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没有Databricks运行时的Delta Lake

Delta Lake是一种开源的数据湖解决方案,它提供了一种可靠的、高性能的数据管理和分析平台。Delta Lake是在Apache Spark上构建的,它结合了数据湖的优势和数据仓库的可靠性,为数据工程师和数据科学家提供了一种强大的数据处理工具。

Delta Lake的主要特点包括:

  1. ACID事务支持:Delta Lake提供了原子性、一致性、隔离性和持久性的事务支持,确保数据的一致性和可靠性。
  2. 数据版本控制:Delta Lake可以跟踪和管理数据的版本,使得数据的变更可以被追溯和回滚。
  3. 数据质量保证:Delta Lake提供了数据质量保证的功能,包括数据完整性检查、数据校验和数据清洗等。
  4. 高性能查询:Delta Lake通过优化数据存储和查询引擎,提供了快速的查询性能,支持复杂的分析和机器学习任务。
  5. 数据湖和数据仓库的融合:Delta Lake可以无缝地与传统的数据仓库系统集成,提供了一种统一的数据管理和分析平台。

Delta Lake适用于各种场景,包括数据湖建设、数据仓库迁移、实时数据处理、机器学习和人工智能等。对于需要处理大规模数据、保证数据质量和一致性的应用,Delta Lake是一个理想的选择。

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,并提供了丰富的数据分析和处理功能。更多关于腾讯云Delta Lake相关产品的介绍和详细信息,请参考以下链接:

请注意,以上答案仅供参考,具体的产品选择和推荐应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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Databricks Delta Lake 介绍

一、Delta Lake 特性 ACID 事务:Delta Lake 提供多个写操作之间 ACID 事务。...在存在冲突场景中,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作业 Delta Lake 还提供了强大序列化隔离级别,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目录或表中读取数据...这使得 Delta Lake 能够在固定时间内列出大型目录中文件,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表要高效得多 数据期望(即将到来):Delta Lake 还将支持一个新 API,用于设置表或目录数据期望。...(时间旅行) Delta Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake旧快照。

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Delta Lake 2.0:Databricks急病乱投医???

新粉请关注我公众号 在今年Data+AI summit上,Databricks宣布了不少东西,其中之一就是2019年同样Data+AI Summit上开源Delta Lake,这次宣布开源2.0...Delta Lake这个项目Databricks最开始做应该是最早,但是不开源,只是卖钱给付费客户用。 2019年时候终于开源了。开源了一个阉割版本。...很显然,这两年发展,对Databricks来说,有点蛋疼。起码Delta Lake在开源社区发展,并没有成为那种如火如荼一统江湖架势。...那一边Databricks宣传自己是开源标准,避免了lock in,一边客户想,你家Delta Lake格式是不是也是一种lock in呢?...我想Databricks要是2019年开源Delta Lake时候就毫不犹豫全部开源,而不是留一些自己付费才能有的功能的话,现在Delta Lake开源项目发展肯定强太多了。

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  • Delta Lake 2.0正式发布,Databricks能赢吗?

    新粉请关注我公众号 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年度大会上面宣布,也有些时日了。...这个东西作用就是你对Delta Table做数据改变,它都会生成Change Data Feed。...但是好像比较失望是,没有打算改变microbatch基础架构。 我还专门查了一下流计算现在负责人,居然把原来Twitter做Storm的人给挖过去了,难怪又开始做流计算了。...接下来如果要读取表时候,uuid3因为没有对应列,在读数据时候就可以直接column skipping掉了。 但是这里有一个坏处,C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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    本文属于比较深度分析文章,需要读者对大数据架构有一定了解。初学者慎入。 DataBricks最近新开源了一个项目Delta Lake。这其实不算是个新项目了。...DataBricks在其商业版里面提供这样功能已经有一段时日了。对我来说Delta Lake就是久闻大名,但是不知道庐山真面目。...当然以DataBricks一贯既要为人民服务,更要为人民币服务做法,开源出来Delta Lake肯定不是其内部商业版全部。但是即便如此也可以让我们管中窥豹了。 文章分两部分。...从一个做数据库的人角度来说,Delta Lake实现机制上,没有让我觉得特别吃惊先进技术,有的是数据库系统几十年内使用过经典技术。但是没有新技术不代表Delta Lake这个东西不好。...Delta Lake也有一些我不喜欢地方。比如说,把transaction log和数据文件放在一个目录里,但是并没有任何保护措施。

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    网易有数怼Databricks: “Delta Lake2.0比Iceberg快”是假。。。

    新粉请关注我公众号 Delta Lake 2.0 正式发布了。网易大数据产品也没闲着,这就搞了点事情:从Delta 2.0开始聊聊我们需要怎样数据湖。...这是Databricks在官宣要发布Delta Lake 2.0讲座时候一张PPT。网易文章也引用了。简单来说就是Delta Lake 2.0快,Iceberg Hudi都是渣渣。...当然,我们都知道,屁股决定脑袋是人类社会通行证。网易底座是Iceberg,Databricks开源Delta Lake2.0想要对付敌人也是Iceberg。...所以也许Databricks测试并没有错,Delta Lake2.0就是这么优秀。只不过Hudi和网易测试,并没有反映出对Delta Lake有利那一面。...但是Delta Lake毕竟背靠一个大公司啊,有Databricks这个亲爹,Iceberg如果商业化不当心一点,弄不好真的就被Delta Lake给掀翻了。

