada, consulte los recursos oficiales del fabricante.