Usar o UniForm para fazer a leitura de tabelas Delta com clientes Iceberg

O Delta Lake Universal Format (UniForm) permite que você leia tabelas Delta com clientes leitores do Iceberg. Esse recurso requer o Databricks Runtime 14.3 LTS ou superior.

Importante

Para obter a documentação do recurso de tabela UniForm IcebergCompatV1 herdado, confira UniForm IcebergCompatV1 herdado.

Você pode configurar uma conexão externa para que o Catálogo do Unity atue como um catálogo do Iceberg. Consulte Leia usando o ponto de extremidade do catálogo Iceberg do Catálogo Unity.

O UniForm Iceberg usa Zstandard em vez de Snappy como o codec de compactação para arquivos de dados Parquet subjacentes.

Observação

A geração de metadados UniForm é executada de forma assíncrona na computação usada para gravar dados em tabelas Delta, o que pode aumentar o uso de recursos do driver.

Como funciona o UniForm?

O UniForm aproveita o fato de que tanto o Delta Lake quanto o Iceberg consistem em arquivos de dados Parquet e uma camada de metadados. O UniForm gera automaticamente metadados do Iceberg de forma assíncrona, sem reescrever dados, para que os clientes do Iceberg possam ler tabelas Delta. Uma única cópia dos arquivos de dados serve a vários formatos.

Requisitos

Para habilitar o UniForm Iceberg, os seguintes requisitos devem ser atendidos:

Observação

Não é possível habilitar vetores de exclusão em uma tabela com UniForm Iceberg habilitado.

Use REORG para desabilitar e limpar vetores de exclusão ao habilitar o UniForm Iceberg em uma tabela existente com vetores de exclusão habilitados. Consulte Habilitar ou atualizar usando REORG.

Habilitar o UniForm Iceberg

Importante

A habilitação do Delta UniForm define o recurso de tabela Delta IcebergCompatV2, um recurso de protocolo de gravação. Somente os clientes que oferecem suporte a esse recurso de tabela podem gravar em tabelas habilitadas para UniForm. Você deve usar o Databricks Runtime 14.3 LTS ou superior para gravar em tabelas Delta com esse recurso habilitado.

Você pode desativar o UniForm removendo a definição da propriedade de tabela delta.universalFormat.enabledFormats. Não é possível desativar o mapeamento de coluna depois que ele tiver sido habilitado e as atualizações para versões de protocolo de leitor e gravador do Delta Lake não podem ser desfeitas.

Você deve definir as seguintes propriedades de tabela para habilitar o UniForm Iceberg:

'delta.enableIcebergCompatV2' = 'true'
'delta.universalFormat.enabledFormats' = 'iceberg'

Quando você habilita o UniForm pela primeira vez, a geração de metadados assíncronos começa. Essa tarefa deve ser concluída antes que os clientes externos possam consultar a tabela usando o Iceberg. Consulte Verificar o status de geração de metadados do Iceberg.

Para obter uma lista de limitações, consulte Limitações.

Habilitar durante a criação da tabela

O Mapeamento de coluna deve estar habilitado para usar o UniForm Iceberg. Isso ocorrerá automaticamente se você habilitar o UniForm Iceberg durante a criação da tabela, como no exemplo a seguir:

CREATE TABLE T(c1 INT) TBLPROPERTIES(
  'delta.enableIcebergCompatV2' = 'true',
  'delta.universalFormat.enabledFormats' = 'iceberg');

Habilitar alterando uma tabela existente

No Databricks Runtime 15.4 LTS e versões posteriores, você pode habilitar ou atualizar o UniForm Iceberg em uma tabela existente usando a seguinte sintaxe:

ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES(
  'delta.enableIcebergCompatV2' = 'true',
  'delta.universalFormat.enabledFormats' = 'iceberg');

Habilitar ou atualizar usando REORG

Você pode usar REORG para habilitar o UniForm Iceberg e reescrever arquivos de dados subjacentes, como no exemplo a seguir:

REORG TABLE table_name APPLY (UPGRADE UNIFORM(ICEBERG_COMPAT_VERSION=2));

Use REORG se qualquer uma das seguintes opções for verdadeira:

  • Sua tabela tem vetores de exclusão habilitados.
  • Você habilitou anteriormente a versão IcebergCompatV1 do UniForm Iceberg.
  • Você precisa ler de mecanismos Iceberg que não dão suporte a arquivos Parquet no estilo Hive, como Athena ou Redshift.

