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基于 Spark + Delta Lake 的数据中台搭建实践总结

项目概述本文取材于几个月前博主开发的真实项目，总结了基于 Apache Spark、Delta Lake、Kafka 等技术栈构建企业级数据中台的完整实践过程，涵盖架构设计、技术选型、实施步骤、问题解决及经验总结...RPC → Delta Lake查询流：Client → REST → RPC → Spark RPC → Delta LakeDelta Lake 核心组件:Delta Warehouse：数据仓库根目录...序列化器使用本地模式：对于中小规模数据，使用 spark.master=local[*] 避免跨节点问题版本对齐：确保 Spark、Scala、Delta Lake 版本完全一致配置示例:...作业管理存储层：Delta Lake 数据湖，HDFS 分布式存储 2....官方文档Delta Lake 官方文档Apache Kafka 官方文档Debezium 官方文档Spring Boot 官方文档技术博客Delta Lake 最佳实践Spark 性能调优指南Kafka

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重磅 | Apache Spark 社区期待的 Delta Lake 开源了

Delta Lake 还提供强大的可序列化隔离级别，允许工程师持续写入目录或表，并允许消费者继续从同一目录或表中读取。读者将看到阅读开始时存在的最新快照。...Delta Lake 具有显式添加新列的 DDL 以及自动更新模式的能力。 可扩展元数据处理 Delta Lake 将表或目录的元数据信息存储在事务日志中，而不是 Metastore 中。...统一流和批处理 Sink 除批量写入外，Delta Lake 还可用作 Apache Spark structured streaming 的高效流式 sink。...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。...100% 兼容 Apache Spark API 这点非常重要。开发人员可以将 Delta Lake 与他们现有的数据管道一起使用，仅需要做一些细微的修改。

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    Delta Lake - 数据湖的数据可靠性

    今天笔者将分享一位大神关于 Delta Lake 的演讲内容。...Delta Lake 提供了ACID事务、可伸缩的元数据处理以及统一的流和批数据处理。它运行在现有的数据湖之上，与 Apache Spark API完全兼容。...很多企业使用 Apache Spark 将各种数据导入到数据湖（data lake）中，在这个过程会花费很多money。 但是至少数据都进到数据湖，是不是看起来很美好。 ?...不断增长的社区包括 Presto, Spark 等 Apache Spark 支持，流批统一 ? Delta Lake 提供了一种工具，可以增量地提高数据质量，直到可以被有意义地消费。...Delta Lake是一个数据湖存储引擎，可以支持各种各样的数据接入，这些数据源可能是 Kafka、Kinesis、Spark 或者是其他数据湖，这些数据接入 Delta Lake 之后就存储在Bronze

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    数据湖框架之技术选型-Hudi、Delta Lake、Iceberg和Paimon

    Lake 官网介绍: Home | Delta Lake Delta Lake is an open-source storage framework that enables building a...architecture 从官网介绍上看我感到很疑惑，数据湖好像是一种存储数据的格式，正如Delta Lake的介绍是一种 开源存储框架。...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。

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    用 Spark 优化亿级用户画像计算：Delta Lake 增量更新策略详解

    (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...' = '15 days' ); 4 增量更新策略设计 (1) CDC数据捕获架构 图解：CDC数据通过Kafka接入，Spark Streaming进行微批处理，最后写入Delta Lake (2)...(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：...当每日更新量小于总量的5%时，增量方案优势超过10倍 图解：根据数据变化量选择最优更新策略，实现资源最优利用 通过本文介绍的技术方案，我们成功将亿级用户画像系统的每日计算成本从420降至28，同时将标签新鲜度提升到准实时水平...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。

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    数据湖技术选型指南：Iceberg vs Delta Lake vs Paimon

    综上，数据湖的本质是将复杂的数据操作转化为对元数据的原子操作，从而实现 ACID 事务与高效查询。接下来，我们将进一步对比 Iceberg、Delta Lake 与 Paimon 的实现差异。...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。...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...Delta Lake：适合 强依赖 Spark 生态 的场景，特别是需要 可审计的事务日志。Paimon：在 高频实时 CDC 与 流批一体 场景下表现突出。...CloudCanal 作为专业的数据实时同步工具，支持将多源数据实时同步到 Paimon、Iceberg 与 Delta Lake。

