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如何在Zeppelin的spark解释器中添加对Delta Lake的支持？

在Zeppelin的spark解释器中添加对Delta Lake的支持可以按照以下步骤进行：

确保已经安装并配置好Apache Zeppelin和Apache Spark。
下载并安装最新版本的Delta Lake依赖库，可以从官方网站或Maven中央仓库获取。例如，可以使用以下命令将Delta Lake添加到Spark依赖中：
下载并安装最新版本的Delta Lake依赖库，可以从官方网站或Maven中央仓库获取。例如，可以使用以下命令将Delta Lake添加到Spark依赖中：
配置Delta Lake的存储路径。可以使用以下代码设置存储路径：
配置Delta Lake的存储路径。可以使用以下代码设置存储路径：
将/your/delta/lake/storage/path替换为实际的存储路径。
配置完成后，就可以在Zeppelin的spark解释器中使用Delta Lake。例如，可以使用以下代码加载和查询Delta表：
配置完成后，就可以在Zeppelin的spark解释器中使用Delta Lake。例如，可以使用以下代码加载和查询Delta表：
将/your/delta/lake/path替换为实际的Delta表路径。

需要注意的是，Delta Lake是由Databricks开发和维护的开源项目，主要用于构建可扩展的、高性能的数据湖解决方案。Delta Lake提供了ACID事务支持、版本控制、元数据管理等功能，可用于数据湖中的数据管理和处理。同时，腾讯云也提供了类似的产品和服务，如腾讯云数据湖服务（Cloud Data Lake）和腾讯云数据仓库服务（Cloud Data Warehouse），可以满足各种数据湖和数据仓库的需求。

相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云数据湖服务：https://cloud.tencent.com/product/datalake
腾讯云数据仓库服务：https://cloud.tencent.com/product/dwarehouse

相关搜索:OpenVino:如何在模型优化器中添加对FusedBatchNormV3的支持？如何在cmake中添加对自定义android编译器的支持？如何在EF核心SqlServer目标构建器中添加对结构化注释的支持？如何在服务器SSR上呈现的Create React App中添加对Css模块和Sass的支持微信小程序成本微信小程序手册微信小程序打卡微信小程序托管微信小程序技术微信小程序抽奖

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基于hadoop生态圈的数据仓库实践 —— OLAP与数据可视化（五）

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基于AIGC写作尝试：深入理解 Apache Hudi

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Byzer 内置数据湖基础

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热度再起：从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。...在Delta Lake的支持下，Databricks将最好的数据仓库和数据湖整合到了Lakehouse体系结构中，从而为您提供了一个平台来协作处理所有数据，分析和AI工作负载。...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中的表既是批处理表，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。...100％与Apache Spark API兼容：开发人员可以与现有的数据管道一起使用Delta Lake，而只需很少的更改，因为它与常用的大数据处理引擎Spark完全兼容。

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作业帮基于 Delta Lake 的湖仓一体实践

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CDH 6.3.1整合Zeppelin 0.8.2

Zeppelin中最核心的概念是解释器，它是一个插件式的体系结构，允许任何语言或后端数据处理程序以插件的形式添加到Zeppelin中。解释器允许用户使用一个指定的语言或数据处理器。...每一个解释器都属于换一个解释器组，同一个解释器组中的解释器可以相互引用，例如SparkSql解释器可以引用Spark解释器以获取Spark上下文，因为它们属于同一个解释器组。...当前的Zeppelin已经支持很多解释器，如cassandra、file、hbase、kylin、phoenix、elasticsearch、flink、hive、jdbc、psql等等。...图3 四、定义Hive解释器虽然不能直接使用CDH集群中的Spark直接查询hive表，但是可以自定义一个JDBC的hive解释器，将Zeppelin作为客户端连接到Hive服务器。...Zeppelin本身不带MySQL翻译器，但它支持JDBC解释器组，通常只要有相应的JDBC驱动JAR包，就可以轻松创建一个新的解释器。

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Apache Zeppelin 中 Cassandra CQL 解释器