Quando o UniForm gera metadados do Iceberg?

O Azure Databricks dispara a geração de metadados de forma assíncrona após a conclusão de uma transação de gravação do Delta Lake. Esse processo de geração de metadados usa a mesma computação que concluiu a transação Delta.

Observação

Você também pode acionar manualmente a geração de metadados do Iceberg. Consulte Acionar manualmente a conversão de metadados do Iceberg.

Para evitar latências de gravação associadas à geração de metadados, as tabelas Delta com confirmações frequentes podem agrupar várias confirmações Delta em uma única confirmação para metadados do Iceberg.

O Delta Lake garante que apenas um processo de geração de metadados esteja em andamento a qualquer momento em um determinado recurso de computação. As confirmações que acionariam um segundo processo simultâneo de geração de metadados são confirmadas com êxito com o Delta, mas não acionam a geração assíncrona de metadados do Iceberg. Isso evita a latência em cascata para geração de metadados para cargas de trabalho com confirmações frequentes (segundos a minutos entre confirmações).

Veja Versões da tabela Delta e Iceberg.

Versões da tabela Delta e Iceberg

Tanto o Delta Lake quanto o Iceberg permitem consultas de viagem no tempo usando versões de tabela ou carimbos de data/hora armazenados em metadados de tabela.

Em geral, as versões da tabela Delta não se alinham às versões do Iceberg pelo carimbo de data/hora de confirmação nem pela ID da versão. Para verificar a qual versão de uma tabela Delta corresponde uma determinada versão de uma tabela Iceberg, você pode usar as propriedades de tabela correspondentes. Consulte Verificar o status de geração de metadados do Iceberg.

Verificar o status de geração de metadados do Iceberg

O UniForm adiciona os seguintes campos aos metadados da tabela Unity Catalog e Iceberg para controlar o status de geração de metadados:

Campo de metadados Descrição
converted_delta_version A versão mais recente da tabela Delta para a qual os metadados do Iceberg foram gerados com êxito.
converted_delta_timestamp O carimbo de data/hora da confirmação Delta mais recente para a qual os metadados do Iceberg foram gerados com êxito.

No Azure Databricks, você pode examinar esses campos de metadados realizando um dos seguintes procedimentos:

  • Revisão da seção Delta Uniform Iceberg retornada por DESCRIBE EXTENDED table_name.
  • Revisando metadados de tabela com o Gerenciador de Catálogos.
  • Usar a API REST para obter uma tabela.

Consulte a documentação do seu cliente leitor Iceberg para saber como revisar as propriedades da tabela fora do Azure Databricks. Para o OSS Apache Spark, você pode ver essas propriedades usando a seguinte sintaxe:

SHOW TBLPROPERTIES <table-name>;

Acionar manualmente a conversão de metadados do Iceberg

Você pode acionar manualmente a geração de metadados do Iceberg para a versão mais recente da tabela Delta. Essa operação é executada de forma síncrona, o que significa que, quando for concluída, o conteúdo da tabela disponível no Iceberg refletirá a versão mais recente da tabela Delta disponível quando o processo de conversão foi iniciado.

Esta operação não deve ser necessária em condições normais, mas pode ajudar se você encontrar o seguinte:

  • Um cluster termina antes que a geração automática de metadados seja bem-sucedida.
  • Um erro ou falha de trabalho interrompe a geração de metadados.
  • Um cliente que não oferece suporte à geração de metadados UniForm Iceberg grava na tabela Delta.

Use a sintaxe a seguir para disparar manualmente a geração de metadados do Iceberg:

MSCK REPAIR TABLE <table-name> SYNC METADATA

Confira REPARAR TABELA.

Leitura usando um caminho JSON de metadados

Alguns clientes Iceberg exigem que você forneça um caminho para arquivos de metadados versionados para registrar tabelas externas do Iceberg. Cada vez que o UniForm converte uma nova versão da tabela Delta em Iceberg, ele cria um novo arquivo JSON de metadados.

Os clientes que usam caminhos JSON de metadados para configurar o Iceberg incluem o BigQuery. Consulte a documentação do cliente leitor do Iceberg para obter detalhes de configuração.

