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。...一天 boss 跑过来说，兄dei，所有数据都进到 Kafka，现在要出需求了，两个任务，一个是 Streaming Analytics，实时查看 Business 运行情况等；另外一个任务是进行更加复杂的...没有原子性意味着失败的生产作业会使数据处于损坏状态，需要繁琐的恢复操作 没有质量强制执行会产生不一致和不可用的数据 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，遇到的问题一堆，...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。...可能有的人说我不需要实时数据，我的报表每小时、每天或每月运行一次。
引擎内核统一 API统一 数据存储统一 其中1,2两点Spark开源项目已经完成，而第三个，其实一直是没有一个好的开源项目完成的。...另外就是一个很常用的场景，就是可能有流，有批都会往一个表写入数据，然后流实时读取（场景是实时报表）。这个之前也是做不到的。...下面我们用MLSQL Stack演示下如何使用Delta. set rawText=''' {"content":"MLSQL是一个好的语言","label":0.0}, {"content":"Spark...接着，我们启动一个流式程序读取delta表的新增数据： -- the stream name, should be uniq. set streamName="streamExample"; -- load...在这里插入图片描述 总结 Delta为我们带来了一个流和批真正可以共用，并且可以并发读写的格式,除此之外，还做了大量的性能提升（包括提供新的索引），一个真正的数据湖便这么产生了。
它还提供了一个基于 Spark 的实用程序，用于从Apache Kafka等外部源读取数据。 支持从Apache Hive、Apache Impala和PrestoDB读取数据。...Iceberg 支持 Apache Spark 的读写，包括 Spark 的结构化流。Trino (PrestoSQL) 也支持读取，但对删除的支持有限。Apache Flink支持读写。...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。...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。...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。
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。...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。...统一的批处理和流 sink 除了批处理写之外，Delta Lake 还可以使用作为 Apache Spark structured streaming 高效的流 sink。...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。
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。...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。读取者将看到读操作开始时存在的最新快照。...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。...统一的批处理和流接收（streaming 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接收。
因此，我们的方案拆解为两个子问题： 流数据有序后界定批数据边界 保障流数据有序的机制 首先对于前者，总体方案如下： 设定数据表的逻辑分区字段 dt 以及对应的时间单位信息。...当 Spark 读取某一个 batch 数据后，根据上述表元数据使用数据中的 event time 生成对应的 dt 值，如数据流中 event time 的值均属于 T+1，则会触发生成数据版本 T...即写入 Delta Lake 的 spark 从某个 topic 读取到逻辑表的数据是 partition 粒度有序的。...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。
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...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。...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。...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
该方案需要在BE进程中维护JVM，有JVM调用Hudi java client对Hudi进行读写。读写逻辑使用Hudi社区java实现，可以维护与社区同步；同时数据在同一个进程中进行处理，性能较高。...但需要在BE维护一个JVM，管理较为复杂。 ④使用BE arrow parquet c++ api读取hudi parquet base file，hudi表中的delta file暂不处理。...创建Hudi外表 建表时指定engine为Hudi，同时指定Hudi外表的相关信息，如hive metastore uri，在hive metastore中的database和table名字等。...MOR表实时读需要合并读取Data file与对应的Delta file，BE需要支持Delta file AVRO格式的读取，需要增加avro的native读取方式。...COW/MOR表的Incremental Query。支持实时业务中的增量读取。 BE读取Hudi base file和delta file的native接口。
