Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。 为什么需要Delta Lake 现在很多公司内部数据架构中都存在数据湖，数据湖是一种大型数据存储库和处理引擎。...这就是 Delta Lake 产生的背景。 Delta Lake特性 Delta Lake 很好地解决了上述问题，以简化我们构建数据湖的方式。 ?...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 Delta Lake 允许用户读取表或目录之前的快照。...更新和删除 Delta Lake 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。...Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake 表的旧快照。
一、Delta Lake 特性 ACID 事务：Delta Lake 提供多个写操作之间的 ACID 事务。...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。...由于 Delta Lake 在文件粒度上跟踪和修改数据，因此，比读取和覆写整个分区或表要高效得多 数据期望（即将到来）：Delta Lake 还将支持一个新的 API，用于设置表或目录的数据期望。...（时间旅行） Delta Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake 表的旧快照。...如果更改 Delta Lake 表 schema。 例如，如果向 Delta Lake表添加新列，则必须确保此列在该基表之上构建的相应视图中可用。
但是到19年整个局势开发生变化，向下走是存储层Delta Lake耀眼夺目，解决了原先数仓的诸多痛点，让数仓进化到数据湖。...Delta Lake 生之逢时 天下苦传统数仓久已，Delta Lake 横空出世，那么它是如何解决上面的存储层问题呢？...支持更多种类的更新模式，比如Merge/Update/Delete等操作，配合流式写入或者读取的支持，让实时数据湖变得水到渠成。...Delta Lake 其实只是一个Lib库 Delta Lake 是一个lib 而不是一个service,不同于HBase,他不需要单独部署，而是直接依附于计算引擎的。目前只支持Spark引擎。...Delta Lake到底是什么 Parquet文件 + Meta 文件 + 一组操作的API = Delta Lake. 所以Delta没啥神秘的，和parquet没有任何区别。
大家可以打开 Delta Lake 官网查看 QuickStart，按照文档迅速过一次。...2 QucikStart 走读 2.1 Set up Apache Spark with Delta Lake 因为要方便跑 demo，我这里选择用 spark-shell 来交互式探索一下 Delta...按照文档介绍，Delta Lake 是需要 Spark 2.4.2 或以上版本的，所以大家最好去官网下载一个预先编译的 Spark 包。 ?...按照上图，输入命令 bin/spark-shell --packages io.delta:delta-core_2.12:0.1.0 就可以启动加载了 Delta Lake 的 spark shell...3 Summary 以上就是 Delta Lake 官网的 Qucik Start 的内容，建议大家可以按照以上内容来快速测试一下。
目前在LakeHouse的市场上国内有Hudi，国外有Iceberg, Delta Lake社区正被他们冲击着，这次Delta Lake的全部开源不管是急病乱投医，还是绝地反击我们暂不讨论。...今天我们主要来了解了Delta Lake是如何实现的。 Delta Lake的诞生 在2017年，Delta Lake 横空出世，它主打的概念是湖仓一体，最初只开放给付费用户使用。...Delta Lake的实现思想也很简单：使用存储在云对象存储中的预写日志，以ACID的方式来管理维护Delta表中的信息。 那么Delta Lake是如何解决上面的存储层问题呢？...Upsert、Delete和Merge操作，可以有效的重写对象，支持流式更新操作。 高效的流式IO, 通过流式操作将小对象写入表中，并以事务的方式进行合并更新，同时还支持增量消费。...Delta Lake的存储架构 Delta Lake 的数据存储原理其实很简单。
目前主流的数据湖分别有Delta Lake(分为开源版和商业版)、Hudi、Iceberg，三者都支持了ACID语义、Upsert、Schema动态变更、Time Travel等功能，其他方面我们做些简单的总结对比...： 开源版Delta 优势： 1.支持作为source流式读 2.Spark3.0支持sql操作 劣势： 1.引擎强绑定Spark 2.手动Compaction 3.Join式Merge，成本高 Hudi...但是基于我们的业务考量，暂时没有将Delta使用在CDC场景下，原因是Delta表的Update/Delete方式是Join式的Merge方式，我们的业务表数据量比较大，更新频繁，并且更新数据涉及的分区较广泛...，在Merge上可能存在性能问题。...五、后续计划 1.基于Delta Lake，进一步打造优化实时数仓结构，提升部分业务指标实时性，满足更多更实时的业务需求。
文章目录 1 Overview 2 导入 Delta Lake 到 IDEA 3 Summary 1 Overview 今天 Spark + AI Summit 2019 宣布开源了 Delta Lake...2 导入 Delta Lake 到 IDEA Delta Lake 是用 sbt 构建的项目，所以想要自行打包构建，大家还是需要熟悉一下 sbt 的。...不熟悉 sbt 的同学很容易从入门到放弃，IDEA 的 sbt 就更甚了，经常有各种各样的问题，而恰恰 Delta 又是一个使用 sbt 做依赖管理的项目，所以想要用 IDEA 愉快的研究 Delta...的代码，你必须要搞定把 Delta 导入到 IDEA 这个步骤。...后面会讲讲项目的结构和看看 Delta Lake 是如何实现 ACID 事务，和乐观锁以及写入数据提供的一致性读取等功能。
