Delta Lake这个项目Databricks最开始做的应该是最早的，但是不开源，只是卖钱给付费客户用。 2019年的时候终于开源了。开源了一个阉割版本的。...事实上也不难证明，在实际使用过程中，如果涉及到metadata的一些操作，Iceberg比Delta Lake理论和实践都应该要慢很多。...很显然，这两年的发展，对Databricks来说，有点蛋疼。起码Delta Lake在开源社区的发展，并没有成为那种如火如荼的一统江湖的架势。...而Databricks主推的LakeHouse概念里面的开源文件格式如果是Delta的话，问题来了：Databricks自己家卖钱的那个版本，功能性能都比开源的强很多。...我想Databricks要是2019年开源Delta Lake的时候就毫不犹豫的全部开源，而不是留一些自己付费才能有的功能的话，现在Delta Lake的开源项目发展肯定强太多了。
时间旅行，带有事务日志和回滚的审计历史 随着时间的推移，数据湖表格式会版本化存储在数据湖中的大数据。...例如，Delta Lake 创建一个名为 _delta_log的文件夹[28]。可扩展的元数据处理：这些表通过自动检查点和汇总来大规模处理大量文件及其元数据。...变更数据流 (CDF) 更改数据流 (CDF)[37] 功能允许表跟踪表版本之间的行级更改。启用后，运行时会记录写入表中的所有数据的“更改事件”。...Databricks 开源了所有 Delta Lake，包括以前的高级功能，例如 Delta Lake 2.0[56] 的 OPTIMIZE[57] 和 Z-ORDER[58]。...另一个问题是如何在数据湖或Lakehouse中获取数据。Airbyte 可以通过集成[66]数据的 190 多个源连接器[67]为您提供支持。假设想按照以下步骤动手构建数据湖。
❖ Delta Lake Delta Lake是Linux Foundation的一个开源项目。数据以开放的Apache Parquet格式存储，从而允许任何兼容的读取器读取数据。...在Delta Lake的支持下，Databricks将最好的数据仓库和数据湖整合到了Lakehouse体系结构中，从而为您提供了一个平台来协作处理所有数据，分析和AI工作负载。...Delta Lake在数据湖中添加了一个存储层以管理数据质量，从而确保数据湖仅包含供消费者使用的高质量数据。不再有格式错误的数据提取，为合规性而删除数据的困难或为修改数据捕获而修改数据的问题。...开放格式：Delta Lake中的所有数据均以Apache Parquet格式存储，从而使Delta Lake能够利用Parquet固有的高效压缩和编码方案。...统一的批处理和流源和接收器：Delta Lake中的表既是批处理表，又是流式源和接收器。流数据提取，批处理历史回填和交互式查询都可以直接使用。 模式演进：大数据在不断变化。
正在开发 Delta Lake，这是一种可用于 ACID 事务的开源数据表格式。...2022 年 6 月，Databricks 在其 Delta Lake 2.0 版本中开源了所有 Delta Lake API，并表示将把 Delta Lake 的所有增强功能贡献给 Linux 基金会...，怀疑 Delta Lake 是开源的还是专有的，从而抢走了一部分潜在客户。...该公司在一份声明中表示：“Databricks 打算与 Delta Lake 和 Iceberg 社区密切合作，为 Lakehouse 带来格式兼容性；短期内，在 Delta Lake UniForm...他补充说尽管 Databricks 一直是自己开发项目(如Spark)的优秀开源贡献者，但由于许多大型供应商的承诺，Iceberg 的贡献者社区现在比 Tabular 大得多。
Delta Lake项目于2019年通过Apache License开放源码，是Databricks解决方案的重要组成部分。Delta定位为数据湖存储层，集成流式和批处理，支持更新/删除/合并。...一些关键特性包括： 1.ACID事务： Delta Lake将ACID事务带到您的数据湖中。Delta Lake存储一个事务日志，以跟踪对表目录所做的所有提交，以提供ACID事务。...4.开放格式 Delta Lake中的所有数据都以Apache Parquet格式存储，使得Delta Lake能够利用Parquet本地的高效压缩和编码方案。...Delta Lake不支持真正的数据血缘关系（即跟踪数据何时以及如何在Delta Lake中复制数据的能力），但是有审计和版本控制（在元数据中存储旧模式）。...Delta的主要优势之一是它能够与Spark集成，特别是其流批一体化设计。Delta拥有良好的用户API和文档。该社区由Databricks提供，它拥有一个具有附加功能的商用版本。
