如何使用 MSBuild Target（Exec）中的控制台输出 发布于 2018-06-13 00:08...更新于 2018-09-01 00:03 我曾经写过一篇文章 如何创建一个基于命令行工具的跨平台的 NuGet 工具包，通过编写一个控制台程序来参与编译过程。...但是，相比于 基于 Task 的方式，可控制的因素还是太少了。 有没有什么办法能够让控制台程序也能与 MSBuild Target 之间发生更多的信息交换呢？答案是有的，通过捕获控制台的输出！...将此属性设置为 True，将能够捕获控制台输出到 MSBuild 中。（不过据说典型的程序员是不爱看文档的） 那么，捕获的输出去了哪里呢？...我在 如何创建一个基于 MSBuild Task 的跨平台的 NuGet 工具包 中提到了使用 Output 来将 Task 中的参数输出出来。而 Exec 也是这么做的。
Delta Lake 是一个存储层，为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力，其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制（optimistic concurrency...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。...时间旅行有很多用例，包括： 重新创建分析，报告或输出（例如，机器学习模型的输出）。...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，覆盖表中的数据不会覆盖 schema。...并发控制 Delta Lake 在读写中提供了 ACID 事务保证。
Delta Lake的增量更新策略通过仅处理变化数据，将计算量降低1-2个数量级。...(4) Spark 和 Delta Lake 的协同作用 Spark提供分布式计算能力，Delta Lake则提供ACID事务、版本控制和增量处理框架，二者结合形成完整解决方案： [Spark Structured...Queries] 2 Delta Lake 基础：事务日志与 ACID 保证 (1) 事务日志（Transaction Log）原理 Delta Lake的核心是多版本并发控制（MVCC） 实现的事务日志...(f"小文件比例: {calculate_small_file_ratio(delta_table)}") 8 总结 通过Spark+Delta Lake的增量更新策略，我们在亿级用户画像系统中实现了：...Delta Lake的增量处理能力结合Spark的分布式计算，为超大规模用户画像系统提供了可靠的技术基础。
这些功能还需要更多的计算资源。例如将增量合并到表中的成本可能比通过写入新文件插入记录的成本高 10 倍。...在对延迟合并存储技术（例如读取时合并）进行基准测试时，这一点变得极其重要，这些技术在写入时使用差分数据结构（例如 Hudi 的日志文件或 Delta Lake 的删除向量）并延迟合并，直到用户查询表。...通过读取、修改和重写整个表将更改合并到表中的“ 完全合并” 通常至少需要 2.3 倍（1 倍写入、1 倍读取和 0.3 倍之间随机排序）的成本是我们实证实验中插入的成本。...• 更新比率 ：更新与插入的比率会显著影响需要扫描以查找记录位置和写入放大的文件数，具体取决于需要重写的文件数。 • 更新行分布 ：扫描和重写的文件数也可能受到给定表中更新分布[46]的影响。...但是，不同项目的数据分布具有明显的可比性。该研究指出，与追加作相比，可变作在用例中是如何均匀分配的。
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。...这增加了写入成本，但将读取放大降低到零，使其成为读取繁重工作负载的理想选择。 Merge on Read Table — 更新立即写入基于行的日志文件，并定期合并到列式Parquet中。...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。...然后它执行这些操作并将它们作为“提交”记录在一个名为Delta Log的 JSON 日志文件中。...Hudi Hudi 确实提供了 MVCC 和 OCC 并发控制。 带有 Hudi 的 MVCC 意味着所有写入都必须在其中央日志中完全排序。
Delta Lake元数据Delta Lake 的核心是一套严格按时间顺序排列的 事务日志（_delta_log/），用于记录表的每一次变更。...检查点文件(Checkpoint)：当事务日志积累过多时，Delta Lake 会将之前的状态合并成一个 检查点文件，在查询时就不需要从头读取所有日志，只需从最近的 检查点 开始读取即可。...后台自动合并（Compaction）：后台线程会自动将 L0 的小文件合并到 L1、L2 等更大的、更有序的文件层中。在合并过程中，相同主键的数据会自动去重，只保留最新版本。...Databricks Delta Lake：在托管环境中，Delta Lake 提供 自动合并 和 OPTIMIZE/ZORDER 功能，平台会自动在后台合并小文件、优化数据布局，从而减轻 Spark...构建实时数据湖前面我们分析了三种数据湖格式的差异，那么如何将各数据库的数据变更实时导入到数据湖中呢？
