Pular para o conteúdo
← Todas as notícias
Databricks Blog25 de agosto de 2026

Formatos de tabela abertos explicados: Iceberg vs. Delta vs. Hudi

Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês

Resumo

Delta Lake e Apache Iceberg agora compartilham a governança por meio de commits coordenados pelo catálogo, enquanto árvores de metadados e logs de transações permitem data skipping e time travel, reduzindo os custos de consulta sem sacrificar o acesso a versões anteriores das tabelas. Recursos de interoperabilidade como o Delta Lake UniForm e o Unity Catalog permitem que as equipes consultem nativamente os mesmos dados subjacentes em qualquer um dos formatos, em engines como Spark e Trino, reduzindo o vendor lock-in.

* Os formatos de tabela abertos trazem transações ACID e evolução de esquema para data lakes; commits coordenados pelo catálogo agora permitem que Delta Lake e Apache Iceberg compartilhem um único modelo de governança. * Árvores de metadados e logs de transações permitem data skipping e time travel, reduzindo os custos de consulta e mantendo cada versão anterior da tabela consultável de forma confiável. * Recursos de interoperabilidade como Delta Lake UniForm e Unity Catalog reduzem o vendor lock-in, permitindo que as equipes consultem os mesmos dados nativamente como Delta Lake ou Iceberg em Spark, Trino e outros.

Artigos relacionados

News

Anúncio da federação do Workday Data Connect no Unity Catalog

databricks-blog5h ago
News

Apresentando o Funke: Análise nativa de HL7v2 no Databricks

databricks-blog6h ago
News

Lakebase e Agentic SDLC: bancos de dados com branching para agentes de código

databricks-blog6h ago
News

O verdadeiro gargalo da imagem biomédica são os dados, não o modelo

databricks-blog7h ago