虽然 Apache Hudi, Apache Iceberg 和 Delta Lake中已经大规模采用了upsert，但随着数据卷的增加，其运行速度也在降低(特别是写时复制模式)。...Apache Hudi支持两种类型的upserts操作：写时复制和读时合并。通过写时复制，所有具有更新范围内记录的文件都将被重写为新文件，然后创建包含新文件的新snapshot元数据。...从物理角度看，表数据存储在磁盘中的单独文件中，大多数情况下，这些文件会基于时间或其他分区机制进行分组(分区)。...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。...随着Apache Hudi, Delta Lake 和 Apache Iceberg 的广泛采纳，upserts的慢操作也面临挑战，特别是在数据卷不断扩展的情况下。
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。...这里的术语“部分”意味着仅对文件内的相关数据页执行更新插入，但跳过不相关的数据页。一般情况下只需要更新一小部分文件，大部分数据页可以跳过。...LakeHouse 中的写时复制 在本文中我们使用 Apache Hudi 作为示例，但类似的想法也适用于 Delta Lake 和 Apache Iceberg。...Apache Hudi 支持两种类型的 upsert：写时复制和读时合并。通过写时复制，在更新范围内具有记录的所有文件都将被重写为新文件，然后创建新的快照元数据以包含新文件。...图 1：表更新插入的逻辑和物理文件视图 正如博客“使用 Apache Hudi 在 Uber 构建大规模事务数据湖”中提到的，我们的数据湖中一些表收到的更新分布在 90% 的文件中，导致任何给定的大型数据重写约
比如对于数据缺失这种情况，数据科学家会尝试各种不同的算法去弥补缺失数据，针对不同的业务场景也会有不同的处理方式。 目前数据湖相关的技术是业界针对这些问题的一种解决方案。...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。...事务日志跟踪文件级别的写入并使用乐观并发控制，这非常适合数据湖，因为多次写入/修改相同的文件很少发生。在存在冲突的情况下，Delta Lake 会抛出并发修改异常以便用户能够处理它们并重试其作业。...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。...在写入/更新数据时，直接同步合并原文件，生成新版本的基文件（需要重写整个列数据文件，即使只有一个字节的新数据被提交）。
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？...我列举了如下几个重要的特性： 时间旅行，允许用户查询时间点的快照，也可以根据时间点进行回滚。 Upsert、Delete和Merge操作，可以有效的重写对象，支持流式更新操作。...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。...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。
如何界定数据完全就绪 流式数据一般会有乱序的情况，在乱序的情况下，即使采用 watermark 的机制，也只能保障一定时间范围内的数据有序，而对于离线数仓来说，数据需要 100% 可靠不丢。...如果是后者，也会触发 Delta Lake 进行 savepoint，进而及时触发 snapshot 来保障 ods 表的及时就绪。...Delta Lake 更新数据时分为两步： 定位到要更新的文件，默认情况下需要读取全部的文件和 spark 内 batch 的增量数据做 join，关联出需要更新的文件来。...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。...我们流计算系统生态主要围绕 flink 构建，引入 Delta Lake 后，也同时使用 spark，会导致我们的流计算生态维护成本加重。
尽管这需要为每个 Delta 表分区导出一个 symlink.txt 文件，并且您可能会怀疑，维护较大的表会变得昂贵。...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。...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。...在两个进程将提交添加到 Delta 日志文件的情况下，Delta 将“静默无缝地”检查文件更改是否重叠，并在可能的情况下允许两者都成功。
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。...更新/删除/合并等操作通过优化的粒度连接实现。CarbonData与Spark紧密集成，在CarbonData层中有很多优化，比如数据跳跃、下推等。...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。为Apache Spark和大数据工作负载提供ACID事务能力。...与CarbonData类似，Delta不强调主键，因此更新/删除/合并都是基于spark的连接函数实现的。在数据写入方面，Delta和Spark是强绑定关系。...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）。