如果相同的查询参数用不同的值设置很多时间，则解释器仅考虑第一个值每个查询参数都适用于同一段落中的所有CQL语句，除非您使用纯CQL文本覆盖选项（如强制使用USING子句的时间戳）关于CQL语句的每个查询参数的顺序并不重要...最近，Zeppelin允许您选择解释员的隔离级别（请参阅解释器绑定模式）。...当使用作用域绑定时，在同一个JVM中， Zeppelin将创建Cassandra解释器的多个实例，从而创建多个com.datastax.driver.core.Session对象。...DEFAULT 更改日志 3.0 （Zeppelin 0.7.1）：更新文档更新交互式文档添加对二进制协议V4的支持实现新的@requestTimeOut运行时选项将Java驱动程序版本升级到...AngularObjectRegistry中的数据添加缺少的ALTER语句支持 2.0 （Zeppelin 0.7.1）：更新帮助菜单并添加更改日志添加对用户定义函数，用户定义的聚合和物化视图的支持

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Delta Lake - 数据湖的数据可靠性

这里，笔者把三个 slides 都放在一起了，Delta Lake 带来了几个关键的特性：支持 ACID 事务开放标准、开放源码(Apache License)，存储 PB 级的数据。...不断增长的社区包括 Presto, Spark 等 Apache Spark 支持，流批统一 ? 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...Delta Lake 当然也支持批处理作业和标准的 DML。 ? 最后，介绍一个比较酷的模式，recomputation，重新计算。...直接看，没有什么补充的。如何使用 Delta Lake ? 这一块内容，笔者在之前的文章中，非常详细地实战过，这里的确不太适合再说。数据质量 ?

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Apache Zeppelin 中 Spark 解释器

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0927-Databricks X Tabular

2022 年 6 月，Databricks 在其 Delta Lake 2.0 版本中开源了所有 Delta Lake API，并表示将把 Delta Lake 的所有增强功能贡献给 Linux 基金会...UniForm（Universal Format），是Databricks在2023年6月发布的一种新的table format，提供跨Delta Lake、Iceberg和Hudi的互操作性，并支持Iceberg...Shimmin 解释道：“Tabular 的创始人加入 Databricks 可能意味着 Delta Lake 和 Iceberg 标准之间的兼容性得到提高，这样对于支持数据是在Snowflake平台之外的客户...Park 解释道：“Databricks 从这次收购中获益良多，因为它表明它可以支持 Iceberg，而 Iceberg 可以说是目前支持最多的table format。”...他补充说尽管 Databricks 一直是自己开发项目(如Spark)的优秀开源贡献者，但由于许多大型供应商的承诺，Iceberg 的贡献者社区现在比 Tabular 大得多。

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「大数据系列」:Apache zeppelin 多目标笔记本

支持多语言后端 Apache Zeppelin解释器概念允许将任何语言/数据处理后端插入Zeppelin。...目前Apache Zeppelin支持许多解释器，如Apache Spark，Python，JDBC，Markdown和Shell。添加新的语言后端非常简单。了解如何创建自己的解释器。 ?...Apache Spark集成特别是，Apache Zeppelin提供内置的Apache Spark集成。您不需要为它构建单独的模块，插件或库。...取消作业并显示其进度有关Apache Zeppelin中Apache Spark的更多信息，请参阅Apache Zeppelin的Spark解释器。...数据可视化 Apache Zeppelin中已包含一些基本图表。可视化不仅限于Spark SQL查询，任何语言后端的任何输出都可以被识别和可视化。

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重磅 | Delta Lake正式加入Linux基金会，重塑数据湖存储标准

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。...可伸缩的元数据处理：Delta Lake 将表或目录的元数据信息存储在事务日志中，而不是存储在元存储（metastore）中。...当用户希望读取表或目录的旧版本时，他们可以向 Apache Spark 的读操作 API 提供一个时间戳或版本号，Delta Lake 根据事务日志中的信息构建该时间戳或版本的完整快照。...记录更新和删除（即将到来）：Delta Lake 将支持合并、更新和删除 DML 命令。这使得工程师可以轻松地维护和删除数据湖中的记录，并简化他们的变更数据捕获和 GDPR 用例。...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。

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