处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...Delta Lake 还提供了强大的序列化隔离级别，允许工程师不断地对目录或表进行写操作，而用户可以不断地从相同的目录或表中读取数据。读取者将看到读操作开始时存在的最新快照。...如果 DataFrame 中有额外的列在表中不存在，那么该操作将抛出异常。Delta Lake 具有可以显式添加新列的 DDL 和自动更新模式的能力。...记录更新和删除（即将到来）：Delta Lake 将支持合并、更新和删除 DML 命令。这使得工程师可以轻松地维护和删除数据湖中的记录，并简化他们的变更数据捕获和 GDPR 用例。...，在创建 Delta 表的时候，生成了一个 json 文件，这个文件也是 Delta 的 transaction log，也就是事务日志，所以的事务相关操作都会记录到这个日志中，可以做 replay 使用
下面就让我们来看看这个独角兽Databricks的情况。本文内容部分摘自Databricks官网。 1. Databricks公司概况 人生基本上就是两件事，选题和解题。...具有自动升级的向后兼容性：选择要使用的Spark版本，以确保旧版作业可以继续在以前的版本上运行，同时免费获得最新版本的Spark麻烦。...更新和删除：Delta Lake提供DML API来合并，更新和删除数据集。这使您可以轻松遵守GDPR / CCPA并简化变更数据捕获。...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。...Koalas 可以让数据科学家在笔记本电脑上使用 Pandas 编程，然后调用几个 API 就可以将工作负载部署到大型的分布式 Spark 集群上。
一种在顶层执行转换的可访问方式，即使最终需要哪些分析还不精确——主要是快速迭代转换并探索业务价值。...为了结束Lakehouse与数据仓库进行比较[21]，我们可以说：Lakehouse更开放（开放格式），并且随着更多的 DIY 和将不同工具，可以支持不同用例，而数据仓库更封闭（主要是闭源），为 BI...DML 和 SQL 支持：选择、插入、更新插入、删除 直接在分布式文件上提供合并、更新和删除。除了 SQL，有些还支持 Scala/Java 和 Python API。...不过我们可以更改一张表格，表格格式负责在所有分布式文件上切换它，最重要的是不需要重写表和基础文件。 ACID 事务、回滚、并发控制 ACID 事务[24]确保所有更改都成功提交或回滚。...文件大小调整、数据Clustering与压缩 可以在 Delta Lake 中使用 OPTIMIZE[30]压缩数据，并通过 VACUUM[31] 设置保留日期删除旧版本（其他数据湖表格式具有类似功能）
整体上 Hive Metastore 能够提供到一张 Deltalake 表在底层文件系统的 Location 信息，结合 Location 的信息，具体事务日志的解析逻辑，Presto 和 Trino...元数据缓存作用域可以是分区和全部，通过hive.metastore-cache-scope可以配置。元数据 Cache 相关的配置参数信息在MetastoreClientConfig 中。..." 表主要可以查看一张 Deltalake 在不同版本所对应的具体操作、操作时间、隔离级别等，主要是为了用户对于表的不同版本操作信息进行追踪，方便表的管理和维护，具体 SQL 如下： SELECT *.../main/scala/org/apache/spark/sql/delta/DeltaOperations.scala "xxx_table$properties" 表则是查看某张 Deltalake...，主要用来更新表的 Column 的 NDV 和 total size，这两个信息属于 Trino 自定义扩展出来的，这两个信息存储在 Deltalake 表下面 _trino_meta 目录，使用 extended_stats.json
您可以在此博客中阅读更多详细信息，如何在多写入器场景中使用异步表服务进行操作，而无需暂停写入器。这非常接近标准数据库支持的并发级别。...您可以选择粗粒度的分区策略，甚至不分区，并在每个分区内使用更细粒度的集群策略。集群可以同步或异步运行，并且可以在不重写任何数据的情况下进行演进。...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。...“在这篇文章中，我们展示了我们如何以每小时数百 GB 的速度实时摄取数据，并使用使用 AWS Glue Spark 作业和其他方法加载的Apache Hudi表在 PB 级数据湖上运行插入、更新和删除操作...与不可变数据不同，我们的 CDC 数据有相当大比例的更新和删除。Hudi Deltastreamer 利用其可插入的记录级索引在 Data Lake 表上执行快速高效的 upserts。”
