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 允许用户读取表或目录之前的快照。...当文件被修改文件时，Delta Lake 会创建较新版本的文件并保留旧版本的文件。...当用户想要读取旧版本的表或目录时，他们可以在 Apache Spark 的读取 API 中提供时间戳或版本号，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 这个功能马上可以使用。Delta Lake 将支持 merge, update 和 delete 等 DML 命令。这使得数据工程师可以轻松地在数据湖中插入/更新和删除记录。...当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当数据存在异常时，它将根据提供的设置来处理记录。
支持schema进化，支持表的schema更改但不用重写他们。 Delta Lake的存储架构 Delta Lake 的数据存储原理其实很简单。...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。...然后，进行事务提交，通过向日志中添加新条目来创建表的最新原子版本。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，以及对有关表的其他元数据的更改。...该信息的原子记录以及对表的修改使这些外部系统能够将其写入到Delta表幂等中。
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 允许用户读取表或目录之前的快照。...当用户想要读取旧版本的表或目录时，他们可以在 Apache Spark 的读取 API 中提供时间戳或版本号，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。...更新和删除 Delta Lake 支持 merge, update 和 delete 等 DML 命令。这使得数据工程师可以轻松地在数据湖中插入/更新和删除记录。...当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当数据存在异常时，它将根据提供的设置来处理记录。...每次表更都生产一个描述文件，描述文件的记录数和历史版本数量一致。如图，delta-table表13个历史版本就有13个描述文件。 ? ? ?
3.表类型 Hudi支持的表类型如下： 写入时复制：使用专有的列文件格式（如parquet）存储数据。在写入时执行同步合并，只需更新版本并重写文件。...读取时合并：使用列（如parquet） +行（如Avro）文件格式的组合存储数据。更新记录到增量文件，并随后压缩以同步或异步生成列文件的新版本。...Delta Lake项目于2019年通过Apache License开放源码，是Databricks解决方案的重要组成部分。Delta定位为数据湖存储层，集成流式和批处理，支持更新/删除/合并。...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。...当文件在写期间被修改时，Delta Lake 将创建文件的新版本并保存旧版本。...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。...当 Apache Spark 作业写入表或目录时，Delta Lake 将自动验证记录，当出现违规时，它将根据所预置的严重程度处理记录。
你需要对所有文件进行聚类，记录模式，同时读取和更新所有文件，找到一种备份和回滚的方法，以防你犯了错误，编写模拟更新或删除语句的繁重函数等等。...您可以访问该数据的任何历史版本，通过易于审核简化数据管理，在意外写入或删除错误的情况下回滚数据，并重现实验和报告。时间旅行支持可重现的查询，可以同时查询两个不同的版本。...文件大小调整、数据Clustering与压缩 可以在 Delta Lake 中使用 OPTIMIZE[30]压缩数据，并通过 VACUUM[31] 设置保留日期删除旧版本（其他数据湖表格式具有类似功能）...变更数据流 (CDF) 更改数据流 (CDF)[37] 功能允许表跟踪表版本之间的行级更改。启用后，运行时会记录写入表中的所有数据的“更改事件”。...Delta Lake vs. Apache Iceberg[49] 以获得精彩而详细的功能比较，包括表服务和支持的平台和生态系统的插图。
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。...当文件在写期间被修改时，Delta Lake 将创建文件的新版本并保存旧版本。...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。...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...这使得工程师可以轻松地维护和删除数据湖中的记录。
图片Apache Hudi 的主要功能包括：更新插入和删除支持：允许您在数据集上执行更新插入（插入新记录或更新现有记录）和删除，从而实现高效的数据管理并减少对全表扫描或复杂 ETL 过程的需求。...它支持记录级别的插入、更新和删除操作，并在每次写操作时生成一个新的数据版本。Delta Streamer：Delta Streamer是一个独立的服务，用于在现有数据集中应用新的变更。...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：由 Databricks 开发，Delta Lake 拥有强大的商业支持和支持，以及不断发展的社区。Quick Start在您的计算机上下载并安装Java 8或更高版本。...使用支持的数据源（如Avro、Parquet、JSON或ORC）将数据导入表中。
