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。...这就是 Delta Lake 产生的背景。 Delta Lake特性 Delta Lake 很好地解决了上述问题，以简化我们构建数据湖的方式。 ?...data.write.format("delta").mode("overwrite").save("/tmp/delta-table") // update import io.delta.tables...).load("/delta/events") df2 = spark.read.format("delta").option("versionAsOf", version).load("/delta/...如图，delta-table表13个历史版本就有13个描述文件。 ? ? ? 并发控制 Delta Lake 在读写中提供了 ACID 事务保证。
的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类型的Hive表，Presto和Tez读取Delta表数据不一致，均得到了阿里云同学的快速支持并一一解决。...引入Delta后，我们实时日志入库架构如下所示： ?...表，Delta的动态schena便也成了摆设。...（五）关于CDC场景 目前我们基于Delta实现的是日志的Append场景，还有另外一种经典业务场景CDC场景。Delta本身是支持Update/Delete的，是可以应用在CDC场景中的。...3.持续观察优化Delta表查询计算性能，尝试使用Delta的更多功能，比如Z-Ordering，提升在即席查询及数据分析场景下的性能。
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？...Delta Lake的存储架构 Delta Lake 的数据存储原理其实很简单。...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。...Delta files .
但是到19年整个局势开发生变化，向下走是存储层Delta Lake耀眼夺目，解决了原先数仓的诸多痛点，让数仓进化到数据湖。...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 和普通的parquet文件使用方式没有任何差异，你只要在你的Spark代码项目里引入delta包，按标准的Spark datasource操作即可，可谓部署和使用成本极低。...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。
/Delete/Compaction features based on delta 0.2.0....So in this post, I will also talk about the features which are available on delta-plus....The design of delta is really amazing, and it's simple, but it works....How to add new records to delta table ?...That's why we call the metafiles as delta log.
一、Delta Lake 特性 ACID 事务：Delta Lake 提供多个写操作之间的 ACID 事务。...df.write.format("delta").save("/delta/events") Partition data df.write.format("delta").partitionBy("...date").save("/delta/events") Read a table spark.read.format("delta").load("/delta/events") 2.2、查询表的旧快照...（时间旅行） Delta Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake 表的旧快照。...).load("/delta/events") df2 = spark.read.format("delta").option("versionAsOf", version).load("/delta/
whether the eureka client should disable fetching of delta and should\n rather resort to getting the...* * @param delta * the delta information received from eureka server in the...client端主要是控制刷新registry的时候，是否使用调用/apps/delta接口，然后根据返回数据的ActionType来作用于本地数据。...client端主要是eureka.client.disable-delta、eureka.client.log-delta-diff两个参数；server端主要是eureka.server.disable-delta...、eureka.server.delta-retention-timer-interval-in-ms、eureka.server.retention-time-in-m-s-in-delta-queue
2 QucikStart 走读 2.1 Set up Apache Spark with Delta Lake 因为要方便跑 demo，我这里选择用 spark-shell 来交互式探索一下 Delta...按照上图，输入命令 bin/spark-shell --packages io.delta:delta-core_2.12:0.1.0 就可以启动加载了 Delta Lake 的 spark shell...val data = spark.range(0, 5) data.write.format("delta").save("/tmp/delta-table") 然后我们到目录下看看。...，和若干 parquet 文件（Delta 底层使用的文件格式）。...Delta 提供了一个 option 来描述。
需要这个场景的，比如典型的用户画像，我们可能会有无数用户画像的字段更新程序将数据写入到Kafka,然后消费Kafka得到就是类似上面的id,value格式的数据，我们需要能够实时更新进delta表，最后算法的同学可以利用这些最新的数据计算新的属性...如何基于Delta实现 将delta表和新进来的数据做full outer join,这样就能将两边数据衔接起来，衔接的结果可以组成类似这样的记录： case class FullOuterJoinRow...如何快速的过滤出哪些文件包含了新进来的数据(根据联合主键来判定)，可参考我前一篇文章 祝威廉：Delta Lake如何自己实现更新操作加速 最后，这一篇文章和前一篇文章的实现都放在了 Upsert支持
