HANA Data Lake Files (HDLF) ist der günstige Datei-Speicher der SAP HANA Cloud Data Lake, also der Ort, an dem große und selten gelesene Datenmengen als Dateien liegen, statt teuer im Arbeitsspeicher der Datenbank vorgehalten zu werden. HDLF wird von SAP betrieben und dient der SAP HANA Cloud (der Datenbank) als Kalt-Ebene (Cold-Layer, Ablage für alte oder selten gelesene Daten) sowie der SAP Business Data Cloud als technischer Datei-Speicher (Object Store).
Was ist HANA Data Lake Files?
HANA Data Lake Files gehört zur SAP HANA Cloud Data Lake, einer 2020 eingeführten Erweiterung, die kalte Daten (selten gelesene Bestände) außerhalb der eigentlichen In-Memory-Datenbank ablegt. Die Data Lake besteht aus zwei Teilen: HDLF speichert die Daten als Dateien in Ordnern und stellt sie über Datei-Schnittstellen bereit; die HANA Data Lake Relational Engine setzt einen SQL-Zugriff (Abfragesprache für Datenbanken) darüber, technisch auf Basis der älteren SAP-IQ-Datenbank. Beide Teile greifen auf denselben Speicher zu, sind aber für unterschiedliche Aufgaben gebaut.
Betrieben wird HDLF von SAP in Public-Cloud-Regionen auf AWS, Azure und GCP. Der Kunde bekommt Endpoints und eine Verwaltungsoberfläche im SAP-BTP-Cockpit, aber keinen direkten Zugriff auf die zugrundeliegende Objektspeicher-Technologie. Ausgeliefert wird HDLF als eigenständige Data-Lake-Instanz oder als integrierter Bestandteil einer HANA-Cloud-Instanz. Über die [SAP Business Data Cloud](/insights/sap/business-data-cloud/) stellt HDLF technisch den Object Store bereit, in dem Datenprodukte und große Volumina liegen.
HDLF speichert Daten datei- und verzeichnisorientiert in offenen Formaten wie [Parquet, CSV, JSON und ORC](https://help.sap.com/docs/hana-cloud-data-lake) sowie in proprietären HANA-Formaten. Die Zugriffspfade umfassen den HDLF-Client, eine REST-API, das HDLFS-Protokoll (HANA Data Lake Files System) und den SQL-Zugriff über die HANA Data Lake Relational Engine oder über virtualisierte Zugriffe aus HANA Cloud (Remote Sources, SQL on Files). Die Authentifizierung erfolgt zertifikatsbasiert, das Berechtigungsmodell arbeitet mit Containern und ACLs auf Datei- und Verzeichnisebene. Daten werden at rest verschlüsselt, der Transport läuft über TLS.
Storage-Kapazität wird eigenständig in Terabyte gebucht, unabhängig von der Compute-Größe der HANA-Cloud-Instanz. Preislich liegt HDLF deutlich unter In-Memory-Speicher und unter der Native Storage Extension. Der Begriff existiert als eigenständige Bezeichnung, weil sich der Objekt-Layer in Zugriffs-Optik, Preis-Mechanik und Rolle im Stack klar von der In-Memory-Datenbank und den anderen Speicher-Ebenen der HANA Cloud unterscheidet.
Abgrenzung: HANA Cloud, Relational Engine, NSE, Data Aging
HANA Data Lake Files wird häufig mit der HANA Data Lake Relational Engine, mit der HANA Cloud selbst oder mit anderen Tiering-Bausteinen verwechselt. Die Unterschiede liegen in Zugriffsebene, Engine und Rolle in der Architektur.
| Begriff | Verhältnis zu HANA Data Lake Files |
|---|---|
| HANA Data Lake Relational Engine | Der SQL-Layer der HANA Cloud Data Lake auf SAP-IQ-Basis. HDLF ist der Files-Layer (Speicherung, Datei-Zugriff), die Relational Engine der Query-Layer darüber. Beide arbeiten auf denselben Daten, sind aber getrennt buchbar |
| SAP HANA Cloud (In-Memory-Datenbank) | Die verwaltete Cloud-Datenbank mit In-Memory Column Store als Kern. HDLF sitzt als Objekt-Layer daneben und wird über Remote Sources oder SQL on Files angebunden. HANA Cloud hält heiße Daten im Hauptspeicher, HDLF kalte Daten im Objektspeicher |
| Native Storage Extension (NSE) | Warm-Data-Store innerhalb einer HANA-Cloud-Instanz mit Buffer-Cache auf Disk, seitenweise nachladbar. NSE arbeitet auf Seiten-Ebene innerhalb der Datenbank; HDLF arbeitet auf Datei-Ebene außerhalb |
| Data Aging (SAP HANA) | Anwendungsseitig gesteuertes Tiering in klassischer HANA mit fachlichen Aging-Objekten (Finanzbelege, Materialbelege). In HANA Cloud übernehmen NSE und HDLF die technische Umsetzung; die fachliche Aging-Logik wandert in Applikation und Datenmodell |
| Klassischer Data Lake auf S3, ADLS Gen2 oder GCS | Technisch verwandt (Objektspeicher, offene Formate), aber HDLF ist SAP-verwaltet mit eigenem Zugriffspfad (HDLFS, Zertifikats-Auth) und tiefer Integration in HANA Cloud und Business Data Cloud. Es gibt keine direkte S3-Kompatibilität zu den Endpoints der Hyperscaler |
Beispiel: HDLF als Cold-Layer in einer BDC-Architektur
Ein Unternehmen betreibt seine SAP-Datenplattform in der SAP Business Data Cloud. Aktuelle Finanzbelege liegen im In-Memory Column Store der eingebetteten HANA Cloud, ältere Perioden in der Native Storage Extension. Detail-Belege der letzten zehn Geschäftsjahre und Archivdaten aus abgeschlossenen Perioden liegen in HANA Data Lake Files, partitioniert nach Jahr und Buchungskreis in Parquet-Dateien. Ein Datasphere-View bindet den HDLF-Bestand über eine Remote Table ein, sodass eine Zehn-Jahres-Analyse alle drei Ebenen aktiviert. Die Storage-Kosten sinken deutlich, weil die größte Datenmenge auf dem günstigen Objekt-Layer liegt, während heiße Abfragen weiter in Millisekunden antworten.
Ein zweiter typischer Einsatz sitzt eine Ebene tiefer: Rohdaten-Landung für ein Databricks-basiertes AI-Szenario innerhalb der Business Data Cloud. Batch-Extrakte aus S/4HANA und Non-SAP-Systemen werden in HDLF abgelegt und dort in offenen Formaten versioniert. Ein eingebettetes Databricks-Modell liest die Daten per Zero-Copy-Sharing, ohne einen zweiten Speicher zu befüllen. HDLF fungiert dabei als gemeinsamer Landing- und Storage-Layer zwischen SAP- und Databricks-Welt und macht die Verrechnung im Capacity-Unit-Modell der BDC transparent.
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