El uso de Delta Lake y Delta Tables en Microsoft Fabric proporcionan transacciones ACID, control de metadatos y unifican el procesamiento de datos por lotes y streaming en varias plataformas, por ejemplo Microsoft Fabric One Lake, Amazon S3 y el Azure Data Lake Storage.
La conversión de archivos a Delta Parquet mejora su funcionalidad incluyendo las propiedades ACID. Garantizando un alto nivel de confiabilidad e integridad de los datos al garantizar que cada lectura y escritura o cualquier modificación de una tabla cumple con atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad.
Microsoft Fabric Delta Lake proporciona una experiencia unificada para desarrolladores, ingenieros, científicos y analistas, se basa en Apache Spark, permite un procesamiento de datos rápido y eficiente, incluso para consultas complejas que involucran terabytes de datos.
Cuenta con características interesantes como el control de versiones, las garantías ACID y el seguimiento del linaje, Delta Lake es adecuado para una amplia gama de aplicaciones basadas en datos, desde simples data warehouses hasta modelos avanzados de aprendizaje automático.
En el uso de Delta Lake y Delta Tables en Microsoft Fabric, también se usan Delta Tables, que admiten las garantías ACID, corrección de errores, time travel y control de versiones. Las Delta Tables son esencialmente archivos Delta Parquet, un formato de código abierto compatible con varios productos.
La creación de Delta Tables se puede realizar copiando un archivo en una tabla, que lo convierte automáticamente al formato Delta Parquet. Otros métodos incluyen el uso de Dataflow Gen2, Notebooks de Spark, Pipelines de Azure Data Factory y lenguajes de programación populares como Python, R y SQL.
Al aprovechar la eficacia de las Delta Tables, Microsoft Fabric permite a los usuarios realizar diversas operaciones, incluida la creación de informes de Power BI, la ejecución de consultas DAX y la consulta de datos mediante SQL.
Conclusión
En general, las Delta Tables desempeñan un importante papel en la funcionalidad y las capacidades del Data Lake de Microsoft Fabric. Proporcionan flexibilidad, escalabilidad, confiabilidad y la capacidad de rastrear y manipular datos a lo largo del tiempo, lo que lo convierte en una solución integral para el almacenamiento y análisis de datos en una arquitectura Lakehouse.