首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

没有Databricks运行时的Delta Lake

Delta Lake是一种开源的数据湖解决方案,它提供了一种可靠的、高性能的数据管理和分析平台。Delta Lake是在Apache Spark上构建的,它结合了数据湖的优势和数据仓库的可靠性,为数据工程师和数据科学家提供了一种强大的数据处理工具。

Delta Lake的主要特点包括:

  1. ACID事务支持:Delta Lake提供了原子性、一致性、隔离性和持久性的事务支持,确保数据的一致性和可靠性。
  2. 数据版本控制:Delta Lake可以跟踪和管理数据的版本,使得数据的变更可以被追溯和回滚。
  3. 数据质量保证:Delta Lake提供了数据质量保证的功能,包括数据完整性检查、数据校验和数据清洗等。
  4. 高性能查询:Delta Lake通过优化数据存储和查询引擎,提供了快速的查询性能,支持复杂的分析和机器学习任务。
  5. 数据湖和数据仓库的融合:Delta Lake可以无缝地与传统的数据仓库系统集成,提供了一种统一的数据管理和分析平台。

Delta Lake适用于各种场景,包括数据湖建设、数据仓库迁移、实时数据处理、机器学习和人工智能等。对于需要处理大规模数据、保证数据质量和一致性的应用,Delta Lake是一个理想的选择。

腾讯云提供了一系列与Delta Lake相关的产品和服务,包括云数据仓库CDW、云数据湖CDL、云数据集市CDS等。这些产品可以帮助用户快速构建和管理Delta Lake,并提供了丰富的数据分析和处理功能。更多关于腾讯云Delta Lake相关产品的介绍和详细信息,请参考以下链接:

请注意,以上答案仅供参考,具体的产品选择和推荐应根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Databricks Delta Lake 介绍

一、Delta Lake 特性 ACID 事务:Delta Lake 提供多个写操作之间 ACID 事务。...在存在冲突场景中,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作业 Delta Lake 还提供了强大序列化隔离级别,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目录或表中读取数据...这使得 Delta Lake 能够在固定时间内列出大型目录中文件,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快照。...由于 Delta Lake 在文件粒度上跟踪和修改数据,因此,比读取和覆写整个分区或表要高效得多 数据期望(即将到来):Delta Lake 还将支持一个新 API,用于设置表或目录数据期望。...(时间旅行) Delta Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake旧快照。

2.4K30

Delta Lake 2.0:Databricks急病乱投医???

新粉请关注我公众号 在今年Data+AI summit上,Databricks宣布了不少东西,其中之一就是2019年同样Data+AI Summit上开源Delta Lake,这次宣布开源2.0...Delta Lake这个项目Databricks最开始做应该是最早,但是不开源,只是卖钱给付费客户用。 2019年时候终于开源了。开源了一个阉割版本。...很显然,这两年发展,对Databricks来说,有点蛋疼。起码Delta Lake在开源社区发展,并没有成为那种如火如荼一统江湖架势。...那一边Databricks宣传自己是开源标准,避免了lock in,一边客户想,你家Delta Lake格式是不是也是一种lock in呢?...我想Databricks要是2019年开源Delta Lake时候就毫不犹豫全部开源,而不是留一些自己付费才能有的功能的话,现在Delta Lake开源项目发展肯定强太多了。

68710
  • Delta Lake 2.0正式发布,Databricks能赢吗?

