files:Seq[AddFile]):Seq[AddFile]={// 如果是ZOrder或者Liquid Clustering,语义要求无论有无DV,都需要根据Clustering列进行排序if(isMultiDimClustering)returnfiles// 根据DV情况判断是否进行CompactiondefshouldCompactBecauseOfDeletedRows(file:AddFile):Boolean={// numPhysicalRecords表示所有record数,包括mark deleted...
我们以 Update 为例,Delta Lake 会先读取 Update 语句中 where 条件可能涉及到的文件,加载这部分数据,然后使用 Update 语句中 set 部分修改掉需要修改的部分,然后连同原文件中不需要修改的部分一起重新写到一个新的文件。这就意味着我们会把读取的文件标记为老文件,也就是 RemoveFile,而新的写入文件我们会使用 ...
疑似商业版功能.getOrElse(Seq(checkpointFileSingular(logPath, c.version)))//返回最新checkpoint文件路径valdeltas = store.listFrom(deltaFile(logPath, c.version +1))//返回checkpoint之后版本的json文件.filter(f => isDeltaFile(f.getPath))
Delta Lake 写操作最终调用 Spark 的FileFormatWriter.write方法进行的,通过这个方法的复用将我们真正的数据写入到 Delta Lake 表里面去了。 在Delta Lake 中,如果是新增文件则会在事务日志中使用 AddFile 类记录相关的信息,AddFile 持久化到事务日志里面的内容如下: 可以看出 AddFile 里面记录了新增文件的保存路径,...
由于上面的元数据更新只对 Column 的 NDV 和 total Size 进行更新,对于 Trino 表的 RowCNT,以及表的 Column 的 min、max、null cnt,Trino 是基于 Deltalake 事务日志的 AddFile 的统计信息来进行计算。 Deltalake 在 1.2 版本之后,支持 AddFile 中生成 File 以及的列的统计信息,MR 参考:https://github.com...
当前DeltaLake 的读写版本协议(Protocol); 表的字段信息和配置信息(Metadata); 有效的数据文件列表;这一点通过一组新增文件(AddFile)和删除文件(RemoveFile)来描述; 那在加载具体 snopshot 时,为了加速加载流程,先尝试找到小于或等于该版本的 checkpoint 文件,然后结合其后直到当前版本的 log 文件,共同解析得到元数据...
Delta Lake 所有的元数据操作都被抽象成了相应的 Action 操作,也就是所有表的元数据都是由 Action 子类实现的,让我们看目前都有哪些 Action: Metadata:保存表的 Schema,Partition 列,及表配置等信息。 AddFile:commit 中新加入的有效的数据文件。 RemoveFile:commit 中删除标记为无效的文件。
因为Delta Lake 表支持分区,所以我们可能在写数据的时候指定某个分区进行覆盖。 真正写数据的操作是txn.writeFiles函数执行的,具体实现如下: def writeFiles( data: Dataset[_], writeOptions: Option[DeltaOptions], isOptimize: Boolean): Seq[AddFile]={ ...
刚刚结束的Data + AI summit上,Databricks宣布将Delta Lake全部开源。 目前在LakeHouse的市场上国内有Hudi,国外有Iceberg, Delta Lake社区正被他们冲击着,这次Delta Lake的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是如何实现的。
什么是 Delta Lake 按时间顺序查看? 显示另外 7 个 修改Delta Lake 表的每个操作都会创建新的表版本。 可以使用历史记录信息来审核操作、回滚表或查询特定时间点的表(使用按时间顺序查看)。 备注 Databricks 不建议使用 Delta Lake 表历史记录作为数据存档的长期备份解决方案。 Databricks 建议仅使用过去 7 天进行“...