Delta Lake Delta Lake 作为开源项目由 Databricks（Apache Spark 的创建者）维护，毫不奇怪地提供了与 Spark 的深度集成以进行读写。...然后它执行这些操作并将它们作为“提交”记录在一个名为Delta Log的 JSON 日志文件中。...Delta Engine是 Databricks 的专有版本，支持自动触发此过程的Auto-Compaction，以及其他幕后写入优化。...在两个进程将提交添加到 Delta 日志文件的情况下，Delta 将“静默无缝地”检查文件更改是否重叠，并在可能的情况下允许两者都成功。...注意：专有的 Delta Engine 版本支持使用 Databricks 自身管理的外部同步服务器在 S3 上进行多集群写入。 那么哪一个适合你呢？
由于 Databricks[5] 发布了 Delta 2.0，该趋势可能会增长，该平台的所有 API 都将是开源的。...因此数据湖必须支持自动版本控制[21]，允许用户跟踪并在需要时回滚到以前的版本，从而允许时间旅行，并简化数据管道的管理以保持数据的完整性和质量。...自动调整文件大小 在处理大型文件系统（如大数据应用程序中的文件系统）时，文件大小会迅速增长。基于 Hadoop 数据集群的传统数据湖无法根据数据量调整文件大小[22]。.../blog/data-lake-architecture-guide/#how) [5] Databricks: [https://www.databricks.com/](https://www.databricks.com...Lake: [https://docs.databricks.com/delta/delta-change-data-feed.html](https://docs.databricks.com/delta
冰山一角 为了说明这些趋势，让我们从数据湖和湖屋的世界开始，开源 Apache Parquet 文件格式及其衍生产品，如 Apache Iceberg 和 Delta Lake，继续获得发展势头。...所有这些功能似乎使 Iceberg 与竞争性 Delta Lake 格式中的类似功能相提并论，Delta Lake 格式最初由 Databricks 开发，但现在是一种在 Linux 基金会赞助下管理的开源技术...正如我提到的，Delta Lake 和 Iceberg 本质上都是 Parquet 格式的衍生产品（尽管 Iceberg 在技术上也可以将其功能带到其他格式），这仅说明了 Parquet 在数据湖世界中的重要性...说到 Databricks，它是 SAP 于 3 月 8 日宣布将在其 Datasphere 服务的背景下与之合作的四家重要公司之一，这是对所谓的 SAP Data Warehouse Cloud 的改进版本...从本质上讲，该插件使 VS Code 成为 Databricks 的一流客户端，为开发人员提供了一个超越 Databricks notebook 界面的选项，用于处理他们 lakehouse 中的数据，
2.0版本的CarbonData带来了很多很新的特性，相当的丰富。...而这个2.0版本对标的显然不是这些老对手，而是新的开源项目Delta这样的数据湖解决方案。 不可否认，这个2.0看起来还是挺吸引人的。但是做很多事情都讲究天时地利人和。...Delta Lake并不是新东西，Databricks商业版早就在做了。只不过它们选择了在合适的时候开源出来，并且迅速的占据了市场。所以先入为主以后，后进来的，肯定是要吃亏的。...现在开源出来的2.0版，我想如果没有Databricks开源Delta Lake，我们估计应该是见不到的。但是换个角度看，也是因为有了Delta Lake，现在开源不开源，都没什么卵用了。...你要是一直努力的耕耘CarbonData这个项目，比Delta Lake更早的把数据湖需要的东西都做出来，那可能也就没Delta Lake什么事情了。
