С ростом популярности архитектуры Data Lakehouse усилился интерес к трём основным открытым проектам в этой области: Apache Hudi, Delta Lake и Apache Iceberg. Все три технологии продолжают активно развиваться, и в этой статье представлено актуальное сравнение их возможностей по состоянию на октябрь 2025 года.

Оригинал тут: https://www.onehouse.ai/blog/apache-hudi-vs-delta-lake-vs-apache-iceberg-lakehouse-feature-comparison

Примечание: Если выбор формата вызывает сложности, обратите внимание на проект Apache XTable (Incubating), который обеспечивает интероперабельность между Hudi, Delta и Iceberg, позволяя использовать несколько форматов одновременно.

Сравнение возможностей

Функциональность записи

Ключевые отличия:

• Hudi предлагает наиболее продвинутые механизмы управления конкуренцией, включая неблокирующий контроль (NBCC)
• Только Hudi поддерживает настоящий Merge-on-Read без компромиссов производительности
• Hudi предоставляет встроенные инструменты для дедупликации через первичные ключи

Метаданные таблиц

Важные особенности:

• Hudi использует оптимизированный формат HFile для метаданных, что значительно ускоряет поиск
• Только Hudi поддерживает настоящие первичные ключи как в реляционных БД
• Hudi предлагает более гибкий подход к партиционированию через кластеризацию

Функциональность чтения

Сервисы таблиц

Поддержка экосистемы

Все три формата имеют широкую поддержку в экосистеме данных:

• Apache Spark, Flink, Trino, DBT – полная поддержка чтения/записи во всех форматах
• Kafka Connect – Hudi и Iceberg имеют нативную поддержку, Delta – только проприетарную
• Облачные платформы (AWS, GCP, Azure) – все три формата поддерживаются с некоторыми ограничениями
• Snowflake – нативная поддержка Iceberg, Hudi через XTable

Производительность: TPC-DS бенчмарки

Согласно независимым тестам:

• Hudi и Delta показывают сопоставимую производительность
• Iceberg consistently отстаёт по скорости выполнения запросов

Важно: При сравнении производительности учитывайте, что Hudi по умолчанию оптимизирован для mutable-нагрузок (upsert), в то время как Delta и Iceberg – для append-only. Для честного сравнения используйте `bulk-insert` режим в Hudi.

Ключевые дифференцирующие возможности

Инкрементальные пайплайн

Hudi предлагает наиболее зрелую поддержку инкрементальной обработки с трекингом всех изменений (вставки, обновления, удаления) и предоставлением их в виде change streams. Это позволяет строить эффективные ETL-пайплайны без перевычисления полных наборов данных.

Управление конкуренцией

В то время как все три системы поддерживают оптимистический контроль конкуренции (OCC), только Hudi предлагает:

• Неблокирующий контроль конкуренции (NBCC)
• Файл-уровневую гранулярность блокировок
• Возможность работы с асинхронными сервисами таблиц без остановки записи

Merge-on-Read

Только Hudi предоставляет полнофункциональный Merge-on-Read, который позволяет:

• Балансировать между производительностью записи и чтения
• Использовать row-ориентированные форматы для стриминга и column-ориентированные для аналитики
• Выполнять компактизацию асинхронно

Кластеризация vs Эволюция партиций

• Iceberg: Partition Evolution – изменение схемы партиционирования для новых данных
• Hudi: Гибридный подход – coarse-grained партиционирование + fine-grained кластеризация с возможностью эволюции без перезаписи данных

Многомодальное индексирование

Только Hudi предлагает асинхронную подсистему индексирования, поддерживающую:

• Bloom, hash, bitmap, R-tree индексы
• 10-100x ускорение point lookup запросов
• 10-30x общее ускорение запросов в реальных нагрузках

Реальные кейсы использования

Peloton

• Увеличение частоты ингестии с 1 раза в день до каждых 10 минут
• Снижение времени выполнения снапшот-заданий с 1 часа до 15 минут
• Экономия затрат через оптимизацию использования EMR-кластеров

ByteDance/TikTok

• Обработка таблиц объемом 400+ PB
• Ежедневный прирост данных на уровне PB
• Пропускная способность >100 GB/s на таблицу
• Выбор Hudi из-за открытости экосистемы и поддержки глобальных индексов

Walmart

• Использование Merge-on-Read для снижения задержек
• Нативная поддержка удалений для GDPR/CCPA compliance
• Row versioning для обработки out-of-order данных

Инновации сообщества

Многие ключевые функции data lakehouse были впервые реализованы в Hudi:

Заключение

Критерии выбора

Выбирайте Apache Hudi если:

• Ваши workload’ы содержат значительное количество обновлений и удалений
• Требуется низкая задержка от конца в конец
• Нужны продвинутые возможности управления конкуренцией
• Важна производительность point lookup запросов
• Требуется гибкое управление layout данных через кластеризацию

Рассмотрите Delta Lake если:

• Вы используете экосистему Databricks
• Workload’ы преимущественно append-only
• Достаточно базовых возможностей управления конкуренцией

Apache Iceberg может подойти если:

• Основная задача – работа с очень большими объемами данных в cloud storage
• Требуется скрытое партиционирование с эволюцией
• Workload’ы в основном аналитические с минимальными обновлениями

Итоговые рекомендации

1. Для зрелых production-нагрузок с frequent updates, high concurrency и low latency требованиями Apache Hudi предлагает наиболее полный набор возможностей.

2. Не ограничивайтесь сравнением “галочек” – оценивайте производительность на своих данных и workload’ах.

3. Рассмотрите Apache XTable если невозможно определиться с одним форматом или требуется интероперабельность между системами.

4. Учитывайте roadmap проекта – Hudi продолжает лидировать в инновациях, что может быть важно для долгосрочных инвестиций.

Технологии data lakehouse продолжают быстро развиваться, и выбор должен основываться на конкретных требованиях ваших use cases, а не только на текущем состоянии функциональности.