Lorsque tu développes une pipeline de données dans Databricks, tu as deux choix principaux :

1. Utiliser Delta Tables avec Structured Streaming et des jobs Batch 📊
2. Utiliser Delta Live Tables (DLT) ⚡

Le choix entre ces deux options dépend de plusieurs critères, tels que la complexité du pipeline, la maintenance, les performances et l’automatisation.

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✅ 1. Définition des deux approches

🟢 Option 1 : Pipelines Classiques (Delta Tables + Structured Streaming + Batch)

• Utilisation de Structured Streaming pour les flux de données en temps réel.
• Batch Processing (Spark Jobs) pour les transformations sur des données historiques ou périodiques.
• Gestion manuelle des opérations ETL (Extract, Transform, Load) avec des Delta Tables.

💡 Exemple d’implémentation :

• Lecture de données brutes (S3, ADLS, Kafka, JDBC…).
• Stockage en Delta Lake.
• Nettoyage et transformation avec PySpark/Spark SQL.
• Écriture en batch ou en streaming dans d’autres tables Delta.

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🔵 Option 2 : Delta Live Tables (DLT)

• Framework géré qui simplifie la création et l’orchestration de pipelines de transformation.
• Ingestion et traitement en continu ou en batch avec une gestion automatique des dépendances.
• Gestion des erreurs, de la qualité des données et de la performance intégrée.
• Optimisations automatiques (OPTIMIZE, ZORDER, VACUUM).

💡 Exemple d’implémentation :

• Définir des tables sources avec STREAMING LIVE TABLE pour les flux en temps réel.
• Définir des tables cibles transformées avec LIVE TABLE en SQL ou Python.
• Databricks gère automatiquement les dépendances et l’exécution du pipeline.

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⚖️ 2. Comparaison entre les deux approches

Critère	Pipelines classiques (Delta + Streaming + Batch)	Delta Live Tables (DLT)
Gestion des dépendances	Manuelle (il faut gérer les relations entre jobs)	Automatique (DLT suit l’ordre d’exécution)
Orchestration	Externe (Airflow, Workflows Databricks, etc.)	Intégrée (gestion automatique des tables)
Mode d’exécution	Batch ou Streaming (séparés)	Batch et Streaming unifiés
Gestion des erreurs	Manuelle (logs, monitoring requis)	Automatique (suivi des erreurs et rejets)
Gestion de la qualité des données	Manuelle (ajout de validations et tests)	Intégrée avec EXPECTATIONS
Performance et Optimisation	OPTIMIZE, ZORDER, VACUUM doivent être déclenchés manuellement	Automatique (DLT optimise les tables)
Facilité de maintenance	Complexe (gestion des tâches, des dépendances)	Plus simple (moins de code, orchestration intégrée)
Coût	Moins cher car sans overhead de gestion	Plus cher mais moins d’effort opérationnel
Flexibilité	Plus de contrôle sur les jobs	Plus automatisé mais plus rigide
Idéal pour	Pipelines complexes nécessitant des optimisations manuelles	Pipeline simple, scalable et facile à gérer

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📌 3. Quand choisir l’un ou l’autre ?

✅ Utiliser les Pipelines Classiques (Delta Tables + Streaming + Batch) si :

✔️ Tu veux plus de flexibilité dans le design du pipeline.
✔️ Tu as besoin de contrôler manuellement l’orchestration des tâches (via Airflow, Databricks Workflows).
✔️ Tu veux minimiser les coûts (DLT peut coûter plus cher en exécution continue).
✔️ Tu as un pipeline hybride, avec des composants batch et streaming distincts.
✔️ Tu es à l’aise avec Spark Structured Streaming et les opérations Delta (MERGE, OPTIMIZE, ZORDER).

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✅ Utiliser Delta Live Tables (DLT) si :

✔️ Tu veux simplifier la gestion et l’orchestration (moins de code, orchestration automatique).
✔️ Ton pipeline est basé sur des tables Delta et doit fonctionner en mode continu.
✔️ Tu veux une gestion automatique de la qualité des données (via EXPECTATIONS).
✔️ Tu veux minimiser la gestion des performances (OPTIMIZE, VACUUM, etc.).
✔️ Tu veux gérer facilement des flux de données en temps réel avec STREAMING LIVE TABLE.
✔️ Tu veux un framework de pipeline fiable, évolutif et facile à surveiller.

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📝 4. Exemples Concrets

🔷 Exemple 1 : Pipeline avec Delta Tables, Batch & Streaming

df = spark.readStream.format("kafka").option("subscribe", "orders").load()

df.writeStream.format("delta") \
    .outputMode("append") \
    .option("checkpointLocation", "/mnt/checkpoints/orders") \
    .start("/mnt/delta/orders")

📌 Utilisé si tu veux gérer toi-même la logique de streaming et batch.

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🔷 Exemple 2 : Pipeline avec Delta Live Tables

CREATE STREAMING LIVE TABLE orders_cleaned
AS SELECT * FROM STREAMING LIVE TABLE orders_raw
WHERE amount > 0;

CREATE LIVE TABLE orders_aggregated
AS SELECT customer_id, sum(amount) as total_spent
FROM LIVE TABLE orders_cleaned
GROUP BY customer_id;

📌 Utilisé si tu veux une orchestration automatique sans avoir à gérer les dépendances entre tables.

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🚀 5. Conclusion : Quel choix faire ?

Besoin	Pipelines classiques	Delta Live Tables (DLT)
💻 Contrôle manuel	✅ Oui	❌ Non
🛠️ Orchestration intégrée	❌ Non	✅ Oui
🔄 Streaming en temps réel	✅ Oui	✅ Oui
📊 Analyse en batch	✅ Oui	✅ Oui
⚙️ Automatisation des optimisations	❌ Non	✅ Oui
🔍 Gestion des erreurs intégrée	❌ Non	✅ Oui
🎯 Facilité d’implémentation	❌ Non	✅ Oui
💰 Coût réduit	✅ Oui	❌ Non

👉 Mon conseil :

• Si tu veux du contrôle et optimiser les coûts, choisis Pipelines Classiques (Delta Tables + Batch + Streaming).
• Si tu veux automatiser ton pipeline et réduire l’effort de maintenance, utilise Delta Live Tables (DLT).

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*Article générer par IA