    新粉请关注我公众号 我收到了一封邮件,具体内容截图如下: 简单说,就是官宣Delta Lake 2.0正式发布了。这个距离Databricks年度大会上面宣布,也有些时日了。...这个东西作用就是你对Delta Table做数据改变,它都会生成Change Data Feed。...但是好像比较失望是,没有打算改变microbatch基础架构。 我还专门查了一下流计算现在负责人,居然把原来Twitter做Storm的人给挖过去了,难怪又开始做流计算了。...接下来如果要读取表时候,uuid3因为没有对应列,在读数据时候就可以直接column skipping掉了。 但是这里有一个坏处,C数据实际上还是被保留在了磁盘上。只不过再也读不出来了。...Delta Lake2.0开源了,不知道下面会不会迎来春天呢? 我觉得吧,如果2019年能够大大方方把这些都开源了,估计2022年也不一定有Iceberg什么事情了。

    66710

    DataBricks新项目Delta Lake深度分析和解读。

    本文属于比较深度分析文章,需要读者对大数据架构有一定了解。初学者慎入。 DataBricks最近新开源了一个项目Delta Lake。这其实不算是个新项目了。...DataBricks在其商业版里面提供这样功能已经有一段时日了。对我来说Delta Lake就是久闻大名,但是不知道庐山真面目。...当然以DataBricks一贯既要为人民服务,更要为人民币服务做法,开源出来Delta Lake肯定不是其内部商业版全部。但是即便如此也可以让我们管中窥豹了。 文章分两部分。...从一个做数据库的人角度来说,Delta Lake实现机制上,没有让我觉得特别吃惊先进技术,有的是数据库系统几十年内使用过经典技术。但是没有新技术不代表Delta Lake这个东西不好。...Delta Lake也有一些我不喜欢地方。比如说,把transaction log和数据文件放在一个目录里,但是并没有任何保护措施。

    4.8K30

    网易有数怼Databricks: “Delta Lake2.0比Iceberg快”是假。。。

    新粉请关注我公众号 Delta Lake 2.0 正式发布了。网易大数据产品也没闲着,这就搞了点事情:从Delta 2.0开始聊聊我们需要怎样数据湖。...这是Databricks在官宣要发布Delta Lake 2.0讲座时候一张PPT。网易文章也引用了。简单来说就是Delta Lake 2.0快,Iceberg Hudi都是渣渣。...当然,我们都知道,屁股决定脑袋是人类社会通行证。网易底座是Iceberg,Databricks开源Delta Lake2.0想要对付敌人也是Iceberg。...所以也许Databricks测试并没有错,Delta Lake2.0就是这么优秀。只不过Hudi和网易测试,并没有反映出对Delta Lake有利那一面。...但是Delta Lake毕竟背靠一个大公司啊,有Databricks这个亲爹,Iceberg如果商业化不当心一点,弄不好真的就被Delta Lake给掀翻了。

    46640

    Delta Lake全部开源,聊聊Delta实现架构

    刚刚结束Data + AI summit上,Databricks宣布将Delta Lake全部开源。...目前在LakeHouse市场上国内有Hudi,国外有Iceberg, Delta Lake社区正被他们冲击着,这次Delta Lake全部开源不管是急病乱投医,还是绝地反击我们暂不讨论。...今天我们主要来了解了Delta Lake是如何实现Delta Lake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实现思想也很简单:使用存储在云对象存储中预写日志,以ACID方式来管理维护Delta表中信息。 那么Delta Lake是如何解决上面的存储层问题呢?...支持schema进化,支持表schema更改但不用重写他们。 Delta Lake存储架构 Delta Lake 数据存储原理其实很简单。

    1.1K20

    Delta实践 | Delta Lake在Soul应用实践

    目前主流数据湖分别有Delta Lake(分为开源版和商业版)、Hudi、Iceberg,三者都支持了ACID语义、Upsert、Schema动态变更、Time Travel等功能,其他方面我们做些简单总结对比...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Hive表,Presto和Tez读取Delta表数据不一致,均得到了阿里云同学快速支持并一一解决。...Delta表,Delta动态schena便也成了摆设。...但是基于我们业务考量,暂时没有Delta使用在CDC场景下,原因是DeltaUpdate/Delete方式是Join式Merge方式,我们业务表数据量比较大,更新频繁,并且更新数据涉及分区较广泛...五、后续计划 1.基于Delta Lake,进一步打造优化实时数仓结构,提升部分业务指标实时性,满足更多更实时业务需求。

