Iceberg e outros OTFs: BD no Data Lake

Neste artigo, vamos apresentar o conceito de Open Table Format, entender seu funcionamento e descobrir por que ele representa um salto evolutivo em relação ao uso direto de arquivos.

No cenário atual de transformação digital, o volume, a variedade e a velocidade dos dados crescem exponencialmente. Gerenciar esses dados com eficiência tornou-se um diferencial para as organizações. Tradicionalmente, muitos times utilizam arquivos brutos (CSV, Parquet, AVRO, ORC, JSON etc.) para armazenar e compartilhar informações. Porém, esse modelo apresenta limitações significativas em governança, performance e confiabilidade.

O Que é Open Table Format?

Open Table Format é uma abordagem moderna para gerenciamento de dados organizados em formato de tabelas. Exemplos populares incluem Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi. Esses formatos padronizados definem regras claras de organização, manipulação e acesso a dados, permitindo interoperabilidade entre diferentes ferramentas e plataformas. O principal objetivo é trazer para o universo dos data lakes recursos tradicionalmente encontrados em bancos de dados transacionais, mas mantendo a flexibilidade e o baixo custo do armazenamento em arquivos.

Funcionamento Básico

Diferente da simples manipulação de arquivos avulsos, o Open Table Format utiliza uma camada adicional de metadados para organizar as informações. Ele mantém um catálogo que rastreia cada arquivo, suas versões, operações realizadas e o estado atual da tabela. Isso possibilita:

• Versionamento de dados (você pode retornar a estados anteriores da tabela).

• Transações atômicas (operações de escrita/leitura sempre consistentes).

• Gerenciamento de esquemas (adicionar, remover ou alterar colunas de forma controlada).

Comparativo

• Arquivos tradicionais: cada leitura ou atualização depende de scripts manuais, propensos a erros e inconsistências.

• Open Table Format: toda ação passa por um controle central, garantindo integridade, performance e rastreabilidade.

Principais Vantagens em Relação ao Uso Direto de Arquivos

Governança e Controle

• Linhagem de dados: saiba quem alterou o quê e quando.

• Permissões mais granulares e auditoria reforçada.

Performance e Eficiência

• Indexação automática, particionamento e otimização de consultas.

• Redução do tempo de leitura/análise, mesmo em grandes volumes.

Consistência e Confiabilidade

• Transações ACID garantem que operações sejam realizadas por completo, evitando dados corrompidos ou leituras parcialmente atualizadas.

Integração e Interoperabilidade

• Compatibilidade com múltiplas engines de processamento (Spark, Trino, Presto, etc.).

• Facilidade para conectar BI, Machine Learning e ETL ao mesmo conjunto de dados.

Escalabilidade Operacional

• Gerenciamento eficiente de tabelas com bilhões de registros e petabytes.

• Automatização de tarefas de limpeza, compactação e versionamento.

Considerações para Adoção

• Avalie a maturidade técnica da equipe: é importante entender conceitos como versionamento, transações e catálogos de metadados.

• Planeje a integração com sistemas legados: a migração pode exigir adaptação de pipelines e processos existentes.

• Considere custos iniciais de implementação, mas projete os ganhos operacionais e de performance a médio prazo.

• Utilize melhores práticas: automatize backups, monitore o uso dos metadados e mantenha o ambiente atualizado.

Perguntas frequentes

Como os open table formats se comparam aos sistemas de banco de dados tradicionais?

Diferentemente dos bancos de dados tradicionais, que podem utilizar formatos proprietários e ter interoperabilidade limitada, os open table formats oferecem maior flexibilidade, escalabilidade e compatibilidade entre diferentes plataformas e tecnologias de dados. Foram desenhados para lidar de forma eficiente com cargas de trabalho de processamento e analytics em grande escala.

Os open table formats podem ser utilizados tanto em ambientes on-premises quanto em cloud?

Sim, formatos como Hudi, Iceberg e Delta Lake são projetados para operar de maneira transparente em diferentes ambientes, incluindo datacenters locais (on-premises), plataformas em nuvem (como AWS, Azure, Google Cloud) e implantações híbridas. Eles oferecem flexibilidade de armazenamento e processamento, independentemente da infraestrutura subjacente.

Como é feita a integração desses formatos com ferramentas de BI, Machine Learning e ETL?

Open Table Formats integram-se facilmente com ferramentas de BI, Machine Learning e ETL por meio de compatibilidade nativa com engines como Spark, Trino e Presto. Isso possibilita consultas, transformações e análises diretamente sobre os dados, mantendo versionamento e consistência. Ferramentas de BI acessam esses dados via conexões SQL intermediárias, enquanto pipelines de ETL e workflows de ML trabalham com dados limpos e rastreáveis, promovendo integração ágil, governança e automação em ambientes analíticos modernos.

Existem limitações ou desafios associados ao uso de open table formats?

Apesar das vantagens, podem surgir desafios como curva de aprendizado, complexidade de migração e necessidade de manutenção contínua. É importante avaliar esses fatores e elaborar uma estratégia clara para adoção e gestão eficaz dos open table formats.

Conclusão

O Open Table Format representa uma evolução natural para quem deseja extrair mais valor dos dados, com mais segurança, eficiência e escalabilidade. Ao adotar esse padrão, gestores técnicos ganham visibilidade, controle e agilidade para apoiar decisões estratégicas e inovar em analytics.