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...处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...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。...记录更新和删除 这个功能马上可以使用。Delta Lake 将支持 merge, update 和 delete 等 DML 命令。这使得数据工程师可以轻松地在数据湖中插入/更新和删除记录。...开发人员可以将 Delta Lake 与他们现有的数据管道一起使用，仅需要做一些细微的修改。比如我们之前将处理结果保存成 Parquet 文件，如果想使用 Delta Lake 仅仅需要做如下修改：
3.表类型 Hudi支持的表类型如下： 写入时复制：使用专有的列文件格式（如parquet）存储数据。在写入时执行同步合并，只需更新版本并重写文件。...对数据（查询、IUD【插入更新删除】、索引、数据映射、流式处理）的每个操作均符合ACID标准。支持使用基于列和行的格式进行近实时分析，以平衡分析性能和流式采集以及自动切换。...5.更新和删除 支持合并、更新和删除操作，以启用诸如更改-数据-捕获、缓慢更改-维（SCD-2）操作等复杂用例。 6.高扩展性 Scale存储和处理分离，也适用于云架构。...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。...3.数据版本控制和时间旅行 将对数据湖中的数据进行版本控制，并提供快照，以便您可以像该快照是系统当前状态一样查询它们。这有助于我们恢复到旧版本的数据湖中进行审计、回滚和类似的操作。
图片Apache Hudi 的主要功能包括：更新插入和删除支持：允许您在数据集上执行更新插入（插入新记录或更新现有记录）和删除，从而实现高效的数据管理并减少对全表扫描或复杂 ETL 过程的需求。...时间线管理：为每个数据集维护了一个提交时间线，它记录了对数据执行的所有操作，例如插入、更新和删除。 该时间线支持时间点查询和数据回滚，提供更好的数据一致性和可靠性。...它支持记录级别的插入、更新和删除操作，并在每次写操作时生成一个新的数据版本。Delta Streamer：Delta Streamer是一个独立的服务，用于在现有数据集中应用新的变更。...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。...以下是优化性能的一些技巧和建议：使用COPY_ON_WRITE表类型以获得最佳性能。这种表类型在每次写操作时将数据写入新文件中，为读取密集型工作负载提供更好的性能。
近数据仓库之父 Bill Inmon 最也阐述了类似的观点： “一开始，我们会把所有的数据都扔到一个大坑中，称其为“数据湖”。但我们很快就会发现，仅仅将数据扔进坑里是毫无意义的操作。...SQL 并非一种 通用编程语言，因此非常难以实现递归和循环，难以使用变量。鉴于我们无法整体把握实现 DeRISK 产品路线图所需执行的数据转换，因此多样性是一个重要的考虑因素。...Databricks 产品支持执行 Spark、Python、Scala、Java 和 R 等语言，甚至支持 SQL，适用于不同类型的用户。完美！...鉴于 Spark 是完全开源的，我们可以手工开发连接器，或是使用 Python、Scala、R 和 Java 等语言的原生软件库。毕竟，Databricks 不仅托管了 Spark 一款产品。...在 Databricks 托管 MLflow 中注册的模型，可以轻松地用于 Azure ML 和 AWS SageMaker 中。
Hudi支持如下两种表类型： Copy On Write 使用Parquet格式存储数据。Copy On Write表的更新操作需要通过重写实现。...最新写入的增量数据存放至行式文件中，根据可配置的策略执行COMPACTION操作合并增量数据至列式文件中。 应用场景 近实时数据摄取 Hudi支持插入、更新和删除数据的能力。...它给Spark带来了三个最主要的功能： 第一，Delta Lake使得Spark能支持数据更新和删除功能； 第二，Delta Lake使得Spark能支持事务； 第三，支持数据版本管理，运行用户查询历史数据快照...Schema与表的Schema是否兼容的能力，并提供显示增加列和自动更新Schema的能力； 数据表操作(类似于传统数据库的SQL)：合并、更新和删除等，提供完全兼容Spark的Java/scala API...十一、三大数据湖组件对比 1) 概览 Delta lake 由于Apache Spark在商业化上取得巨⼤成功，所以由其背后商业公司Databricks推出的Delta lake也显得格外亮眼。