    1.5K20

    Delta Lake竞争对手Hudi(Alpha版)

    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对比。...Write On Merge策略,优化了读,但是加重了写负担。在Delta里,如果你重写轻读,可能目前没有额外策略供你选择。但是Hudi提供了Read On Merge策略给你。...这里额外引入议题是,Hudi似乎没有一个有效锁机制,类似delta乐观锁,可以让多个Hudi实例得到协调。...另外一个很重要事情是版本,Hudi提供增量视图,也就是说给定一个时间区段,我可以得到这个时间区段新增以及被更改记录。然而,我没有办法回归到某个版本。...在流式计算里,我们可能因为一个新版本上线导致流式结果错误,这个时候我们需要回退到某个版本。版本价值非常大,而Hudi似乎没有提供这个非常核心功能。

    36510

    重磅 | Apache Spark 社区期待 Delta Lake 开源了

    2019年4月24日在美国旧金山召开 Spark+AI Summit 2019 会上,Databricks 联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks Runtime...没有任何验证模式和数据机制,导致数据湖数据质量很差。因此,努力挖掘这些数据分析项目也会失败。 随着数据增加,处理性能很差。随着数据湖中存储数据量增加,文件和目录数量也会增加。...这就是 Delta Lake 产生背景。 Delta Lake 开源项目介绍 Delta Lake 很好地解决了上述问题,以简化我们构建数据湖方式。Delta Lake 提供以下主要功能: ?...这允许 Delta Lake 在恒定时间内列出大型目录中文件,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快照。...数据存储格式采用开源 Delta Lake所有数据都是使用 Apache Parquet 格式存储,使 Delta Lake 能够利用 Parquet 原生高效压缩和编码方案。

    1.5K30

    Delta Lake 批流左右逢源

    简单回顾 在前面的章节里,我们讨论了Delta将一切数据操作都抽象为文件增加和删除,并且将增加和删除动作记录到日志里(_delta_log),并且我们也探秘了Detla目录结构,很简单根目录是数据目录...,可能有分区可能没有,根目录里还有个特殊目录_delta_log,里面是json文件,记录了每次commit产生动作。...流批共享表 Delta一大特点就是流批都可以对表进行写入和读取。通常而言,流写批读是最常见场景,也存在流读流写情况。...在这里,对于纯新增操作,是最简单,和批没有任何区别,就是将新记录转化为新Parquet文件写入到Delta即可。...流读Delta表是什么概念 其实就是讲Delta表当成了一个流数据源。通常比如消息队列是典型流程序数据源,他们特点都是只增。所以Delta目前也只能做到纯新增表作为流数据源。

    23610

    Delta Lake - 数据湖数据可靠性

    今天笔者将分享一位大神关于 Delta Lake 演讲内容。...和 Databricks Delta,技术涉及分布式系统、大规模结构化存储和查询优化等方面。...Delta Lake 回顾 前面的文章对于 Delta Lake 介绍很多,为了方便新读者更快了解项目,这里简要说明: Delta Lake 是一个开源存储层,为数据湖带来了可靠性。...没有原子性意味着失败生产作业会使数据处于损坏状态,需要繁琐恢复操作 没有质量强制执行会产生不一致和不可用数据 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,遇到问题一堆,...直接看,没有什么补充。 如何使用 Delta Lake ? 这一块内容,笔者在之前文章中,非常详细地实战过,这里的确不太适合再说。 数据质量 ?