一些关键特性包括： 1.ACID事务： Delta Lake将ACID事务带到您的数据湖中。Delta Lake存储一个事务日志，以跟踪对表目录所做的所有提交，以提供ACID事务。...3.数据版本控制和时间旅行 将对数据湖中的数据进行版本控制，并提供快照，以便您可以像该快照是系统当前状态一样查询它们。这有助于我们恢复到旧版本的数据湖中进行审计、回滚和类似的操作。...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中的表既是一个批处理表，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）。
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。...再结合 ACID 事务和可伸缩的元数据处理，高效的流 sink 现在支持许多接近实时的分析用例，而且无需维护复杂的流和批处理管道 记录更新和删除（即将到来）：Delta Lake 将支持合并、更新和删除...时间旅行有很多用例，包括： 重新创建分析，报告或输出（例如，机器学习模型的输出）。...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，覆盖表中的数据不会覆盖 schema。...4.1、乐观的并发控制 Delta Lake 使用乐观并发控制在写入之间提供事务保证。
当同一批次中的两条或多条记录具有相同的主键时，记录合并器会决定如何合并这些记录。...当对 MoR 表执行快照查询时，Hudi 会在查询时合并日志文件和基础文件中的记录。合并过程同样由上述合并模式控制。 Hudi 中另一个在读取时去重方面起着核心作用的重要设计是记录键（主键）。...Apache Iceberg 和 Delta Lake 中的去重 Apache Iceberg 和 Delta Lake 的去重策略与 Hudi 有根本的不同。...此外，与 Hudi 等格式不同，Delta Lake 没有可配置的逻辑来控制如何解决合并冲突，Hudi 提供了不同的合并模式来定义更新行为。...Apache Hudi 提供内置的去重框架，能够在数据生命周期的多个阶段消除重复数据。在摄入和合并过程中，Hudi 提供了可配置的策略，允许用户控制如何处理更新和冲突。
术语 copy-on-write：写时复制 merge-on-write：读时合并 概述 随着存储表格式的发展，越来越多的公司正在基于Apache Hudi、Apache Iceberg和Delta Lake...我们还会通过性能测试来展示相较传统的Delta Lake和Hudi写时复制的速度(提升3x~20x倍)。...通过观察，发现相比Delta Lake和Hudi的传统写时复制，这种方式提升了3~20倍的速度。...Lakehouse中的写时复制 本文中我们使用Apache Hudi作为例子，但同样适用于Delta Lake和Apache Iceberg。...图1：表upsert的逻辑和物理文件视角 使用Apache Hudi构建大型事务数据湖一文中提到，一些表更新可能会涉及到90%的文件，进而导致重写数据湖中的特定大型表中约100TB的数据。
Delta Lake 技术正是在这背景下应运而生，其目标是在海量数据环境中实现数据管理的高可靠性和高性能。...此外，Delta Lake 支持数据合并（ Merge ）操作，可以高效地进行增量数据更新与对比，为数据仓库建设带来更多灵活性，这种设计模式使得数据维护工作得以自动化和智能化，大大降低了人工干预的需求。...下面提供一份基于 Python 语言和 Apache Spark 环境下的示例代码，此代码展示了如何读取和写入 Delta Lake 数据。...Delta Lake 通过提供增量数据处理与批量合并功能，使得数据湖可以兼顾实时性和全量数据分析需求。...Delta Lake 通过优化这些操作的底层逻辑，如延迟写入、批量文件合并以及底层索引重构等机制，使得系统能在高并发环境下依然保持优越的性能表现。
此外，读者还将获得有关如何设置和配置Apache Hudi，以及优化其性能的技巧的见解。通过阅读本文，读者应该对Apache Hudi有扎实的理解，并了解如何在其数据处理流程中利用它的优势。...架构图片Apache Hudi简单的可以理解一个数据格式，用户集成SDK进行数据读写；但是SDK在进行读写时可以进行后台小文件合并，同时进行并发控制、ACID保证，当然还可以将写入的元数据缓存到Catalog...它可以从各种来源（例如Kafka，AWS S3等）读取输入数据流，将其与现有数据集合并，并输出到Hudi表中。Hudi Table：Hudi表是指使用Hudi进行管理的数据集。...Delta Lake：Delta Lake 还支持时间旅行查询，允许用户访问以前版本的数据。4....Delta Lake：Delta Lake 还提供 ACID 事务，确保跨多个并发操作的数据一致性。5.