传统上，数据湖一直是需要对大量非结构化数据执行高级机器学习操作的数据科学家团队的理想选择------通常是那些拥有内部数据工程师来支持其定制平台的团队。...3.4.1 [DML 和 SQL 支持：选择、插入、更新插入、删除]{.underline} 直接在分布式文件上提供合并、更新和删除。...不过我们可以更改一张表格，表格格式负责在所有分布式文件上切换它，最重要的是不需要重写表和基础文件。...3.4.6 [文件大小调整、数据 Clustering 与压缩]{.underline} 可以在 Delta Lake 中使用 OPTIMIZE[30]压缩数据，并通过 VACUUM[31] 设置保留日期删除旧版本...更新插入和删除：支持合并、更新和删除操作，以支持复杂的用例，例如更改数据捕获、缓慢变化维度 （SCD） 操作、流式更新插入等。
Meta 首席产品官克里斯・考克斯在该公司内部论坛 Workplace 上表示，公司必须“更加无情地优先考虑重点业务”，“运营更精简、更苛刻、更好的执行团队”。...Databricks 宣布将 Delta Lake 云数据平台完全开源 数据湖提供商 Databricks 表示正在开源所有 Delta Lake API，作为 Delta Lake 2.0 版本发布计划的一部分...Delta Lake、MLflow 和 Spark 都是这一数据架构的核心，我们很自豪能够在加速企业创新和采用方面尽自己的一份力量。”...根据苹果《App Store 审核指南》显示的信息，删除账号功能应该能够被用户轻松找到，并且如果是使用 AppleID 登陆，开发者需确保用户的身份令牌在账户删除后完成撤销。...然后可以开始各种各样的下一步的操作，例如直接进行复制、转发、搜索等；文字网址 、快递单号、手机号、地址、邮箱成为快捷入口，一键打通。“快速提取文字”功能相较以往更方便了。
但是当真正开始实施时，我们意识到在数据库和数据湖之间增加了额外一层，这导致上在它们之间增加了很多延迟，这主要是由于所有事情都是大批量完成的， Hadoop世界更喜欢大规模批量操作。...并且我们尝试在将操作数据提取到数据湖中的同时解决更新和删除问题，可以将批处理工作从大约12、16小时，24小时运行转变为在30分钟，15分钟，5分钟内完成，实际上可以根据我们的需求调整延迟，因为Hudi...我们解决的第二个问题仅仅是解决更新和删除问题，但还不够，因为通常在数据湖体系中会拥有一组原始表，然后使用ETL作业从中构建更多派生表，但所有这些派生表都不了解实际更改了哪些数据。...如今这些现有的数据湖、数据仓库产品已经解决了这些问题吗？ VC：我们需要事务、更新和删除等功能，以便我们快速将数据从上游数据库中提取到仓库中。...S3上的Hudi表，它可以执行检查点管理，它可以自己进行恢复。
而如果我们仔细看 Lakehouse AI 这个产品，就不难发现，实质上 Databricks 就是在自己现有机器学习组件（包括 AutoML、MLflow 等）的基础上，添加了向量检索以及特征服务这两个功能...Databricks 直接入场做向量检索意味着 Databricks 用户将不再需要使用购买第三方向量数据库便能够进行向量检索操作。这一产品非常适合 Databricks。...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。...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。
更新性能和吞吐量 对大型不可变对象的行级更新的支持可以通过多种方式完成，每种方式在性能和吞吐量方面都有其独特的权衡。 让我们看看每种数据格式用于 UPSERT 操作的策略。...Delta Lake 在 MERGE 操作期间，Delta 使用基于元数据的数据跳过将文件分类为需要插入、更新或删除的数据。...Iceberg Iceberg 表通过在更新期间对元数据文件执行原子交换操作来支持乐观并发 (OCC)。 它的工作方式是每次写入都会创建一个新表“快照”。...但是，这意味着底层对象存储需要一种方法来提供 CAS 操作或当多个写入者开始覆盖彼此的日志条目时写入失败的方法。 与 Iceberg 类似，此功能可以在 HDFS 上开箱即用，但不受 S3 支持。...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？