DataBricks最近新开源了一个项目Delta Lake。这其实不算是个新项目了。DataBricks在其商业版里面提供这样的功能已经有一段时日了。...当然以DataBricks一贯的既要为人民服务，更要为人民币服务的做法，开源出来的Delta Lake肯定不是其内部商业版的全部。但是即便如此也可以让我们管中窥豹了。 文章分两部分。...讲课的小哥是DataBricks的大神Michael Armburst。他负责Structured Stream和Delta Lake。第二部分会给出我个人的一些看法。...Delta Lake里面很多的地方采用复用Spark的方式来处理Delta Lake的问题。...我当时在想，数据处理引擎和传统DB来说还是差很多的，DataBricks是不是会一脚伸进存储层，后来就听说了Delta Lake。 当然万事不能尽善尽美。个人喜好也不同。
2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上，Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime...Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。...这允许 Delta Lake 在恒定时间内列出大型目录中的文件，同时在读取数据时非常高效。 数据版本 Delta Lake 允许用户读取表或目录之前的快照。...当文件被修改文件时，Delta Lake 会创建较新版本的文件并保留旧版本的文件。...当用户想要读取旧版本的表或目录时，他们可以在 Apache Spark 的读取 API 中提供时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。
一方面，他们希望发展自家的 Delta Lake, 因为 Delta Lake 与 Iceberg 是直接竞争关系；另一方面，这也是在打击竞争对手 Snowflake。...“革命”，并暗戳戳地阴阳了 Delta Lake。...意思是本来没想把 Delta Lake 算进来，但想了想还是算上吧。满脸的勉强。...Delta Lake 开路 （图：Databricks VP 的演讲） 这场竞争双方是不惜代价全力以赴的。...（图：Iceberg 技术社区的讨论） 下周，Databricks 将召开年度发布会，而 Snowflake 的发布会也正在如火如荼地进行中。
Delta Lake前世今生 2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上，Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks...Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。...这使得 Delta Lake 能够在固定的时间内列出大型目录中的文件，并且在读取数据时非常高效。 数据版本控制和时间旅行：Delta Lake 允许用户读取表或目录先前的快照。...当文件在写期间被修改时，Delta Lake 将创建文件的新版本并保存旧版本。...当用户希望读取表或目录的旧版本时，他们可以向 Apache Spark 的读操作 API 提供一个时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。
这个项目的出发点和优点都显而易见，native引擎快啊，不然的话，Databricks有了Spark以后为什么还要搞Photon呢？...Databricks这个公司是很鸡贼的，能不开源绝不开源。举个例子来说Delta Lake按理来说完全没机会开源。...但是开源社区搞了一个Iceberg，所以没办法了，Delta Lake2019年终于开源了一个残废的版本。...Databricks那个时候的想法还是我用这个残废的版本吸引用户，然后用户会为我更牛逼的版本花钱。 可是这个事情大概是出乎了Databricks的意料之外。...两三年下来，Iceberg是如火如荼，很多公司都来支持了，连Snowflake都来支持了。所以今年Delta Lake终于完全开源出来了。
Databricks 最近开发了一个类似的功能，他们称之为Change Data Feed，他们一直持有该功能，直到最终在 Delta Lake 2.0 中开源。...Hudi、Delta 和 Iceberg 都支持乐观并发控制(OCC)。在乐观并发控制中，编写者检查他们是否有重叠的文件，如果存在冲突，他们就会使操作失败并重试。...Hudi、Delta 和 Iceberg 都将数据写入和存储在 parquet 文件中。发生更新时，这些 parquet 文件会进行版本控制和重写。...在这个新版本中，元数据以优化的索引文件格式编写，与 Delta 或 Iceberg 通用文件格式相比，点查找的性能提高了 10-100 倍。...Delta 诞生于 Databricks，它在使用 Databricks Spark 运行时具有深度集成和加速功能。