文章目录 1 Overview 2 Delta Lake 依赖了什么 jar 包 3 Summary 1 Overview 笔者认为，在研究一个开源项目的之前，看看起依赖管理的文件，比如说 Maven...2 Delta Lake 依赖了什么 jar 包 查看 build.sbt 文件，可以看到 Delta Lake 确实是构建于 Spark 之上的，因为他除了依赖 Spark 几个依赖外，没有再额外引入一些...dependencyTree [warn] Credentials file /Users/runzhliu/.bintray/.credentials does not exist [info] io.delta...3 Summary Delta Lake 是构建于 Spark 之上的项目，所以依赖都关于 Spark 的其他 lib。...由于 Delta Lake 并没有依赖更多的项目（Spark 其实已经很多了…），所以后面我们去探索代码的时候，只要有 Spark 基础的同学，应该都可以很快上手。
有了前面章节的铺垫，相信你已经知道，delta表其实是由两部分组成的： Parquet文件 新增删除文件对应的记录文件 为了给大家更直观的看下Delta目录结构到底是啥样，我截取了一张图： key=a...如果delta表没有分区字段，那么这些parquet文件都会在根目录里。 如果只是一堆的parquet文件，就无法支持delta的各种功能了。...所以delta的真正神奇魔法都在_delta_log目录里。我们进去看看： 太棒了，是json文件，这意味着我们可以直接打开看看里面，而不需要专门写程序去看。...根据我们前面所学的知识，delta将所有的对数据的操作都转化为了对文件的两个操作，而_delta_log 则是记录这两个操作的日志。...常见疑问 Q1: 随着更新次数的增长，meta(_delta_log)里的json文件会不会很多，性能岂不是很低？
Partial Merge是我根据实际场景发明的一个词汇。目前官方版本应该不支持。...Partial Merge 定义 所谓Partial Merge 是指，假设我们有a,b,c,d 四个字段，现在来了一千条记录，每条记录只会包含这四个字段的一个或者多个，并且，每条记录包含的字段都不一样...需要这个场景的，比如典型的用户画像，我们可能会有无数用户画像的字段更新程序将数据写入到Kafka,然后消费Kafka得到就是类似上面的id,value格式的数据，我们需要能够实时更新进delta表，最后算法的同学可以利用这些最新的数据计算新的属性...如何基于Delta实现 将delta表和新进来的数据做full outer join,这样就能将两边数据衔接起来，衔接的结果可以组成类似这样的记录： case class FullOuterJoinRow...如何快速的过滤出哪些文件包含了新进来的数据(根据联合主键来判定)，可参考我前一篇文章 祝威廉：Delta Lake如何自己实现更新操作加速 最后，这一篇文章和前一篇文章的实现都放在了 Upsert支持
Delta Lake最初为什么要开源，核心问题是开源项目里面起来了一个叫做Iceberg的东西。这东西，本质上来说，就是Delta Lake的竞品。...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。...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。...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。...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。
前言 今天花了一早上以及午休时间，终于把delta的Upsert功能做完了。加上上周周四做的Delta Compaction支持,我想要的功能基本就都有了。...Delta的核心是DeltaLog，其实就是元数据管理。...然后查看对应的记录变化： load delta....org.apache.spark.sql.delta.sources.MLSQLDeltaSink 对应源码参看我fork的delta项目： mlsql-delta 第一个文件是实现核心的更新逻辑。...后续持续优化delta的查询功能，相信前景无限。
Delta Lake肯定不是第一个数据湖产品。对于存储这块，CarbonData也一直有雄心。不过今天我要重点讲讲Delta Lake 和Hudi的对比。...前面我们讨论，Delta使用的是Write On Merge策略，也就是说，在写入的时候做数据的合并，这样对于读非常友好。...Hudi野心更大点，将Write On Merge 和Read On Merge都支持了。...Write On Merge 和Delta的不同点是，Delta是直接读取原始文件通过Spark的join计算产生新的结果集，而Hudi是读取就的结果集，然后更新对应的记录，然后写成新的结果集。...Write On Merge的策略，优化了读，但是加重了写的负担。在Delta里，如果你重写轻读，可能目前没有额外的策略供你选择。但是Hudi提供了Read On Merge策略给你。