1.场景 delta lake的时间旅行，实际上就是利用多版本管理机制，查询历史的delta 表快照。时间旅行有以下使用案例： 1).可以重复创建数据分析，报告或者一些输出(比如，机器学习模型)。...2.配置 DataframeTable支持创建dataframe的时候指定一个delta lake表的版本信息： val df1 = spark.read.format("delta").option...VACUUM函数是用来删除不在引用的delta表和一些超过保留时间的表，支持sql和API形式。...表属性配置来 delta.logRetentionDuration =“ interval ”：控制将表的历史记录保留多长时间。...注意：VACUUM命令是不会删除日志文件的，日志文件是在checkpoint之后自动删除的。 为了读取之前版本的数据，必须要保留该版本的日志文件和数据文件。
数据湖 数据湖实现上是一种数据格式，可以集成在主流的计算引擎（如 Flink/Spark）和数据存储 (如对象存储) 中间，不引入额外的服务，同时支持实时 Upsert，提供了多版本支持，可以读取任意版本的数据...在使用 Delta Lake 的过程中，我们需要解决如下关键技术点： 流数据转批 业务场景下，对于离线数仓的 ETL 任务，均是按照数据表分区就绪来触发的，如 2021-12-31 日的任务会依赖...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。...merge 后重新写入这些文件，把老的文件标记为删除。...使用 hive 时我们可以方便的针对某个历史分区独立修复，但是 Delta Lake 表修数时需要通过回退故障版本后的所有版本。 完全支持 Hive 引擎。
当你使用Spark对hive表进行Overwrite的时候，基本流程是删除metastore的表信息，删除数据，写_temp目录，移动_temp目录数据，最后写入表信息（我描述的这个流程不一定完全对，熟悉...我相信如果大家看完了我前面关于Delta Lake的篇章，应该自己能脑补为什么不会存在上面的问题。不过我这里还是聊一聊Delta Lake为什么不存在Hive的问题。...首先Delta Lake是有版本支持的，而且新数据写入（包括覆盖写），都不会影响原来的版本(我们先假设overwrite之前的最新版本是10)，这意味着，Delta在进行overwrite操作时，他会先写新数据...接着，耗时的准备工作做好了，delta才会开始进行commit操作，也就是把这次新增的数据文件以及那些要标记删除的数据文件都记录下来，形成一个新的版本，这个过程是有原子性的，要么成功，要么失败，不会partial...答案是他们变成了孤儿数据，相当于没有指针再指向了（Delta Log里没有他们的记录），可以回收掉了。Delta会在合适的时候自动收拾掉这些数据，或者你调用vacuum去手动清楚。
他们使用直接的写时复制方法工作，其中包含需要更新记录的文件会立即被重写。 Iceberg 擅长的地方在于包含大量分区的表的读取性能。...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。...Delta Engine是 Databricks 的专有版本，支持自动触发此过程的Auto-Compaction，以及其他幕后写入优化。...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）上管理大型表的元数据负担。
ACID Transactions通过可序列化（最强的隔离级别）确保数据完整性。 更新和删除：Delta Lake提供DML API来合并，更新和删除数据集。...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级表。...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。...Delta Lake使您能够更改可自动应用的表模式，而无需繁琐的DDL。...审核历史记录：Delta Lake交易日志记录有关数据所做的每次更改的详细信息，提供更改的完整历史记录，以进行合规性，审计和复制。
Delta Lake 现阶段判定一条数据是不是已经存在是比较暴力的，直接做一次全表join（如果有分区会好点）。这样可以得到待更新记录所在的文件路径。在特定场景，这个开销会非常大。...不过，因为Delta Lake判定记录所在的文件路径后，还会将新来的数据和这些过滤出来的文件的数据做一次anti join,从而将包含了待更新记录的文件里其他非待更新记录过滤出来，重新写成新文件，避免和新进来的数据产生重复...现在，我们只要在新增、删除文件的时候嵌入生成索引的代码即可，然后在查找待更新记录所在文件的时候使用索引即可。...但这里有个问题，Delta Lake是支持版本的和事务的，尤其是其采用乐观锁，意味着能不能成功取决于最后的commit操作，如果操作失败，我们就需要清理掉新增的索引数据，如果操作成功，我们也要清理掉老版本的索引数据...幸好，对于版本而言，我们更可能是会在读的时候回溯版本。而在写的的时候，我们都会基于最新的版本去写入Delta Lake,这就意味着我们只要找到当前版本的索引即可。