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    Spark将Dataframe数据写入Hive分区表的方案

    欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...下面语句是向指定数据库数据表中写入数据： case class Person(name:String,col1:Int,col2:String) val sc = new org.apache.spark.SparkContext...，就可以将DataFrame数据写入hive数据表中了。...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中

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    数据湖Delta Lake、Hudi 与 Iceberg介绍 | 青训营笔记

    数据湖三剑客：Delta Lake、Hudi 与 Iceberg 详解 数据湖 数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储，通常是对象块或者文件。数据湖通常是企业中全量数据的单一存储。...第二阶段：Lambda架构 随着数据处理能力和处理需求的不断变化，越来越多的用户发现，批处理模式无论如何提升性能，也无法满足一些实时性要求高的处理场景，流式计算引擎应运而生，例如Storm、Spark...现在的数据湖都是湖仓一体的，结合了数据湖和数据仓库的优势，将数据仓库中对于数据的严格管理直接实现到了低成本的分布式存储之上 核心技术 Time Travel 每次写入都生成一个新的元数据文件，记录变更。...直到json文件内容写入完毕，利用hdfs的renameIfAbsent能力将hash值文件名替换为数字文件名，到此为止，commmit完成，新的读取将以数字文件名作为最新版本。...ID，但是name不同：RENAME Iceberg、Hudi、Delta Lake对比 技术选型 我们要根据实际情况来选择，短期来看：每个项目都有一些属于自己的功能： 如果强需求upsets，Hudi

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    Dive into Delta Lake | Delta Lake 尝鲜

    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。 ? 支持ACID事务 Delta Lake 在多并发写入之间提供 ACID 事务保证。...Delta Lake 还提供强大的可序列化隔离级别，允许工程师持续写入目录或表，并允许消费者继续从同一目录或表中读取。读者将看到阅读开始时存在的最新快照。...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。...兼容 Apache Spark API 开发人员可以将 Delta Lake 与他们现有的数据管道一起使用，仅需要做一些细微的修改。...这意味着: 跨多集群的并发写入，也可以同时修改数据集并查看表的一致性快照，这些写入操作将按照串行执行 在作业执行期间修改了数据，读取时也能看到一致性快照。

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    深度探讨 Delta Lake 技术：构建可靠数据湖的创新解决方案

    在架构设计上， Delta Lake 与 Apache Spark 等大数据处理引擎紧密集成。数据查询可以利用 Spark 强大的分布式计算引擎，实现批量及流式数据处理。...借助 Spark 强大的 SQL 支持，数据分析师可以直接通过 SQL 查询处理 Delta Lake 上的数据，获得与传统关系数据库类似的查询体验。...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。...Lake 示例`) \ .getOrCreate()# 读取 Delta 格式的数据文件，路径请根据实际情况调整df = spark.read.format(`delta`).load(`/path...可以预见，随着大数据技术的不断发展以及企业数字化转型力度的加大，对数据湖高可靠性、高性能要求的追求将更加迫切。

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    重磅 | Delta Lake正式加入Linux基金会，重塑数据湖存储标准

    Delta Lake前世今生 2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上，Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks...他们必须构建方法以确保读者在写入期间始终看到一致的数据。 数据湖中的数据质量很低。将非结构化数据转储到数据湖中是非常容易的。但这是以数据质量为代价的。...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。...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。...工程师将能够通过指定布尔条件及调整严重程度来处理数据期望。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。

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    Spark与IcebergHudiDelta Lake：构建湖仓一体的深度集成原理

