事务日志跟踪文件级别的写入并使用乐观并发控制，这非常适合数据湖，因为多次写入/修改相同的文件很少发生。在存在冲突的情况下，Delta Lake 会抛出并发修改异常以便用户能够处理它们并重试其作业。...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。...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。...由于 Delta Lake 以文件级粒度跟踪和修改数据，因此它比读取和覆盖整个分区或表更有效。 数据异常处理 Delta Lake 还将支持新的 API 来设置表或目录的数据异常。...工程师能够设置一个布尔条件并调整报警阈值以处理数据异常。当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当数据存在异常时，它将根据提供的设置来处理记录。
在复杂的流程（超长的Pipeline）运行的过程中，还会不断涉及到Schema的变换以及磁盘的读取，所以架构复杂了不仅仅会导致运维成本高企，CPU/IO浪费也就变得异常严重。...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？...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 和普通的parquet文件使用方式没有任何差异，你只要在你的Spark代码项目里引入delta包，按标准的Spark datasource操作即可，可谓部署和使用成本极低。...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。
在存在冲突的场景中，Delta Lake 会抛出一个并发修改异常，以便用户处理它们并重试它们的作业 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...中不存在的列会被设置为 null 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Schema 的能力 可伸缩的元数据处理...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。...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。
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...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，后面研究源码的时候会深入分析...，和若干 parquet 文件（Delta 底层使用的文件格式）。
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...为了解决小文件过多的问题，EMR Delta实现了Optimize/Vacuum语法，可以定期对Delta表执行Optimize语法进行小文件的合并，执行Vacuum语法对过期文件进行清理，使HDFS上的文件保持合适的大小及数量...（四）查询时解析元数据耗时较多 因为Delta单独维护了自己的元数据，在使用外部查询引擎查询时，需要先解析元数据以获取数据文件信息。...阿里云的同学也在持续在做Merge的性能优化，比如Join的分区裁剪、Bloomfilter等，能有效减少Join时的文件数量，尤其对于分区集中的数据更新，性能更有大幅提升，后续我们也会尝试将Delta...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。
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？...Delta Lake的存储架构 Delta Lake 的数据存储原理其实很简单。...Delta Lake中的一些表级的操作，例如更新元数据、更新表名、变更 Schema、增加或删除Partition、添加或者移除文件，都会以日志的形式将所有的操作存储在表中。
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。...，这个文件非常重要，因为是指定了官方提供的仓库地址，如果你本地/IDEA 的使用的 repo 跟官方提供的不一样，那么很可能有些依赖你死活都下载不到。...来看看这个文件。...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。
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...进去看看其实就是一些parquet文件。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。...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。...确实如此，但是delta 会每 N（默认是10）个json文件后将之前的所有json文件合并成一个parquet文件，这样只要读取最近的10个元数据文件即可。...另外遍历目录是个昂贵的操作，读取数据parquet文件时，delta不会去遍历，而是根据meta里记录的文件集合去加载过滤数据。
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...的 pom.xml 文件，或者是 Sbt 的 build.sbt 文件。...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...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。
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。...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。...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。
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。...所以一个很容易做出的选择是，Hudi也是用列式存储Parquet文件作为基础文件。...不同于Delta完全使用Spark API来操作Parquet文件，Hudi使用了Hadoop InputFormat相关的扩展来直接操作Parquet文件。...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。...总体而言，我认为Hudi从设计的角度是弱于Delta的，他解决了批流共享，增量读取等功能，并且提供了两种Write/Read权衡的模式，但是他缺乏诸如版本，事务锁等机制，而这些功能对于数据湖而言异常重要
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。...这个快照包括的内容不仅仅只有一个版本号，还会包括当前快找下的数据文件，上一个 SNAPSHOT 的操作，以及时间戳和 DeltaLog 的记录。...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。...校验文件是在 SNAPSHOT 的基础上计算的，会和各自的事务生死存亡。...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。
如果已有的数据文件格式为Parquet，同样的方法你只能创建仅支持插入(insert-only)的表。 深度分析 3.1 Why Hive ACID?...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。...3.3 Hive ACID的挑战 Hive ACID主要用于使用Hadoop的HDFS文件系统中。...https://github.com/prestosql/presto/pull/1257 最后我们还在评估Hive ACID支持Parquet文件格式的update/delete。
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。...用它和data skipping可以有效过滤数据文件，按照Databricks好多年前发的论文的说法，大概是过滤一半的文件吧。...比如说你有个表里面有column A,B,C，如果你想删了C，在今天，这是个麻烦的事情，因为你需要读所有的parquet文件，然后从里面把C的数据删掉。这就费时间了。...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。
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/
事务日志跟踪文件级别的写入并使用乐观并发控制，这非常适合数据湖，因为多次写入/修改相同的文件很少发生。在存在冲突的情况下，Delta Lake 会抛出并发修改异常以便用户能够处理它们并重试其作业。...如果 DataFrame 有表中不存在的列，则此操作会引发异常。Delta Lake 具有显式添加新列的 DDL 以及自动更新模式的能力。...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。...由于 Delta Lake 以文件级粒度跟踪和修改数据，因此它比读取和覆盖整个分区或表更有效。 数据异常处理 Delta Lake 还将支持新的 API 来设置表或目录的数据异常。...工程师能够设置一个布尔条件并调整报警阈值以处理数据异常。当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当数据存在异常时，它将根据提供的设置来处理记录。
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。...Delta Lake是一个数据湖存储引擎，可以支持各种各样的数据接入，这些数据源可能是 Kafka、Kinesis、Spark 或者是其他数据湖，这些数据接入 Delta Lake 之后就存储在Bronze...Delta Lake 数据质量，以后笔者会单独细说。 Delta Lake 如何工作 这部分 slides 的内容，笔者都曾带领大家详细的研究和实战过，这里为了该演讲内容的完整性，都带上。 ?
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。...Upsert语义表示记录存在就更新，否则新增，我们通过Delta的内部机制可以将其转化为文件删除和新增动作。覆盖操作则是删除当前所有文件，然后新增文件。...因为写入端每次新增的commit都是纯增加文件，所以读的时候，只要相应的读取新增的N个commit涉及到的文件，将里面的记录作为新增的数据即可。
Lake 官网介绍: Home | Delta Lake Delta Lake is an open-source storage framework that enables building a...architecture 从官网介绍上看我感到很疑惑，数据湖好像是一种存储数据的格式，正如Delta Lake的介绍是一种 开源存储框架。...Hudi、Delta Lake、Iceberg和Paimon等都不仅仅是数据的存储中间层，它们是构建在现有数据湖基础上的数据管理和处理工具，提供了一系列功能和特性，包括数据版本管理、事务性写入、元数据管理...因此，它们可以被视为数据湖的增强工具，而不仅仅是一种文件格式或存储中间层。...Delta Lake：Delta Lake是由Databricks开发的开源存储层，构建在Apache Spark之上，用于管理大规模数据湖中的数据，提供了ACID事务、数据版本管理、数据一致性保障等功能
简介 随着 Lakehouse 的日益普及，人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚：Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。...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。...以 Delta Lake 为例，这只是一个 Apache Spark 驱动程序节点上的 JVM 级别锁，这意味着直到最近，您在单个集群之外还没有 OCC 。...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。
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