• Delta Lake 将日志称为 Delta Log （增量日志），并将每个条目称为 Delta Entry （增量条目）。...Delta Lake 增量日志包含以 JSON 文件形式排列的日志条目序列。...Delta Lake 通过定期将检查点（Parquet 文件）写入日志，该检查点包含该时间点元数据的汇总快照（包括所有实时数据和删除矢量文件），从而保持较低的日志读取过程的成本。...时间线存档不会影响客户端读取最新表版本的文件切片的能力，它只是限制了时间旅行和增量查询可以追溯多远。只有时间线具有文件更改的历史记录，元数据表充当当前快照。...• 不可变的版本控制元数据指向不可变的数据文件。创建表版本后，不会更改其任何元数据或数据文件。最终，旧版本会通过删除其关联的元数据并物理删除数据和删除文件而过期。
如上图，Delta Lake 是 Spark 计算框架和存储系统之间带有 Schema 信息的存储中间层。...，让实时数据湖变得水到渠成； 流批操作可以共享同一张表； 版本概念，可以随时回溯，避免一次误操作或者代码逻辑而无法恢复的灾难性后果。...Delta Lake 在多并发写入之间提供 ACID 事务保证。每次写入都是一个事务，并且在事务日志中记录了写入的序列顺序。...Hudi 会维护一个时间轴，在每次执行操作时（如写入、删除、合并等），均会带有一个时间戳。 通过时间轴，可以实现在仅查询某个时间点之后成功提交的数据，或是仅查询某个时间点之前的数据。...在更新记录时，更新到增量文件中（avro），然后进行异步（或同步）的compaction，创建列式文件（parquet）的新版本。
+ 适合写入优化的工作负载+ 使处理更新和删除更加高效+ 非常适合流式工作负载+ 更改数据捕获表+ 批处理+流表 如果使用 Iceberg 或 Delta Lake也将有类似的功能可供选择。...注意：使用不可变分区键 - 对于较旧的 Hudi 版本（1.0.X 之前） 在Hudi（1.0.0之前的版本，较新版本的Hudi解决了这个问题）和Delta Lake中，每个新分区都被写入数据湖中的一个文件夹...因此，清理服务会删除文件的旧版本，仅保留配置中指定的所需版本数量。 运行清理服务[21]时，跟踪一些事情很重要。首先必须跟踪需要存储多少表的历史记录。...在 Delta Lake 中，清理[25]和日志保留[26]等操作会删除标记为删除的文件（“逻辑删除文件”），因为会添加新文件来替换这些文件。...• 配置清理服务以删除不需要的文件版本，仅保留用例所需的时间旅行历史记录 • 异步运行表服务以加快写入器执行速度 • 使用托管服务来减轻并发控制的设置难题 总结 正如我们在本博客中所看到的，在格式和存储层上优化
二、大数据为什么需要数据湖 当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计...，数据更新时也需要从贴源层开始逐层反应到后续的派生表中去。...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、元数据管理...Delta Lake：Delta 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...Apache Iceberg：Iceberg是由Netflix开发的开源数据表格式和管理工具，旨在提供数据版本控制、数据一致性、事务性写入等功能，与多种存储系统（如HDFS、S3）兼容。
文件名后缀从0依次变大，这里的0 到 28 就代表Delta Lake的数据版本。...每个版本的json文件里面保存了，这个版本的 commitInfo, 每个commitInfo 就代表一次提交，一次对 Delta Lake 数据的变动。...json 文件中剩下的部分就是本次提交对 Delta Lake 产生的文件变化日志，注意这里记录的是 Action动作，跟数据库里面的 redo 日志一样，可以看到，我们demo中消费的topic一共3...（包括 add增加一个文件 和 remove删除一个文件两类），这样我们从任意一个 文件命名空间的状态开始，都可以对命名空间 replay delta日志，到下一个命名空间的状态。...Delta log 中还有一部分记录当前这个表的meta信息， 我们测试中使用的是kafka数据源，产生的 DataFrame 就是key，value，topic，partitiion，timestamp
Hudi 会维护一个时间轴，在每次执行操作时（如写入、删除、合并等），均会带有一个时间戳。 通过时间轴，可以实现在仅查询某个时间点之后成功提交的数据，或是仅查询某个时间点之前的数据。...在更新记录时，更新到增量文件中（avro）， 然后进行异步（或同步）的compaction，创建列式文件（parquet）的新版本。...image.png 如上图，Delta Lake 是 Spark 计算框架和存储系统之间带有 Schema 信息的存储中间层。...，让实时数据湖变得水到渠成； 流批操作可以共享同一张表； 版本概念，可以随时回溯，避免一次误操作或者代码逻辑而无法恢复的灾难性后果。...Delta Lake 在多并发写入之间提供 ACID 事务保证。每次写入都是一个事务，并且在事务日志中记录了写入的序列顺序。
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