    Delta Lake与Spark集成：统一数据管理平台 Delta Lake作为Databricks推出的开源表格式，专为Apache Spark生态系统设计，旨在解决数据湖中的可靠性、一致性和性能问题...当Spark执行数据写入、更新或删除操作时，Delta Lake的事务管理器会协调这些操作，避免数据冲突和部分写入问题。...同时，Delta Lake通过Schema enforcement确保数据质量，在写入时验证数据格式是否符合预期。...如果Spark作业尝试写入与目标表模式不匹配的数据，Delta Lake会抛出错误，防止脏数据污染湖仓。这种机制减少了数据工程师的手动校验工作，提升了数据管道的可靠性。...写入性能：Hudi在upsert场景下表现优异，尤其是MOR表可减少写放大；Delta Lake通过小文件合并和Z-Order聚类优化写入效率；Iceberg的元数据剪枝能力可加速分区过滤，但写入开销相对较高

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    数据湖不是湖，是江湖：Delta Lake Iceberg Hudi 到底该选谁？

    数据湖不是湖，是江湖：DeltaLakeIcebergHudi到底该选谁？很多同学一上来就问我一句话灵魂拷问：Echo，Delta、Iceberg、Hudi，我到底该用哪个？...，数据就可能半死不活湖表格式（TableFormat）的核心目标只有一个：让数据湖，像数仓一样“可控、可维护、可演进”Delta、Iceberg、Hudi，本质上都是在做三件事：事务（ACID）元数据管理高效的增量与变更但实现思路...如果你：Spark用得很重批处理+简单CDC想要“开箱即用、不折腾”那Delta基本不会坑你。...#写入Delta表df.write.format("delta")\.mode("overwrite")\.save("/lake/order_delta")#Update操作（像数仓一样）spark.sql...`/lake/order_delta`SETamount=amount*0.9WHEREuser_level='VIP'""")第一次用Delta的人，通常都会有一个感觉：“诶？

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    Databricks Delta Lake 介绍

    读取者将看到读操作开始时存在的最新快照 Schema 管理：Delta Lake 会自动验证正在写入的 DataFrame Schema 是否与表的 Schema 兼容 表中存在但 DataFrame...：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。...如果需要，还可以将表还原为旧版本 统一的批处理和流 sink：除了批处理写之外，Delta Lake 还可以使用 Apache Spark 的结构化流 作为高效的流 sink。...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 二、批量读取和写入 2.1、简单示例 create a table...例如，2019-01-01 和 2019-01-01 00:00:00.000Z 2.3、写入一个表 使用 Append 模式，可以自动将新数据追加到现有 Delta Lake 表： df.write.format

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    深度对比 Apache CarbonData、Hudi 和 Open Delta 三大开源数据湖方案

    为Apache Spark和大数据工作负载提供ACID事务能力。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。...2.方案管理与执行 Delta Lake利用Spark分布式处理能力处理所有元数据，通过提供指定模式和帮助实施模式的能力，避免不良数据进入数据湖。...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。...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）。

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    认识 Delta Lake

    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。...比如为了解决先天不足的更新问题，我们可能需要先将数据写入一个其他的系统（如HBase）,然后再将HBase导出成Parquet文件/Hive表供下游使用。...支持更多种类的更新模式，比如Merge/Update/Delete等操作，配合流式写入或者读取的支持，让实时数据湖变得水到渠成。...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。

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    深度好文：开放湖仓架构Hudi、Iceberg、Delta Lake的数据去重策略

    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。...Delta Lake 依赖于标准的 MERGE INTO 操作来将传入数据与现有数据集进行去重，但它不会自动对源数据集中的记录进行去重 —— 用户必须手动处理。...这意味着用户必须在执行 MERGE 之前手动对 newTransactions 进行去重，因为 Delta Lake 没有提供消除源数据集中重复数据的内置逻辑。...Apache Iceberg 在处理去重方面与 Delta Lake 采用类似的方法，依赖于 MERGE 语句来协调新数据与现有记录。...在摄入时没有原生的去重机制，也没有可配置的合并逻辑，用户必须在将记录写入 Iceberg 表之前对其进行去重。 总结 去重对于湖仓架构至关重要，它可以确保数据一致性、降低存储成本并提高查询性能。

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