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。...在写入/更新数据时，直接同步合并原文件，生成新版本的基文件（需要重写整个列数据文件，即使只有一个字节的新数据被提交）。...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。...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。...事务日志跟踪文件级别的写入并使用乐观并发控制，这非常适合数据湖，因为多次写入/修改相同的文件很少发生。在存在冲突的情况下，Delta Lake 会抛出并发修改异常以便用户能够处理它们并重试其作业。
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表进行写操作，而用户可以不断地从相同的目录或表中读取数据...中不存在的列会被设置为 null 如果 DataFrame 中有额外的列在表中不存在，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Schema 的能力 可伸缩的元数据处理...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...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。...这意味着： 多个 writer，即使它们跨多个集群，也可以同时修改表并查看表的一致快照视图，并且这些写入将有一个顺序 reader 将继续看到 Spark 作业开始的表的一致快照视图，即使在作业期间修改了表也是如此
没有任何验证模式和数据的机制，导致数据湖的数据质量很差。因此，努力挖掘这些数据的分析项目也会失败。 随着数据的增加，处理性能很差。随着数据湖中存储的数据量增加，文件和目录的数量也会增加。...处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...在存在冲突的情况下，Delta Lake 会抛出并发修改异常以便用户能够处理它们并重试其作业。...工程师能够设置一个布尔条件并调整报警阈值以处理数据异常。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。...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。
没有任何验证模式和数据的机制，导致数据湖的数据质量很差。因此，努力挖掘这些数据的分析项目也会失败。 随着数据的增加，处理性能很差。随着数据湖中存储的数据量增加，文件和目录的数量也会增加。...处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...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。...如果 DataFrame 中有额外的列在表中不存在，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。...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。
一种在顶层执行转换的可访问方式，即使最终需要哪些分析还不精确——主要是快速迭代转换并探索业务价值。...这就是为什么会出现这些数据湖表格式，因为每个人都需要它们并创建了一个标准。 DML 和 SQL 支持：选择、插入、更新插入、删除 直接在分布式文件上提供合并、更新和删除。...Schema Evolution 意味着在不破坏任何内容甚至扩大某些类型的情况下添加新列，甚至可以重命名或重新排序列，尽管这可能会破坏向后兼容性。...数据治理对大公司来说是一件大事。在这种情况下 Lakehouse 的实现和功能在这里有所帮助。这些专注于可靠性和强大的治理，并具有更多集成功能。但许多数据治理也设置了正确的流程和访问权限。...当需要在不移动数据的情况下快速查询多个数据源时可以利用数据虚拟化技术[65]。 总结 在本文中我们了解了数据湖和Lakehouse之间的区别。2022 年市场在做什么，如何将数据湖变成数据湖。
没有任何验证模式和数据的机制，导致数据湖的数据质量很差。因此，努力挖掘这些数据的分析项目也会失败。 随着数据的增加，处理性能很差。随着数据湖中存储的数据量增加，文件和目录的数量也会增加。...处理数据的作业和查询引擎在处理元数据操作上花费大量时间。在有流作业的情况下，这个问题更加明显。 数据湖中数据的更新非常困难。工程师需要构建复杂的管道来读取整个分区或表，修改数据并将其写回。...事务日志跟踪文件级别的写入并使用乐观并发控制，这非常适合数据湖，因为多次写入/修改相同的文件很少发生。在存在冲突的情况下，Delta Lake 会抛出并发修改异常以便用户能够处理它们并重试其作业。...如果 DataFrame 有表中不存在的列，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。...工程师能够设置一个布尔条件并调整报警阈值以处理数据异常。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。
其基础是对象存储的存储层，它为结构化、半结构化和非结构化数据提供可扩展且灵活的存储。在存储层中存在开放式表格式，例如Apache Iceberg、Delta Lake或Apache Hudi。...Apache Hudi Apache Hudi 旨在解决实时数据摄取和分析的挑战，尤其是在需要频繁更新的环境中。...Iceberg 提供灵活的模式演变，无需重写现有数据；Delta Lake 在运行时强制执行模式以维护数据质量；Hudi 提供预提交转换以提高灵活性。...分区演变: Iceberg 支持分区演变，能够在不重写现有数据的情况下无缝更新分区方案。...此性能取决于存储层和计算层的效率。 存储层必须提供低延迟和高吞吐量以适应大规模分析的需求。对象存储解决方案应促进快速数据访问并支持高速传输，确保即使在高负载下也能平稳运行。