Databricks开发并维护人工智能管理平台MLflow、数据分析工具Koalas和Delta Lake，为分析提供自动化集群管理等。...2020年6月，Databricks推出了一个新产品Delta Engine，在Delta Lake的基础上进行分层，提高了查询性能。...此外，基于Apache Spark、Delta Lake和MLflow等技术和机器学习能力，让着数据科学家、数据工程师和软件工程师都使用他们喜欢的编程语言直接对湖进行文件访问。...这样可以减少延迟，并降低在数据池和数据仓库中操作两个数据副本的成本。 存储与计算分离 在实践中，这意味着存储和计算使用单独的集群，因此这些系统能够扩展到支持更大的用户并发和数据量。...参考资料： https://venturebeat.com/2021/08/31/databricks-expands-its-data-lake-analytics-with-1-5b-funding
Delta Sharing 协议可以让用户轻松的使用自己的第三方工具来直接访问 Delta Lake 中的数据。...Delta Sharing 允许用户直接通过第三方客户端访问 Delta Lake 中的数据。...值得一提的是，Delta Sharing 可以允许用户使用 Iceberg 和 Hudi 来读取 Delta Lake 中的数据。...要知道，Hudi、Iceberg 这两个数据湖产品与 Delta Lake 属于直接竞争关系，而 Databricks 所发布的 Delta Sharing 实质上是让用户能够使用竞争对手的产品来读取自家数据湖中的数据...这一做法体现出的是 Databricks 的自信：用户可以无脑选择使用 Delta Lake 存放数据，如果用的不满意，也可以直接迁去其他数据湖中。
通过阅读本文，读者应该对Apache Hudi有扎实的理解，并了解如何在其数据处理流程中利用它的优势。...Delta Lake：Delta Lake 由 Databricks 开发，构建在 Apache Spark 之上，旨在与 Databricks 平台无缝协作。...Delta Lake：Delta Lake 还支持时间旅行查询，允许用户访问以前版本的数据。4....但是，它可能没有像 Delta Lake 那样的商业支持。Delta Lake：由 Databricks 开发，Delta Lake 拥有强大的商业支持和支持，以及不断发展的社区。...使用支持的数据源（如Avro、Parquet、JSON或ORC）将数据导入表中。
和 Databricks Delta，技术涉及分布式系统、大规模结构化存储和查询优化等方面。...更新就要考虑事务，多版本等等一系列情况。 ?...在 Delta Lake 中，数据被划分成了三个数据质量逻辑层次： Bronze Silver Gold 下面会依次介绍功能和作用。 ?...如何使用 Delta Lake ? 这一块内容，笔者在之前的文章中，非常详细地实战过，这里的确不太适合再说。 数据质量 ?...这个Roadmap有点老了，截至目前，Delta Lake 发布的版本为 0.4.0，支持： Python APIs for DML and utility operations You can now
强大的数据版本控制：Databricks 原生支持 DELTA 格式。Delta Lake 是完全兼容 ACID 的，这就解决了 Spark 的 不兼容 ACID 这一主要问题。...此外，Delta Lake 支持在流水线出现错误时恢复系统，并易于对数据提供确保，例如确保开发模型中所使用的数据不变（参见 Delta Lake 文档：“数据版本管理”https://docs.delta.io...此外，Delta Lake 是完全开源的。 Spark 等 Databricks 产品支持处理各种的类型数据，结构化的、半结构化的，以及非结构化的。 此外，Spark 并不使用特定的数据格式。...在 Databricks 托管 MLflow 中注册的模型，可以轻松地用于 Azure ML 和 AWS SageMaker 中。...Lake 做不到的事情。
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