随着数据分析对实时性要求的不断提高，按小时、甚至分钟级的数据同步越来越普遍。由此展开了基于spark/flink流处理机制的（准）实时同步系统的开发。...每一个时刻包含： 时刻行为：对表操作的类型，包含： commit：提交，将批次的数据原子性的写入表； clean： 清除，后台作业，不断清除不需要的旧得版本的数据； delta_commit：delta...提交是将批次记录原子性的写入MergeOnRead表中，数据写入的目的地是delta日志文件； compacttion：压缩，后台作业，将不同结构的数据，例如记录更新操作的行式存储的日志文件合并到列式存储的文件中...取舍 快照 读取优化 数据延迟 低 高 查询延迟 高（合并基础/列式存储文件 + 行式存储delta / 日志 文件） 低（原有的基础/列式存储文件查询性能） 3....Spark结构化流写入Hudi 以下是整合spark结构化流+hudi的示意代码，由于Hudi OutputFormat目前只支持在spark rdd对象中调用，因此写入HDFS操作采用了spark structured
data to a table 2.7 Read a stream of changes from a table 3 Summary 1 Overview 国际惯例，学习一个新的框架，应该先找找官方文档有没有...按照文档介绍，Delta Lake 是需要 Spark 2.4.2 或以上版本的，所以大家最好去官网下载一个预先编译的 Spark 包。 ?...2.2 Create a table 创建一个 Delta 类型的表方法很简单，如下。...表的时候，生成了一个 json 文件，这个文件也是 Delta 的 transaction log，也就是事务日志，所以的事务相关操作都会记录到这个日志中，可以做 replay 使用，后面研究源码的时候会深入分析...需要注意的是，流表在写的时候，是不影响读的，后面源码分析的时候，也会针对这个进行探索。
spark 一直在往批流统一的方向上演进，有了 structured streaming 之后，就实现了引擎内核的批流统一，API 也高度统一，比如一个流式任务和离线任务的代码可能只有 read/write...我们在 spark-shell 中启动一个流，读取kafka 数据，然后写入 delta，代码如下： ?...Delta 和 spark 的计算层整合 Delta 使用 DeltaDataSource 和 Spark Sql 的 批流APIs 进行整合。 ?...在流读取的时候起作用， StreamSinkProvider 在流输出的时候起作用。...或者增量 dataframe， 所以取的是一个固化的数据集，不管读取过程中数据有没有改变，当前读取的数据都是不会变的。
Data Lakehouse（湖仓一体）是新出现的一种数据架构，它同时吸收了数据仓库和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时它也能为公司进行数据治理带来更多的便利性...近实时数据分析 Hudi支持多种数据分析引擎，包括Hive、Spark、Presto和Impala。Hudi作为一种文件格式，不需要依赖额外的服务进程，在使用上也更加的轻量化。...增量数据读取，实时计算的一把利剑 Iceberg 支持通过流式方式读取增量数据，支持 Structed Streaming 以及 Flink table Source。...Delta、Hudi、Iceberg三个开源项⽬中，Delta和Hudi跟Spark的代码深度绑定，尤其是写⼊路径。这两个项⽬设计之初，都基本上把Spark作为他们的默认计算引擎了。...它完美的解耦了计算引擎和底下的存储系统，便于多样化计算引擎和⽂件格式，很好的完成了数据湖架构中的Table Format这⼀层的实现，因此也更容易成为Table Format层的开源事实标准。
/making-apache-spark-better-with-delta-lake 在没有 Delta 数据湖之前，Databricks 的客户一般会采用经典的 Lambda 架构来构建他们的流批处理场景...业务数据经过 Kafka 导入到统一的数据湖中（无论批处理，还是流处理），上层业务可以借助各种分析引擎做进一步的商业报表分析、流式计算以及 AI 分析等等。...同时给上层分析引擎提供三种不同的读取视角：仅读取 delta 增量文件、仅读取 data 文件、合并读取 delta 和 data 文件。满足各种业务方对数据湖的流批数据分析需求。...Delta 是 databricks 背后主推的，必须天然绑定 Spark；Hudi 的代码跟 Delta 类似，也是强绑定 Spark。...由于开源的 Delta 是 Databricks 闭源 Delta 的一个简化版本，它主要为用户提供一个 table format 的技术标准，闭源版本的 Delta 基于这个标准实现了诸多优化，这里我们主要用闭源的