O Delta Lake armazena metadados do Iceberg no diretório da tabela, usando o seguinte padrão:

<table-path>/metadata/<version-number>-<uuid>.metadata.json

No Azure Databricks, você pode examinar esse local de metadados realizando um dos seguintes procedimentos:

  • Revisão da seção Delta Uniform Iceberg retornada por DESCRIBE EXTENDED table_name.
  • Revisando metadados de tabela com o Gerenciador de Catálogos.
  • Usando o seguinte comando com a API REST:
GET api/2.1/unity-catalog/tables/<catalog-name>.<schame-name>.<table-name>

A resposta inclui as informações a seguir:

{
    ...
          "delta_uniform_iceberg": {
              "metadata_location":  "<cloud-storage-uri>/metadata/v<version-number>-<uuid>.metadata.json"
    }
}

Importante

Os clientes de leitor do Iceberg baseados em caminho podem exigir a atualização manual e a atualização de caminhos JSON de metadados para ler as versões atuais da tabela. Os usuários podem encontrar erros ao consultar tabelas Iceberg usando versões desatualizadas, pois os arquivos de dados do Parquet são removidos da tabela Delta com VACUUM.

Leia usando o ponto de extremidade do catálogo Iceberg do Catálogo Unity

Alguns clientes Iceberg podem se conectar a um catálogo REST da Iceberg. O Catálogo Unity fornece uma implementação somente leitura da API de catálogo REST do Iceberg para tabelas Delta com UniForm habilitado usando o de ponto de extremidade /api/2.1/unity-catalog/iceberg. Consulte a especificação da API REST Iceberg para obter detalhes sobre como usar essa API REST.

Os clientes conhecidos por oferecer suporte à API de catálogo do Iceberg incluem Apache Spark, Flink e Trino. Você deve configurar o acesso ao armazenamento de objetos de nuvem subjacente que contém a tabela Delta com UniForm habilitado. Consulte a documentação do cliente leitor do Iceberg para obter detalhes de configuração.

Você deve gerar e configurar um token de acesso pessoal do Azure Databricks para permitir que outros serviços se conectem ao Catálogo Unity. Consulte Autenticação para ferramentas e APIs do Azure Databricks.

A seguir está um exemplo das configurações para configurar o OSS Apache Spark para ler UniForm como Iceberg:

"spark.sql.extensions": "org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions",
"spark.sql.catalog.unity"="org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog",
"spark.sql.catalog.unity.catalog-impl": "org.apache.iceberg.rest.RESTCatalog",
"spark.sql.catalog.unity.uri": "<api-root>/api/2.1/unity-catalog/iceberg",
"spark.sql.catalog.unity.token":"<your_personal_access_token>",
"spark.sql.catalog.unity.io-impl": "org.apache.iceberg.aws.s3.S3FileIO

Substitua a URL completa do espaço de trabalho no qual você gerou o token de acesso pessoal para <api-root>.

Observação

Ao consultar tabelas no Catálogo Unity usando esse método, os identificadores de objeto usam o seguinte padrão:

unity.<catalog-name>.<schema-name>.<table-name>

Esse padrão usa o mesmo espaçamento de nomes de três camadas presente no Catálogo Unity, mas adiciona um prefixo adicional unity.

Limitações

As seguintes limitações existem para todas as tabelas UniForm:

  • UniForm não funciona em tabelas com vetores de exclusão habilitados. Confira O que são vetores de exclusão?
  • Tabelas Delta com UniForm habilitado não dão suporte a tipos VOID.
  • Os clientes da Iceberg só podem ler a partir do UniForm. Não há suporte para gravações.
  • Os clientes leitores do Iceberg podem ter limitações individuais, independentemente do UniForm. Consulte a documentação do cliente escolhido.
  • Os destinatários do Compartilhamento Delta só podem ler a tabela como Delta, mesmo quando o UniForm está habilitado.
  • Alguns recursos de tabela do Delta Lake usados pelo UniForm Iceberg não são compatíveis com alguns clientes de leitor do Compartilhamento Delta. Confira O que é o Compartilhamento Delta?.

O feed de dados de alterações funciona para clientes Delta quando o UniForm está habilitado, mas não tem suporte no Iceberg.