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Delta Lake表元数据

Delta Lake是一种开源的数据湖解决方案,用于管理大规模数据集的元数据。它是在Apache Spark上构建的,提供了ACID事务支持和数据一致性保证,使得数据湖可以像传统数据库一样进行管理和查询。

Delta Lake的主要特点包括:

  1. ACID事务支持:Delta Lake支持原子性、一致性、隔离性和持久性的事务操作,确保数据的完整性和一致性。
  2. 数据一致性保证:Delta Lake通过使用写时复制(copy-on-write)技术,保证了数据的一致性。每次更新操作都会生成一个新的数据文件,而不是直接在原始文件上进行修改,这样可以避免数据损坏和并发冲突。
  3. 时间旅行查询:Delta Lake允许用户通过时间旅行查询功能,可以在不同时间点上查看数据的历史版本,以及回滚到之前的某个版本。
  4. Schema演化:Delta Lake支持对数据模式进行演化,可以在不中断现有查询的情况下进行模式的更新和变更。
  5. 数据一致性检查:Delta Lake提供了数据一致性检查功能,可以检测和修复数据文件中的错误和不一致性。

Delta Lake适用于以下场景:

  1. 大规模数据湖管理:Delta Lake可以管理大规模的数据湖,提供了高效的数据存储和查询能力。
  2. 数据工程和数据管道:Delta Lake可以作为数据工程和数据管道的基础设施,用于数据的摄取、转换和加载。
  3. 实时数据分析:Delta Lake支持实时数据的处理和分析,可以与流处理引擎(如Apache Kafka)集成,实现实时数据的处理和查询。
  4. 机器学习和数据科学:Delta Lake可以作为机器学习和数据科学的数据存储和管理平台,提供了数据一致性和事务支持。

腾讯云提供了一系列与Delta Lake相关的产品和服务,包括云数据仓库CDW、云数据湖CDL、云数据集市CDS等。这些产品可以帮助用户快速构建和管理Delta Lake,并提供了高可用性、高性能和安全的数据存储和处理能力。

更多关于Delta Lake的信息和产品介绍,可以访问腾讯云的官方网站:Delta Lake产品介绍

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Dive into Delta Lake | Delta Lake 尝鲜

处理数据的作业和查询引擎在处理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,修改数据并将其写回。...Schema 的能力 可伸缩的数据处理 Delta Lake或目录的数据信息存储在事务日志中,而不是存储在存储(metastore)中。...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 允许用户读取或目录之前的快照。...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更有效。 数据异常处理 Delta Lake 还将支持新的 API 来设置或目录的数据异常。...Delta Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake 的旧快照。

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认识 Delta Lake

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。...问题重重的数据存储层 前面我们提到,早先基于Hive的数仓或者传统的文件存储形式(比如Parquet/ORC),都存在一些长期难以解决的问题: 小文件的问题 并发读写问题 有限的更新支持 海量数据(例如分区...比如为了解决先天不足的更新问题,我们可能需要先将数据写入一个其他的系统(如HBase),然后再将HBase导出成Parquet文件/Hive供下游使用。...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?...我列举了如下几个重要的特性: 以数据也是大数据思想武装自己,设计了基于HDFS存储的数据系统,解决metastore不堪重负的问题。

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Databricks Delta Lake 介绍

中不存在的列会被设置为 null 如果 DataFrame 中有额外的列在中不存在,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 可伸缩的数据处理...:Delta Lake或目录的数据信息存储在事务日志中,而不是存储在存储(metastore)中。...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,用于设置或目录的数据期望。...当收到该列的不同数据类型时,Delta Lake 会将 schema 合并到新数据类型 默认情况下,覆盖中的数据不会覆盖 schema。

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Delta实践 | Delta Lake在Soul的应用实践

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...的bug,比如:Delta无法自动创建Hive映射表,Tez引擎无法正常读取Delta类型的Hive,Presto和Tez读取Delta数据不一致,均得到了阿里云同学的快速支持并一一解决。...(四)查询时解析数据耗时较多 因为Delta单独维护了自己的数据,在使用外部查询引擎查询时,需要先解析数据以获取数据文件信息。...随着Delta数据增长,数据也逐渐增大,此操作耗时也逐渐变长。 解决方案:阿里云同学也在不断优化查询方案,通过缓存等方式尽量减少对数据的解析成本。...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。

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Delta Lake全部开源,聊聊Delta的实现架构

在大型的云存储中进行数据操作成本很高。...支持schema进化,支持的schema更改但不用重写他们。 Delta Lake的存储架构 Delta Lake数据存储原理其实很简单。...Delta Lake中的一些级的操作,例如更新数据、更新名、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中。...然后,进行事务提交,通过向日志中添加新条目来创建的最新原子版本。在此日志条目中,他们记录了要在逻辑上添加和删除哪些数据文件,以及对有关的其他数据的更改。...Actions Metadata 数据操作更改的当前数据的第一个版本必须包含数据操作。随后的数据操作完全覆盖的当前数据

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Delta Lake 学习笔记(二)

