首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Delta lake从模式创建表

Delta Lake是一种开源的数据湖解决方案,它是在Apache Spark上构建的,旨在提供可靠的数据湖管理和数据可靠性保证。Delta Lake具有以下特点和优势:

  1. 概念:Delta Lake是一种支持事务性、可扩展和可靠的数据湖解决方案。它提供了一种将数据湖转化为可靠数据源的方法,通过添加事务性、元数据管理和数据质量保证等功能,使得数据湖可以更好地支持数据工程和数据分析任务。
  2. 创建表:在Delta Lake中,可以通过使用CREATE TABLE语句来创建表。创建表时需要指定表的名称、模式(即表的列和数据类型)以及存储位置等信息。Delta Lake支持多种数据格式,包括Parquet、CSV、JSON等。
  3. 数据模式:数据模式是指表中的列和数据类型。在Delta Lake中,可以通过指定列名和数据类型来定义数据模式。数据模式可以帮助数据湖中的数据进行结构化管理,使得数据可以更好地被查询和分析。
  4. 优势:Delta Lake具有以下优势:
    • 事务性:Delta Lake支持原子性、一致性、隔离性和持久性(ACID)事务,确保数据的一致性和可靠性。
    • 数据版本控制:Delta Lake可以跟踪和管理数据的版本,使得可以轻松地回滚到之前的数据版本。
    • 元数据管理:Delta Lake维护了表的元数据,包括表的模式、分区信息等,使得可以更好地管理和查询表的结构信息。
    • 数据质量保证:Delta Lake提供了数据完整性检查和数据质量保证功能,可以帮助发现和修复数据质量问题。
    • 支持流式处理:Delta Lake支持流式数据处理,可以实时地将数据写入和查询数据湖。
  • 应用场景:Delta Lake适用于各种数据湖场景,包括数据工程、数据分析、机器学习等。它可以帮助用户更好地管理和处理数据湖中的数据,提高数据的可靠性和可用性。
  • 腾讯云相关产品: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。这些产品可以与Delta Lake结合使用,提供更全面的数据湖解决方案。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站。

总结:Delta Lake是一种可靠的数据湖解决方案,通过提供事务性、元数据管理和数据质量保证等功能,帮助用户更好地管理和处理数据湖中的数据。它适用于各种数据湖场景,并可以与腾讯云的相关产品结合使用,提供更全面的数据湖解决方案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

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

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。...模式管理(Schema management) Delta Lake 自动验证正在被写的 DataFrame 模式是否与模式兼容。中存在但不在 DataFrame 中的列设置为 null。...如果 DataFrame 有中不存在的列,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。

1.5K30

重磅 | Delta Lake正式加入Linux基金会,重塑数据湖存储标准

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进行写操作,而用户可以不断地相同的目录或中读取数据。读取者将看到读操作开始时存在的最新快照。...模式管理:Delta Lake 会自动验证正在写入的 DataFrame 模式是否与模式兼容。中存在但 DataFrame 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 和自动更新模式的能力。...当文件在写期间被修改时,Delta Lake创建文件的新版本并保存旧版本。...> 0.4.0 Create a table 创建一个 Delta 类型的方法很简单,如下。

96130

Databricks Delta Lake 介绍

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进行写操作,而用户可以不断地相同的目录或中读取数据...当文件在写期间被修改时,Delta Lake创建文件的新版本并保存旧版本。...这对于调试或审计非常有用,尤其是在受监管的行业中 编写复杂的临时查询 修复数据中的错误 为快速更改的的一组查询提供快照隔离 DataFrameReader options 允许 Delta Lake...例如,2019-01-01 和 2019-01-01 00:00:00.000Z 2.3、写入一个 使用 Append 模式,可以自动将新数据追加到现有 Delta Lake : df.write.format...创建视图,就像使用 data source 一样。

2.4K30

Lakehouse架构指南

例如,Delta Lake 创建一个名为 _delta_log的文件夹[28]。可扩展的元数据处理:这些通过自动检查点和汇总来大规模处理大量文件及其元数据。...数据架构无需在批处理和流式中区分——它们都以相同的结束,复杂性更低,速度更快。无论是流还是批处理中读取都没有关系。开箱即用的 MERGE 语句适用于更改应用于分布式文件的流式传输情况。...Delta Lake Delta Lake 是一个由 Databricks 创建的开源项目,并于 2019 年 4 月 22 日通过其首次公开的 GitHub Commit[38] 开源。...使用 Spark SQL 在 Delta Lake创建[39]的示例 --creating CREATE TABLE default.people10m (id INT, firstName STRING...) [39] Spark SQL 在 Delta Lake创建: [https://docs.delta.io/latest/delta-batch.html](https://docs.delta.io

1.5K20

一个理想的数据湖应具备哪些功能?

