有没有可能有两个Spark进程同时读取一个Delta Table中的流？

在Delta Lake中，一个Delta表可以同时由多个Spark进程读取流数据。这是因为Delta Lake提供了ACID事务支持和并发控制机制，确保数据的一致性和并发读取的正确性。

具体来说，Delta Lake使用了一种称为“读时快照隔离（Read Committed Snapshot Isolation，RCSI）”的隔离级别。在RCSI下，每个读取操作都会创建一个快照，该快照反映了读取操作开始时的表状态。这意味着，即使其他进程在读取过程中修改了表的数据，读取操作也不会受到影响，因为它们读取的是快照而不是实时数据。

另外，Delta Lake还使用了一种称为“乐观并发控制（Optimistic Concurrency Control，OCC）”的机制来处理并发写入。当多个进程同时尝试写入Delta表时，Delta Lake会检测到冲突并拒绝其中一些写入操作，以确保数据的一致性。

因此，可以放心地使用两个Spark进程同时读取一个Delta Table中的流数据，Delta Lake会保证数据的一致性和并发读取的正确性。

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