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。

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Delta Lake 目录结构探秘

有了前面章节的铺垫,相信你已经知道,delta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...是不是和hive里分区非常类似?没错,他就是一个分区字段。进去看看其实就是一些parquet文件。如果delta没有分区字段,那么这些parquet文件都会在根目录里。...你会发现,delta目录结构是如此的简单,信息都可以肉眼可见,而数据则是以我们非常熟悉的parquet文件格式存储。...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

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Delta Lake - 数据湖的数据可靠性

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 提供了ACID事务、可伸缩的数据处理以及统一的流和批数据处理。它运行在现有的数据湖之上,与 Apache Spark API完全兼容。...Delta Lake 提供了一种工具,可以增量地提高数据质量,直到可以被有意义地消费。...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...数据由一系列操作集合的数据信息组成的结果。 ? ? ? ? Roadmap ?

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Hudi、Iceberg 和 Delta Lake数据湖表格式比较

Apache Hudi、 Apache Iceberg和Delta Lake是目前为数据湖设计的同类最佳格式。...数据数据可扩展性—— 当增长到数千个分区和数十亿个文件的大小时,避免对象存储 API 和相关元数据的瓶颈。 让我们仔细看看每种格式在更新性能、并发性和与其他工具的兼容性方面的方法。...Delta Lake 在 MERGE 操作期间,Delta 使用基于数据数据跳过将文件分类为需要插入、更新或删除的数据。...Iceberg Iceberg 通过在更新期间对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“快照”。...我的建议以最适用的场景为指导: 如果……请选择Iceberg 您的主要痛点不是对现有记录的更改,而是在对象存储(超过 10k 个分区)上管理大型数据负担。

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数据湖框架之技术选型-Hudi、Delta Lake、Iceberg和Paimon

数据更新时也需要从贴源层开始逐层反应到后续的派生中去。...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、数据管理...Delta LakeDelta 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

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Delta Lake的竞争对手Hudi(Alpha版)

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。...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。为了能够让数据快速写入,Hudi这次引入了一个新的存储格式Avro, 为行存。...比如,我们不应该开启多个Hudi实例同时操作一张Read On Merge的,这样会导致多个实例都进行compaction操作。...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

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Delta Lake 2.0正式发布,Databricks能赢吗?

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。...Databricks说,其实我有个鬼点子,这个鬼点子先定义一个mapping,比如说: A=uuid1, B=uuid2, C=uuid3。...接下来如果要读取的时候,uuid3因为没有对应的列,在读数据的时候就可以直接column skipping掉了。 但是这里有一个坏处,C的数据实际上还是被保留在了磁盘上。只不过再也读不出来了。...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。

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Delta Lake 学习笔记(四) - 名词解释

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。...这里是指 Delta Table 的数据,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/的操作的记录日志。...可以说 CheckSum 是一个对象,里面包含了,当前 SNAPSHOT 下的的物理大小,文件数,MetaData 的数量,协议以及事务的数量。...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。

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重磅 | Apache Spark 社区期待的 Delta Lake 开源了

处理数据的作业和查询引擎在处理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,修改数据并将其写回。...Delta Lake 还提供强大的可序列化隔离级别,允许工程师持续写入目录或,并允许消费者继续从同一目录或中读取。读者将看到阅读开始时存在的最新快照。...可扩展数据处理 Delta Lake或目录的数据信息存储在事务日志中,而不是 Metastore 中。...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 允许用户读取或目录之前的快照。...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更有效。 数据异常处理 Delta Lake 还将支持新的 API 来设置或目录的数据异常。

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数据Delta Lake、Hudi 与 Iceberg介绍 | 青训营笔记

数据湖三剑客:Delta Lake、Hudi 与 Iceberg 详解 数据数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储,通常是对象块或者文件。数据湖通常是企业中全量数据的单一存储。...现在的数据湖都是湖仓一体的,结合了数据湖和数据仓库的优势,将数据仓库中对于数据的严格管理直接实现到了低成本的分布式存储之上 核心技术 Time Travel 每次写入都生成一个新的数据文件,记录变更。...数据中存储具体的文件路径,而不仅仅是分区文件夹 实现:每一次写入操作,创建一个新的json文件,以递增版本号命名,记录本次新增/删除的文件;每当产生N个json,做一次聚合,记录完整的分区文件信息;用...(由存储引擎保证) 原子性(Atomicity) 写入流程:先写parquet数据文件,再写json数据文件 如何确保原子性?...ID,但是name不同:RENAME Iceberg、Hudi、Delta Lake对比 技术选型 我们要根据实际情况来选择,短期来看:每个项目都有一些属于自己的功能: 如果强需求upsets,Hudi

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Delta Lake 批流的左右逢源

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...流批共享 Delta的一大特点就是流批都可以对表进行写入和读取。通常而言,流写批读是最常见的场景,也存在流读流写的情况。...如何实现流批共享 当流式写入Delta常见的无非就三种可能: Upsert操作 纯新增操作 覆盖操作 当然可能还会存在更复杂的类型,我们需要单独探讨。...流读Delta是什么概念 其实就是讲Delta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作为流数据源。...所以目前Delta只支持纯新增数据作为流的数据源。

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