    1.9K41

    热度再起:从Databricks融资谈起

    此外,运行时利用自动扩展计算和存储来管理基础架构成本。集群可以智能地启动和终止,而高性价比性能可减少基础设施支出。...❖ Delta Lake Delta Lake是Linux Foundation一个开源项目。数据以开放Apache Parquet格式存储,从而允许任何兼容读取器读取数据。...在Delta Lake支持下,Databricks将最好数据仓库和数据湖整合到了Lakehouse体系结构中,从而为您提供了一个平台来协作处理所有数据,分析和AI工作负载。...开放格式:Delta Lake所有数据均以Apache Parquet格式存储,从而使Delta Lake能够利用Parquet固有的高效压缩和编码方案。...Delta Lake使您能够更改可自动应用表模式,而无需繁琐DDL。

    1.7K10

    Lakehouse架构指南

    随着 Databricks 开源了完整 Delta Lake 2.0[5],包含了很多高级功能以及 Snowflake 宣布集成 Iceberg 表,市场现在很火爆。...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行级更改。启用后,运行时会记录写入表中所有数据“更改事件”。...Delta Lake Delta Lake 是一个由 Databricks 创建开源项目,并于 2019 年 4 月 22 日通过其首次公开 GitHub Commit[38] 开源。...Databricks 开源了所有 Delta Lake,包括以前高级功能,例如 Delta Lake 2.0[56] OPTIMIZE[57] 和 Z-ORDER[58]。...tutorials/load-data-into-delta-lake-on-databricks-lakehouse#step-5](https://airbyte.com/tutorials/load-data-into-delta-lake-on-databricks-lakehouse

    1.7K20

    Delta Lake为什么不存在Hive覆盖写问题

    对于定时任务,这会是个很大问题,因为即使进行重试,也没有效果,除非你手动删除该目录。 当然,这个问题并不大,最大问题是,整个过程Hive表都无法正常对外提供服务了。...我相信如果大家看完了我前面关于Delta Lake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问题。...首先Delta Lake是有版本支持,而且新数据写入(包括覆盖写),都不会影响原来版本(我们先假设overwrite之前最新版本是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,也就是把这次新增数据文件以及那些要标记删除数据文件都记录下来,形成一个新版本,这个过程是有原子性,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里没有他们记录),可以回收掉了。Delta会在合适时候自动收拾掉这些数据,或者你调用vacuum去手动清楚。

    30610

    然而并没什么卵用Apache CarbonData发布功能强劲2.0版

    在实际世界里,基本上不是ORC唱戏,就是Parquet在表演。 虽然说CarbonData有这样那样优越性,其作为一个后来者没有起到攻城略地效果。...Delta Lake并不是新东西,Databricks商业版早就在做了。只不过它们选择了在合适时候开源出来,并且迅速占据了市场。所以先入为主以后,后进来,肯定是要吃亏。...这就是学到了Databricks后面半段,但是并没有把前面半段学好。CarbonData在成为占统治地位开源存储格式之前,忙着保留竞争特性,不去努力培育社区,这就有点急功近利了。...现在开源出来2.0版,我想如果没有Databricks开源Delta Lake,我们估计应该是见不到。但是换个角度看,也是因为有了Delta Lake,现在开源不开源,都没什么卵用了。...你要是一直努力耕耘CarbonData这个项目,比Delta Lake更早把数据湖需要东西都做出来,那可能也就没Delta Lake什么事情了。

    86821

    作业帮基于 Delta Lake 湖仓一体实践

    我们调研了阿里云上这三种方案,其区别和特点如下: 此外,考虑到易用性(Delta Lake 语义清晰,阿里云提供全功能 SQL 语法支持,使用简单;后两者使用门槛较高)、功能性(仅 Delta Lake...基于 Delta Lake 离线数仓 引入 Delta Lake 后,我们离线数仓架构如下: 首先 Binlog 通过 Canal 采集后经过我们自研数据分发系统写入 Kafka,这里需要提前说明是...在 mysql 集群内构建了内部心跳表,来做 canal 采集延迟异常监控,并基于此功能设置一定阈值来判断当系统没有 binlog 数据时是系统出问题了还是真的没数据了。...读写性能优化 下面讲下我们在使用 Delta Lake 过程中遇到性能问题以及对应解法。...分析后发现主要是没有对筛选列使用 Zorder 排序,当开启 Zorder 后,延迟则降低到了~24s,提高了近 25X 性能。

    73330
    领券