Lake 之前，我觉得有必要解释一下经常出现的一些名词，这里收集记录一下。...2.2 SNAPSHOT An immutable snapshot of the state of the log at some delta version....这里是指 Delta Table 的元数据，包括 id，name，format，创建时间，schema 信息等等。...事务日志的相关代码主要在 org.apache.spark.sql.delta.DeltaLog 中。后面会专门解释，前面文章也介绍过，这个是 Delta Lake 把对数据/表的操作的记录日志。...3 Summary 本文主要介绍了几个 Delta Lake 里需要知道的一些概念，尽管并不是些什么新概念，但是对于初学者还是很有必要去了解一下的（比如我…），后面会结合源码进行逐一的分析。
Qubole现在使用的Hive3.1支持事务，用户可以使用Hive的DML语句对以ORC格式保存的数据进行追加(append)，更新(update)和删除(delete)，如果是Parquet格式的数据则只能进行追加...非事务表转换为事务表 alter table nonacidtbl set TBLPROPERTIES ('transactional'='true'); 3.使用Hive进行delete，update和merge...数据 delete from acidtbl where key=1; update acidtbl set value='updated' where key=2; merge into acidtbl...3.Delta.io是为Spark和Parquet量身定制的，但是它的写入放大(high write amplification)，缺少SQL DML支持和缺乏压缩支持方面都存在明显的缺陷。...上表中其他的项目都是Apache项目，Delta Lake最近才成为Linux基金会的子项目。
新粉请关注我的公众号 我收到了一封邮件，具体内容截图如下： 简单说，就是官宣Delta Lake 2.0正式发布了。这个距离Databricks的年度大会上面宣布，也有些时日了。...这个东西的作用就是你对Delta Table做的数据改变，它都会生成Change Data Feed。...Idempotent write for Delta Tables这东西主要是用在streaming里面，某个microbatch如果挂掉重试的话，系统可以根据两个标识认出来这个家伙之前已经来过，不会重复写...最后讲一个“Support for dropping columns in a Delta table as a metadata change operation.”...Delta Lake2.0开源了，不知道下面会不会迎来春天呢？ 我觉得吧，如果2019年能够大大方方把这些都开源了，估计2022年也不一定有Iceberg什么事情了。
Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。...目前 Delta Lake 项目地址为 https://delta.io/，代码维护地址 https://github.com/delta-io/delta。...这就是 Delta Lake 产生的背景。 Delta Lake 开源项目介绍 Delta Lake 很好地解决了上述问题，以简化我们构建数据湖的方式。Delta Lake 提供以下主要功能： ?...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。...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。
Apache Hudi、 Apache Iceberg和Delta Lake是目前为数据湖设计的同类最佳格式。...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。...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。...如果……请选择 Delta Lake 您主要是 Spark 商店，并期望写入吞吐量相对较低。...原文链接：https://lakefs.io/hudi-iceberg-and-delta-lake-data-lake-table-formats-compared/
简单回顾 在前面的章节里，我们讨论了Delta将一切数据操作都抽象为文件的增加和删除，并且将增加和删除的动作记录到日志里(_delta_log)，并且我们也探秘了Detla的目录结构，很简单根目录是数据目录...，可能有分区可能没有，根目录里还有个特殊的目录_delta_log,里面是json文件，记录了每次commit产生的动作。...在这里，对于纯新增操作，是最简单的，和批没有任何区别，就是将新记录转化为新的Parquet文件写入到Delta即可。...流读Delta表是什么概念 其实就是讲Delta表当成了一个流的数据源。通常比如消息队列是典型的流程序数据源，他们的特点都是只增。所以Delta目前也只能做到纯新增表作为流数据源。...所以目前Delta只支持纯新增数据的表作为流的数据源。
今天笔者将分享一位大神关于 Delta Lake 的演讲内容。...Delta Lake 回顾 前面的文章对于 Delta Lake 介绍很多，为了方便新的读者更快了解项目，这里简要说明： Delta Lake 是一个开源的存储层，为数据湖带来了可靠性。...Delta Lake 解决方案 ? ? 回顾一下，我们在上面构建的整个系统，融入各种解决方案的数据湖，是不是有点复杂而且杂乱。 Delta Lake 将上面的整体解决方案转变为下图的解决方案。...use Python APIs to update/delete/merge data in Delta Lake tables and to run utility operations (i.e....on it (e.g., delete or merge), and easily convert it back to a Parquet table.
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