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    Delta实践 | Delta Lake在Soul应用实践

    目前主流数据湖分别有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总结对比...bug,比如:Delta表无法自动创建Hive映射表,Tez引擎无法正常读取Delta类型Hive表,Presto和Tez读取Delta表数据不一致,均得到了阿里云同学快速支持并一一解决。...Delta表,Delta动态schena便也成了摆设。...但是基于我们业务考量,暂时没有Delta使用在CDC场景下,原因是DeltaUpdate/Delete方式是Join式Merge方式,我们业务表数据量比较大,更新频繁,并且更新数据涉及分区较广泛...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,满足更多更实时业务需求。

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    Delta Lake全部开源,聊聊Delta实现架构

    刚刚结束Data + AI summit上,Databricks宣布将Delta Lake全部开源。...目前在LakeHouse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Delta Lake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实现思想也很简单:使用存储在云对象存储中预写日志,以ACID方式来管理维护Delta表中信息。 那么Delta Lake是如何解决上面的存储层问题呢?...支持schema进化,支持表schema更改但不用重写他们。 Delta Lake存储架构 Delta Lake 数据存储原理其实很简单。

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    Delta Lake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对比。...Write On Merge策略,优化了读,但是加重了写负担。在Delta里,如果你重写轻读,可能目前没有额外策略供你选择。但是Hudi提供了Read On Merge策略给你。...这里额外引入议题是,Hudi似乎没有一个有效锁机制,类似delta乐观锁,可以让多个Hudi实例得到协调。...另外一个很重要事情是版本,Hudi提供增量视图,也就是说给定一个时间区段,我可以得到这个时间区段新增以及被更改记录。然而,我没有办法回归到某个版本。...在流式计算里,我们可能因为一个新版本上线导致流式结果错误,这个时候我们需要回退到某个版本。版本价值非常大,而Hudi似乎没有提供这个非常核心功能。

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    重磅 | Apache Spark 社区期待 Delta Lake 开源了

    2019年4月24日在美国旧金山召开 Spark+AI Summit 2019 会上,Databricks 联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime...没有任何验证模式和数据机制,导致数据湖数据质量很差。因此,努力挖掘这些数据分析项目也会失败。 随着数据增加,处理性能很差。随着数据湖中存储数据量增加,文件和目录数量也会增加。...这就是 Delta Lake 产生背景。 Delta Lake 开源项目介绍 Delta Lake 很好地解决了上述问题,以简化我们构建数据湖方式。Delta Lake 提供以下主要功能: ?...这允许 Delta Lake 在恒定时间内列出大型目录中文件,同时在读取数据时非常高效。 数据版本 Delta Lake 允许用户读取表或目录之前快照。...数据存储格式采用开源 Delta Lake所有数据都是使用 Apache Parquet 格式存储,使 Delta Lake 能够利用 Parquet 原生高效压缩和编码方案。

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    Delta Lake 批流左右逢源

    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增加和删除,并且将增加和删除动作记录到日志里(_delta_log),并且我们也探秘了Detla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目录_delta_log,里面是json文件,记录了每次commit产生动作。...流批共享表 Delta一大特点就是流批都可以对表进行写入和读取。通常而言,流写批读是最常见场景,也存在流读流写情况。...在这里,对于纯新增操作,是最简单,和批没有任何区别,就是将新记录转化为新Parquet文件写入到Delta即可。...流读Delta表是什么概念 其实就是讲Delta表当成了一个流数据源。通常比如消息队列是典型流程序数据源,他们特点都是只增。所以Delta目前也只能做到纯新增表作为流数据源。

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    Delta Lake - 数据湖数据可靠性

    今天笔者将分享一位大神关于 Delta Lake 演讲内容。...和 Databricks Delta,技术涉及分布式系统、大规模结构化存储和查询优化等方面。...Delta Lake 回顾 前面的文章对于 Delta Lake 介绍很多,为了方便新读者更快了解项目,这里简要说明: Delta Lake 是一个开源存储层,为数据湖带来了可靠性。...没有原子性意味着失败生产作业会使数据处于损坏状态,需要繁琐恢复操作 没有质量强制执行会产生不一致和不可用数据 没有一致性/隔离性,就基本不可能混合追加和读取、批处理和流处理 到此,遇到问题一堆,...直接看,没有什么补充。 如何使用 Delta Lake ? 这一块内容,笔者在之前文章中,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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    热度再起:从Databricks融资谈起

    此外,运行时利用自动扩展计算和存储来管理基础架构成本。集群可以智能地启动和终止,而高性价比性能可减少基础设施支出。...❖ Delta Lake Delta Lake是Linux Foundation一个开源项目。数据以开放Apache Parquet格式存储,从而允许任何兼容读取器读取数据。...在Delta Lake支持下,Databricks将最好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。...Delta Lake使您能够更改可自动应用表模式,而无需繁琐DDL。

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