，支持多版本数据，支持Schema 演进，并提供了一个spark 的计算适配层，你可以对 Delta 并发写，即使在多个集群上并发写都没问题，你也可以一边写一边读，无论是批着写，流着读，还是流着写，批着读...，delta 默认配合 spark 2.4.2 才可以使用，官网提供的默认都是基于 scala 2.12 的，你自己编译 delta 也要保证 scala 是 2.12 的，否则会报错： ?...Delta 核心原理 整体看下来，Delta 实现的蛮简单的，我们基于上文中的例子，我解释说明一下delta的一些实现 Delta 支持数据的多版本管理，在批读取的时候，可以使用 Time Travel...（包括 add增加一个文件 和 remove删除一个文件两类），这样我们从任意一个 文件命名空间的状态开始，都可以对命名空间 replay delta日志，到下一个命名空间的状态。...Delta log 中还有一部分记录当前这个表的meta信息， 我们测试中使用的是kafka数据源，产生的 DataFrame 就是key，value，topic，partitiion，timestamp
其中，由于 Apache Spark 在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司 Databricks 推出的 Delta 也显得格外亮眼。...事实上, Databricks 在设计 Delta 时，希望做到流批作业在数据层面做到进一步的统一（如下图）。...之间则可以同时跑； Snapshot Isolation: 是说如果多个 writer 写的数据无交集，则可以并发执行；否则只能串行。...总结 我们把三个产品（其中 Delta 分为 databricks 的开源版和商业版）总结成如下图： 如果用一个比喻来说明 Delta、Iceberg、Hudi、Hive-ACID 四者差异的话，可以把四个项目比做建房子...Delta 的房子底座相对结实，功能楼层也建得相对比较高，但这个房子其实可以说是 Databricks 的，本质上是为了更好的壮大 Spark 生态，在 Delta 上其他的计算引擎难以替换 Spark
其中，由于Apache Spark在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司Databricks推出的delta也显得格外亮眼。...事实上, Databricks在设计delta时，希望做到流批作业在数据层面做到进一步的统一(如下图)。...这里有两个对比项，一个是schema变更的支持情况，我的理解是hudi仅支持添加可选列和删除列这种向后兼容的DDL操作，而其他方案则没有这个限制。...总结 我们把三个产品（其中delta分为databricks的开源版和商业版）总结成如下图： ?...Delta的房子底座相对结实，功能楼层也建得相对比较高，但这个房子其实可以说是databricks的，本质上是为了更好的壮大Spark生态，在delta上其他的计算引擎难以替换Spark的位置，尤其是写入路径层面
新粉请关注我的公众号 在今年的Data+AI summit上，Databricks宣布了不少东西，其中之一就是2019年同样的Data+AI Summit上开源的Delta Lake，这次宣布开源2.0...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。...所以它们采用了在Spark上屡试不爽的办法：开源一个低配版的，自己的付费用户再给一个高配版的。 问题是，Delta Lake面临的局面和Spark面临的局面不可同日而语。区别大了去了。...所以Databricks急病乱投医了。先全部开源了看看会怎么样吧。那么它们会成功吗？真的是好问题。 应该这样说吧，技术上Databricks是没问题的，架构比Iceberg漂亮多了。...产品上，Databricks给我们表演的，那我只能说一个字：绝！
① 业界进展（Databricks 2.0）-湖上建仓 业界在 LakeHouse 里面有两个方向，一个是湖上建仓，比如 Databricks2.0 的 Lakhouse 系统平台，主要是依赖于 Delta...Gartner成熟度曲线是一个用于评估技术成熟度的模型，可以帮助企业了解技术的发展趋势和使用价值。...数据湖表格式 （1）数据湖表格式的功能特点 功能特点主要包括以下几个方面： ① DML 和 SQL 支持 直接在分布式文件上提供 Merge Into、Update 和 Delete 操作。...可以访问该数据的任何历史版本，在意外写入或删除错误的情况下回滚数据。...二是时间旅行（Time Travel），我们能用它对数据进行回溯和重放，去做数据的回补。 三是并发（Concurrency），不同的 Job 可以同时操作一张表。
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