有效的数据湖具有数据存储系统,可以自动存储的结构化和非结构化数据源中推断模式。这种推断通常称为读取时模式而不是写入时模式,后者适用于数据仓库的严格模式结构。...跟踪行级更改 Delta Lake[18] 和 Snowflake[19] 等数据湖允许用户在行级别跟踪和捕获对表所做的更改。...例如 Delta Lake/Apache Hudi 允许用户指定目标的文件大小,或者让系统根据工作负载和的整体大小自行调整大小。较大的保证较大的文件大小,以便系统创建较少的文件。...元数据管理也可以发挥作用,因为它定义了数据的特定属性以便于搜索。但是像 Snowflake 这样的数据湖不使用索引[26],因为在庞大的数据集上创建索引可能很耗时[27]。...Lake: [https://docs.databricks.com/delta/delta-change-data-feed.html](https://docs.databricks.com/delta

1.9K40

作业帮基于 Delta Lake 的湖仓一体实践

虽然对于非常核心的 ADS 表链路可以通过倾斜资源的模式来短期解决,但是其实这个本质上就是丢车保帅的模式,该模式无法规模化复制,影响了其他重要的 ADS 的及时产出,如对于分析师来说,由于数据的延迟...其后使用 Spark 将数据分批写入 Delta Lake。最后我们升级了数据取数平台,使用 Spark sql Delta Lake 中进行取数。...即写入 Delta Lake 的 spark 某个 topic 读取到逻辑的数据是 partition 粒度有序的。...替换到 Delta Lake 后,产出时间之前凌晨 2:00 - 3:00 提前到凌晨 00:10 左右,产出时间提前了 2 个多小时。...查询速度提升:我们重点提升的分析师的即席查询效率,通过将分析师常用的数仓迁移到 Delta Lake 之后,利用 Zorder 实现了查询加速,查询速度过去的数十分钟降低到~3mins。

69730

热度再起:Databricks融资谈起

Delta Lake Delta Lake是Linux Foundation的一个开源项目。数据以开放的Apache Parquet格式存储,从而允许任何兼容的读取器读取数据。...可扩展的元数据处理:Delta Lake利用Spark的分布式处理能力,像处理数据一样对待元数据。这允许具有数十亿个分区和文件的PB级。...开放格式:Delta Lake中的所有数据均以Apache Parquet格式存储,从而使Delta Lake能够利用Parquet固有的高效压缩和编码方案。...统一的批处理和流源和接收器:Delta Lake中的既是批处理,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。...Delta Lake使您能够更改可自动应用的模式,而无需繁琐的DDL。

1.7K10

深度对比 Apache CarbonData、Hudi 和 Open Delta 三大开源数据湖方案

2.方案管理与执行 Delta Lake利用Spark分布式处理能力处理所有元数据,通过提供指定模式和帮助实施模式的能力,避免不良数据进入数据湖。...4.开放格式 Delta Lake中的所有数据都以Apache Parquet格式存储,使得Delta Lake能够利用Parquet本地的高效压缩和编码方案。...Delta Lake中的既是一个批处理,也是流源和sink,为Lambda架构提供了一个解决方案,但又向前迈进了一步,因为批处理和实时数据都下沉在同一个sink中。...Delta Lake不支持真正的数据血缘关系(即跟踪数据何时以及如何在Delta Lake中复制数据的能力),但是有审计和版本控制(在元数据中存储旧模式)。...下表多个维度总结了这三者。需要注意的是,本所列能力仅突出2020年8月底的能力。 特性对比 ? 社区现状 ? ? ? 版权声明: 本文为大数据技术与架构整理,原作者独家授权。

2.5K20

加速LakeHouse ACID Upsert的新写时复制方案

我们还将展示基准测试结果,显示速度比 Delta Lake 和 Hudi 中的传统的写入时复制快得多。 动机 高效的 ACID 更新插入对于当今的 Lakehouse 至关重要。...虽然 Apache Hudi、Apache Iceberg 和 Delta Lake 在这些用例中被广泛采用,但当数据量扩大时,更新插入速度会变慢,特别是对于写入时复制模式。...与 Delta Lake 中的写入时复制相比,我们观察到速度有所提高。...一些用例(例如“被遗忘权”)通常使用写时复制模式,因为它可以减轻读取压力。 下图显示了更新分区的一个字段的示例。逻辑视图来看,用户 ID1 的电子邮件字段被替换为新电子邮件,并且其他字段没有更新。...物理上讲,数据作为单独的文件存储在磁盘上,并且在大多数情况下,这些文件根据时间或其他分区机制分组为分区。

16310

数据仓库与数据湖与湖仓一体:概述及比较

虽然数据湖供应商不断涌现,提供更多托管服务(例如 Databricks 的 Delta Lake、Dremio 甚至 Snowflake),但传统上,数据湖是通过组合各种技术创建的。...例如,Delta Lake 创建一个名为 _delta_log 的文件夹[28]。可扩展的元数据处理:这些通过自动检查点和汇总来大规模处理大量文件及其元数据。...3.5.1 Delta Lake Delta Lake是一个开源项目,可以在数据湖之上构建Lakehouse 架构。...可扩展的元数据处理:利用 Spark 分布式处理能力轻松处理包含数十亿文件的 PB 级的所有元数据。 流式和批处理统一:Delta Lake 中的既是批处理,又是流式源和接收器。...模式演化支持添加、删除、更新或重命名,并且没有副作用 隐藏分区可防止用户错误导致无提示的错误结果或极慢的查询 分区布局演变可以随着数据量或查询模式的变化而更新的布局 时间旅行支持使用完全相同的快照的可重复查询

70810
领券