比如并发读写还有更新问题让实时数仓的实现变得很困难。小文件问题需要我们自己写合并代码，并且在合并过程中还会造成数据不可读的问题。如此种种不一而足。...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。...和Hive如何整合 因为惯性以及历史的积累，大家还是希望能像使用hive那样使用delta,而不是去使用spark的datasource API。 截止到笔者写这些文字之前，官方还没有支持。
，且由于 HBase 的数据写入一直在持续发生，导出的时机难以控制，在导出过程中数据还可能发生变化，如我们希望导出 12 月 11 日 21 点前的数据作为数据表 21 点分区的数据就需要考虑版本数、存储容量...读写性能优化 下面讲下我们在使用 Delta Lake 过程中遇到的性能问题以及对应的解法。...通过 DPP 提高写性能 Delta Lake 支持通过 SparkStreamingSQL 的方式来写入数据。 因为要做记录的合并去重，因此这里需要通过 merge into 的方式写入。...如上左图所示，由于 Delta Lake 默认会读取上个版本的全量文件，因此导致写入性能极低，一次合并操作无法在 spark 一个 batch 内完成。...致 谢 最后，非常感谢阿里云 EMR 数据湖团队，凭借他们在 Delta Lake 中的专业能力和合作过程中的高效支持，在我们这次数据湖迁移过程中，帮助我们解决了很多关键性问题。
Delta Lake 是一个存储层，为 Apache Spark 和大数据 workloads 提供 ACID 事务能力，其通过写和快照隔离之间的乐观并发控制（optimistic concurrency...Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。...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。...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。...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。
社区协作成就：开放生态的里程碑式突破 正如 Databricks 博文所述，Iceberg V3 的核心突破在于“实现 Delta Lake、Apache Parquet 与 Apache Spark...； 行级血缘机制（由 Snowflake 贡献）与 Delta Lake 的行追踪设计兼容，让变更数据流能在 Delta 与 Iceberg 表间自然流动； Variant 与地理空间类型在 Parquet...在 Databricks 收购 Tabular 之后，Iceberg V3 已经统一了 Iceberg 和 Delta Lake 的 data layer，这次闭门会同时也邀请到了 Delta Lake...，Iceberg V3 则是通过 Row Lineage 标记了行级别数据变更，而 Delta Lake 则是同时支持行级血缘和输出 changelog 文件。...，并优化重复读取场景的性能； 安全与协同：探索在数据掩码（data masking）和行级过滤表中启用 CDF，同时推动 Delta Sharing 对 CDF 的原生支持。
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。...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。...可以说 CheckSum 是一个对象，里面包含了，当前 SNAPSHOT 下的表的物理大小，文件数，MetaData 的数量，协议以及事务的数量。...这些信息会转成 Json 格式，存放在 CheckSumFile 中。 那么既然是一种校验的方式，那么他又是如何校验呢？...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。
Hudi、Iceberg 是用户在使用 Hadoop 的过程中遇到的痛点问题孵化而来，而 Delta Lake 则是由数据平台厂商 Databricks 研发，其代表的是未来数据平台往 Open lake...Delta Lake 虽然也是 Open format，但使用 Delta Lake 的用户基本都是 Databricks 的客户，Delta Lake 可以看作是 Databricks 的内表。...其中 AutoComp 模块负责数据的自动合并，解决大量小文件的问题，AutoComp 的目标是最大程度减少文件数量，同时要最小化资源开销，所以 AutoComp 会有很多 Tradeoff；因为不同的表价值不一样...，AutoComp 要能灵活的定义 Compaction 规则，而不是无脑全量 Compaction，同时 AutoComp 会自动跟踪每个表的使用情况、数据分布情况，综合考虑制定合并策略，来平衡文件数量和资源开销...Pinterest 在使用 Iceberg 过程中，遇到 List partition 时间长，读写指标缺失等性能问题、数据缺乏统一治理、以及安全认证访问控制等问题。
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？...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。 自动的数据布局优化，可以自动的优化表中的对象大小，并将数据记录进行聚类。...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。...Delta事务日志的实现细节 Delta事务日志的实现主要是基于MVCC多版本控制协议实现。Delta 的 MVCC 算法保留多个数据副本，而不是立即替换包含正在更新或删除的记录的文件。
提出Hudi中可插拔表格式层的原因，这是一个重大变更，允许Hudi的存储引擎也能够写入其他表格式规范，如Apache Iceberg、Delta Lake或Lance。 2....这项工作如何有潜力超越Apache XTable (Incubating)[1]或Delta Lake Uniform[2]提供的**"读取兼容性"，朝着Hudi写入器、表服务和外部表格式写入器（例如，...围绕Apache Hudi、Apache Iceberg、Delta Lake以及更新的努力（如Uniform或Apache XTable）有很多活动。...首先，我认为Databricks是在开发Delta Lake，而不是Iceberg...这些表格式的托管产品有明显不同的性能特征。 这次对话让我意识到了一个重要的事情。今天的数据生态系统变得非常嘈杂。...其他引擎（如Flink）或表格式（如Delta Lake）或表类型（如合并读取）可以根据社区的兴趣得到支持。在当前实现中，表必须只由Hudi写入器和服务更改。
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