第三个是 Doris 的 FE 中本来就有一些数据流控制，比如 Load 任务这些，我们可以进行类似的拓展，去满足我们控制流元数据的存储。...而另外两个引擎，像 Delta 只能和 Spark 结合，直接利用了 SparkSQL 的 Schema ；而 Hudi 同样是直接使用 SparkSQL 或者 FlinkSQL 的 Schema。...现在主流使用 Hive 或 Spark 做批量计算以及使用 Flink 做流式计算，这三个对于我们来讲，首先我们是一个批任务优先的系统，我们团队又很熟悉 Spark ，同时 Spark 的性能也不错，...我们以 Kafka 为例，它的 FE 中映射的是 Stream Table 的形式，Stream Table 里存 Kafka 的服务的 Host + Port 、Topic、Consume Offset...image.png 数据集成 – EXTERNAL DATABASE 当我们集成 Hive 的时候，我们以前考虑的可能是只建一个表的映射，建表和表的映射的时候，问题就在于我们 Hive 中可能有成百上千张表
业务数据经过Kafka导入到统一的数据湖中（无论批处理，还是流处理），上层业务可以借助各种分析引擎做进一步的商业报表分析、流式计算以及AI分析等等。 ?...同时给上层分析引擎提供三种不同的读取视角：仅读取delta增量文件、仅读取data文件、合并读取delta和data文件。满足各种业务方对数据湖的流批数据分析需求。...做得最好的其实是delta，因为它深度跟随spark易用性的脚步。 Python支持其实是很多基于数据湖之上做机器学习的开发者会考虑的问题，可以看到Iceberg和Delta是做的很好的两个方案。...这里需要说明的是，Delta和Hudi两个项目在开源社区的建设和推动方面，做的比较好。...由于开源的delta是databricks闭源delta的一个简化版本，它主要为用户提供一个table format的技术标准，闭源版本的delta基于这个标准实现了诸多优化，这里我们主要用闭源的delta
，其中以flink为主的实时计算在大数据处理中占有重要地位。...Flink消费kafka等实时数据流。然后实时写入hive，在大数据处理方面有着广泛的应用。...传统的这种架构看似不错，但是还是有很多没有解决的问题: 实时写入造成大量小文件，需要单独的程序来进行合并 实时的写入，读取，还有合并小文件在同时进行，那么如何保证事务，读取数据的时候不会出现脏读。...我们可以简单理解为他是基于计算层（flink ， spark）和存储层（orc，parqurt）的一个中间层，我们在hive建立一个iceberg格式的表。...用flink或者spark写入iceberg，然后再通过其他方式来读取这个表，比如spark，flink，presto等。
我们日常做的很多事情，其实都是在突破这三者中的某一种，不过过程可能比较艰辛，可能为了突破A，反过来又要求突破B。...流批共享。流和批可以同时操作一张表。 更新和删除。很多系统并不能支持更新。 有了存储上的支持，很多其他的事情就会变得简单。...其次是同步方面的问题，我们希望解决的是延时上的问题（时间），传统的模式是利用canal等工具读取binlog到kafka,然后kafka后面接一个计算系统，将数据写入到一个可更新的存储，比如hbase,...针对这个问题，我希望有一个工具，能够一个环节搞定，这个工具直接对接mysql binlog,然后直接将数据同步到HDFS上，可以供流和批读取。...support, and can work with spark-binlog which make multi-table sync more easy. spark-binlog Spark
，包括流处理和批处理：SPARK，FLINK 简单的说，数据湖技术是计算引擎和底层存储格式之间的一种数据组织格式，用来定义数据、元数据的组织方式。...二、Delta Lake 传统的 lambda 架构需要同时维护批处理和流处理两套系统，资源消耗大，维护复杂。...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。...Delta Lake 其实只是一个 Lib 库，不是一个 service，不需要单独部署，而是直接依附于计算引擎的，但目前只支持 spark 引擎，使用过程中和 parquet 唯一的区别是把 format...四、Apache Iceberg Iceberg 作为新兴的数据湖框架之一，开创性的抽象出“表格式”table format）这一中间层，既独立于上层的计算引擎（如Spark和Flink）和查询引擎（如
，可能有分区可能没有，根目录里还有个特殊的目录_delta_log,里面是json文件，记录了每次commit产生的动作。...流批共享表 Delta的一大特点就是流批都可以对表进行写入和读取。通常而言，流写批读是最常见的场景，也存在流读流写的情况。...得益于Spark的微批模式，流式写入就是每个周期进行如上的操作，每个周期是一个commit. 而批则是一次写入一个commit。...流读Delta表是什么概念 其实就是讲Delta表当成了一个流的数据源。通常比如消息队列是典型的流程序数据源，他们的特点都是只增。所以Delta目前也只能做到纯新增表作为流数据源。...所以，后面我们提到的更新删除等等，其实都同时适用于流和批操作。
`/tmp/delta/wow-0` as show_table1; select * from show_table1 where x=100 and z=204 as output; 你会惊喜的发现数据可以更新了...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。...第二个第三个支持Spark的datasource API来进行批和流的写入。 这篇文章我们主要介绍UpsertTableInDelta。...删除这些文件 将新数据写成新文件 4，5两个步骤需要对数据进行join,但是在Spark里静态表并不能直接join流表，所以我们需要将流表转化为静态表。...具备了数据的增删改查能力，同时流批共享，并发修改控制，加上小文件compaction功能，基本解决了我们之前在使用流计算遇到的大部分问题。
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