¿A quién no le ha pasado que se ha arrepentido de las decisiones que ha tomado y le habría gustado volver atrás? Lo hecho, hecho está, pero no si trabajamos con Delta Lake. Y es que una de las principales y muy útiles ventajas de utilizar tablas Delta es que podemos utilizar la funcionalidad de viaje en el tiempo o time travel, que permite visualizar una fotografía de los datos de un instante pasado e incluso restaurar esa versión si así lo deseamos.
Las tablas Delta son aquellas tablas de datos almacenadas en Delta Lake, una capa de almacenamiento de datos de código abierto diseñada para optimizar la confiabilidad y el rendimiento de un lago de datos. Las tablas que se crean con Databricks se crean por defecto como tablas Delta. Esta forma de guardar datos está pensada para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos o big data, y supone una mejora sobre formatos de almacenamiento de datos tradicionales como CSV o parquet.
El uso del marco Delta Lake tiene una serie de ventajas sobre otros formatos, algunas de las cuales son las siguientes:
Una tabla Delta se almacena como un conjunto formado por una serie de ficheros de datos y un registro de transacciones (delta log o transaction log).
Los datos de una tabla Delta se almacenan en uno o varios ficheros de datos en formato parquet. A su vez, se crea un registro de transacciones que consiste en un registro ordenado de cada transacción que se realiza sobre la tabla. Este archivo actúa como fuente única de verdad, es decir, cada vez que se consulta la tabla, Spark comprueba este registro para recuperar la versión más reciente de los datos. Cada transacción confirmada se guarda en un fichero JSON, el cual contendrá la acción realizada (por ejemplo, una inserción o una actualización sobre la tabla) junto con los predicados como condiciones y filtros, así como los ficheros de datos a los que afectan.
Y ahora sí, ¿qué es la funcionalidad time travel de Delta Lake? Como hemos comentado en la sección anterior, cada operación sobre una tabla Delta se guarda automáticamente, lo que proporciona un histórico completo de todos los cambios que se han producido sobre la tabla. Esto permite recuperar cualquier estado anterior de la tabla si algo ha ido mal o no se ha hecho correctamente, o simplemente si queremos consultar cómo era la tabla en un momento dado. Y creedme que, trabajando como ingeniero de datos desarrollando y manteniendo pipelines de ETL, puedo garantizar que poder revertir el estado de una tabla puede ahorrar más de un disgusto cuando las cosas no han salido como debían.
Para aprovechar esta funcionalidad time travel tenemos una serie de comandos que nos van a resultar muy útiles.
DESCRIBE HISTORY table_name
SELECT * FROM table_name TIMESTAMP AS OF ‘2025-05-01’
SELECT * FROM table_name VERSION AS OF 27
SELECT * FROM table_name@v27
RESTORE TABLE table_name TO TIMESTAMP AS OF ‘2025-05-01’
RESTORE TABLE table_name TO VERSION AS OF 27
VACUUM table_name RETAIN 240 HOURS
En definitiva, Delta Lake no solo mejora la eficiencia y la fiabilidad del tratamiento de datos, sino que también nos da una tranquilidad impagable: la posibilidad de deshacer errores y recuperar versiones anteriores de nuestras tablas. En un entorno donde los datos cambian constantemente y los fallos pueden tener un alto coste, contar con herramientas como el time travel marca la diferencia. Porque, al final, tener una segunda oportunidad nunca viene mal —y Delta Lake nos la da.
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