因此，当进行插入时，会创建新的 Parquet 文件，但对于更新，Parquet 文件将被重写为包含更新的文件组中的新文件切片。...当更新写入表时，MOR 表会创建一系列日志文件，这些文件比重写基本 parquet 文件更轻量级。插入仍作为新文件组处理并写入基本文件。然而，在读取方面，MOR 表创建了额外的约束。...+ 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。...这些也会降低查询性能，因为即使是简单的查询，引擎也必须列出这么多文件。 通常，粗粒度分区应包含至少 1 GB 的数据，但分区可以包含更多数据。...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。
在查询期间，日志和数据文件被合并以提供一致的数据视图。 这种方法平衡了存储成本和查询性能。图片Schema Evolution：该功能允许在不丢失任何现有数据的情况下更改表模式。...通过此功能，开发人员可以将新字段添加到现有模式中，并在不影响已有数据的情况下进行查询。Compaction：该功能用于压缩Hudi表中的数据。它将多个小文件合并为一个大文件，从而加快查询速度。...它还支持索引以实现更快的查找和更新。Delta Lake：Delta Lake 使用事务日志来跟踪更改并提供 ACID 事务。 它还支持数据跳过和分区修剪以提高查询性能。3....社区和支持：Apache Hudi：作为 Apache 软件基金会的一部分，Hudi 拥有不断壮大的社区和来自各种组织的支持。 但是，它可能没有像 Delta Lake 那样的商业支持。...它还提供对基于云的平台的支持总结Apache Hudi的定位是大数据存储引擎，用户仅需要在上层增加计算引擎层就可以当成一个数据库来使用；当然Delta Lake也很强，不过国内用的少。
我们可以通过merge语义区实现新数据和delta lake表中已有的数据之间去重，但是如果新的dataset内部有重复数据，重复数据依然会被插入。因此在写入新数据之前一定要完成去重操作。...主要有以下场景： a.对于一些streaming操作，可以在foreachBatch操作来实现连续不断的将数据写入delta lake表，同时具有去重的功能。...b.对于另一些流查询，你可以连续不断的从delta lake表中读取去重的数据。可以这么做的原因是insert-only merge操作仅仅会追加新的数据到delta lake表中。...该场景就是写变化数据到delta lake，也即是本问第三小节。 c.流数据以去重的方式写入delta lake。这个就是本文第一小节。...如果这是瓶颈，则可以在合并之前缓存批处理DataFrame，然后在合并之后取消缓存。
Apache Hudi 并发控制比其他数据湖平台（文件级别）更精细，并且针对多个小更新/删除进行了优化的设计，在大多数现实世界的情况下，冲突的可能性可以大大降低到可以忽略不计。...Hudi、Delta 和 Iceberg 都将数据写入和存储在 parquet 文件中。发生更新时，这些 parquet 文件会进行版本控制和重写。...集群可以同步或异步运行，并且可以在不重写任何数据的情况下进行演进。这种方法可以与Snowflake的微分区和集群策略相媲美。...我们正在考虑对读取表的合并进行异步压缩而不是内联压缩。 我们还希望减少延迟，因此我们显着利用了读取表上的合并，因为这使我们能够更快地追加数据。我们也喜欢对删除的原生支持。...与不可变数据不同，我们的 CDC 数据有相当大比例的更新和删除。Hudi Deltastreamer 利用其可插入的记录级索引在 Data Lake 表上执行快速高效的 upserts。”
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的对比。...这意味着，Hudi可以更好的被其他的计算引擎整合。 前面我们讨论，Delta使用的是Write On Merge策略，也就是说，在写入的时候做数据的合并，这样对于读非常友好。...Write On Merge 和Delta的不同点是，Delta是直接读取原始文件通过Spark的join计算产生新的结果集，而Hudi是读取就的结果集，然后更新对应的记录，然后写成新的结果集。...Write On Merge的策略，优化了读，但是加重了写的负担。在Delta里，如果你重写轻读，可能目前没有额外的策略供你选择。但是Hudi提供了Read On Merge策略给你。...总体而言，我认为Hudi从设计的角度是弱于Delta的，他解决了批流共享，增量读取等功能，并且提供了两种Write/Read权衡的模式，但是他缺乏诸如版本，事务锁等机制，而这些功能对于数据湖而言异常重要
共同点 定性上讲，三者均为 Data Lake 的数据存储中间层，其数据管理的功能均是基于一系列的 meta 文件。...如果用户需要 update 数据，最好的方法就是找出哪些 partition 需要更新，然后通过 overwrite 的方式重写数据。...支持流式写入意味着有小文件问题，对于怎么合并小文件，官网也未提及。我怀疑对于流式写入和小文件合并，可能 Iceberg 还没有很好的生产 ready，因而没有提及（纯属个人猜测）。...在查询之前，要运行 Spark 作业生成这么个 Symlink 文件。如果表数据是实时更新的，意味着每次在查询之前先要跑一个 SparkSQL，再跑 Presto。...这种场景的不同也造成了三者在设计上的差别。尤其是 Hudi，其设计与另外两个相比差别更为明显。随着时间的发展，三者都在不断补齐自己缺失的能力，可能在将来会彼此趋同，互相侵入对方的领地。
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