有了前面章节的铺垫，相信你已经知道，delta表其实是由两部分组成的： Parquet文件 新增删除文件对应的记录文件 为了给大家更直观的看下Delta目录结构到底是啥样，我截取了一张图： key=a...如果delta表没有分区字段，那么这些parquet文件都会在根目录里。 如果只是一堆的parquet文件，就无法支持delta的各种功能了。...所以delta的真正神奇魔法都在_delta_log目录里。我们进去看看： 太棒了，是json文件，这意味着我们可以直接打开看看里面，而不需要专门写程序去看。...根据我们前面所学的知识，delta将所有的对数据的操作都转化为了对文件的两个操作，而_delta_log 则是记录这两个操作的日志。...常见疑问 Q1: 随着更新次数的增长，meta(_delta_log)里的json文件会不会很多，性能岂不是很低？
文章目录 1 Overview 2 Delta Lake 依赖了什么 jar 包 3 Summary 1 Overview 笔者认为，在研究一个开源项目的之前，看看起依赖管理的文件，比如说 Maven...2 Delta Lake 依赖了什么 jar 包 查看 build.sbt 文件，可以看到 Delta Lake 确实是构建于 Spark 之上的，因为他除了依赖 Spark 几个依赖外，没有再额外引入一些...dependencyTree [warn] Credentials file /Users/runzhliu/.bintray/.credentials does not exist [info] io.delta...3 Summary Delta Lake 是构建于 Spark 之上的项目，所以依赖都关于 Spark 的其他 lib。...由于 Delta Lake 并没有依赖更多的项目（Spark 其实已经很多了…），所以后面我们去探索代码的时候，只要有 Spark 基础的同学，应该都可以很快上手。
文章目录 1 Overview 2 导入 Delta Lake 到 IDEA 3 Summary 1 Overview 今天 Spark + AI Summit 2019 宣布开源了 Delta Lake...2 导入 Delta Lake 到 IDEA Delta Lake 是用 sbt 构建的项目，所以想要自行打包构建，大家还是需要熟悉一下 sbt 的。...不熟悉 sbt 的同学很容易从入门到放弃，IDEA 的 sbt 就更甚了，经常有各种各样的问题，而恰恰 Delta 又是一个使用 sbt 做依赖管理的项目，所以想要用 IDEA 愉快的研究 Delta...的代码，你必须要搞定把 Delta 导入到 IDEA 这个步骤。...后面会讲讲项目的结构和看看 Delta Lake 是如何实现 ACID 事务，和乐观锁以及写入数据提供的一致性读取等功能。
前言 今天花了一早上以及午休时间，终于把delta的Upsert功能做完了。加上上周周四做的Delta Compaction支持,我想要的功能基本就都有了。...Delta的核心是DeltaLog，其实就是元数据管理。...然后查看对应的记录变化： load delta....org.apache.spark.sql.delta.sources.MLSQLDeltaSink 对应源码参看我fork的delta项目： mlsql-delta 第一个文件是实现核心的更新逻辑。...后续持续优化delta的查询功能，相信前景无限。
Delta-wave Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total
分步实施 首先，在为 Elias Delta 编码编写代码之前，我们将实现 Elias delta 编码。 第1步： 从数学库导入 log、floor 函数以执行对数运算。...使用数学模块中的 floor 和 log 函数，找到 1+floor(log2(X) 并将其存储在变量 N 中。...，该函数接受输入 X 并给出结果作为 X 的二进制表示，没有 MSB。...Encoding 编写代码 第 3 步： 从用户获取输入 k 以在 Elias Delta 中进行编码。...使用数学模块中的 floor 和 log 函数，找到 1+floor(log2(k)。 将 1+floor(log2(k) 的结果传递给 Elias Gamma 编码函数。
Delta Lake最初为什么要开源，核心问题是开源项目里面起来了一个叫做Iceberg的东西。这东西，本质上来说，就是Delta Lake的竞品。...事实上也不难证明，在实际使用过程中，如果涉及到metadata的一些操作，Iceberg比Delta Lake理论和实践都应该要慢很多。...问题是，Delta Lake面临的局面和Spark面临的局面不可同日而语。区别大了去了。...起码Delta Lake在开源社区的发展，并没有成为那种如火如荼的一统江湖的架势。...我想Databricks要是2019年开源Delta Lake的时候就毫不犹豫的全部开源，而不是留一些自己付费才能有的功能的话，现在Delta Lake的开源项目发展肯定强太多了。
本文与前面3篇推文一致，仅仅在这里对delta振荡做一个简单的介绍和梳理，希望对delta振荡不熟悉的新手朋友通过本文对其有一个基本了解。如果需要深入研究，可以查询最新研究文献。...Delta振荡及其分类 所谓delta振荡，按照传统的EEG频段划分，一般是指频率为1-4Hz范围内的脑电成分。Delta振荡频率低、幅度高。...与睡眠相关的delta振荡 Delta振荡与慢波睡眠相关，而睡眠被认为与记忆巩固相关，因此，delta振荡似乎与睡眠期间的记忆巩固也有一定联系。...图1[2] 与认知相关的delta振荡 除了与睡眠相关，delta振荡也与人的高级认知功能相关，这些delta振荡可能主要起源于皮层。...因此，可以认为delta振荡实际上在人的注意等方面发挥着重要作用,比如说，有研究表明，当被试把注意力集中于内在的任务如心算任务时，delta振荡的能量会增加。
梯度下降法就是沿梯度下降的方向求解函数（误差）极小值。delta法则是使用梯度下降法来找到最佳权向量。拿数字识别这个案例为例，训练模型的过程通常是这样的。...这样看E是w0,w1,....wn和b的函数。我们的目标就是找到一组权向量（w0,w1,....wn和b）能使E最小化。...拿wi来说，我们可以画一条函数曲线： 1.png 更多请见：https://blog.csdn.net/qq_44639795/article/details/100599848
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。...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。...并且，对于一条记录是不是存在，Hudi是通过类似布隆过滤器或者外置存储HBase来完成的，这点上我认为Hudi的实现更传统，而Delta则更简单粗暴些，但从实现复杂度和内存可控度而言，我个人认为delta...这里额外引入的议题是，Hudi似乎没有一个有效的锁机制，类似delta的乐观锁，可以让多个Hudi实例得到协调。
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