1.数据仓库和Lakehouse 数据管理系统从早期的数据仓库(Data Warehouse),已经发展到今天的Lakehouse。Lakehouse可以同时存储结构化、半结构化和非结构化数据,并且支持流分析、BI、数据科学和机器分析的场景。 2. Lakehouse在查询性能上的挑战 数据仓库架构可以完全控制数据的存储和查询,因此可以同时设计查询系统,以及适应查询...
相对于Parquet,Delta Lake是Datasource V2,有些针对V1的功能, V2是不支持的,例如dynamic, static partition和对性能很有影响的bucket,我们发现delta lake元数据中没有记载数据表的bucket信息,所以针对bucket的优化,例如避免shuffle的bucket join,在delta中没有默认支持。针对这些缺陷,我们做了增强支持。 因为有Update/D...
Delta Lake 是 Spark 背后的公司 Databricks 开发的数据仓库表存储层管理技术(table storage layer)。Delta Lake 通过使用压缩至 Apache Parquent 格式的事务性日志来提供ACID,Time Travel 以及海量数据集的高性能元数据操作(比如快速搜索查询相关的上亿个表分区)。同时 Delta Lake 也提供一些高阶的特性,比如自动数据布...
Data Warehouse、Data Lake和Delta Lake对比如下所示。 对比项 Data Warehouse Data Lake Delta Lake 架构 计算存储一体或分离 计算存储分离 计算存储分离 存储管理 严格、非通用 原生格式 通用格式、轻量级 场景 报表、分析 报表、分析、数据科学 报表、分析、数据科学 灵活性 低 高 较高 数据质量和可靠性 很高 ...
Delta Lake概述,E-MapReduce:Delta Lake是DataBricks公司推出的一種資料湖方案。Delta Lake以資料為中心,圍繞資料流走向(資料從流入資料湖、資料群組織管理和資料查詢到流出資料湖)推出了一系列功能特性,協助您搭配第三方上下遊工具,搭建快捷、易用和安全的資料湖。
总体来看,Snowflake 像是企业数仓(EDW)的 2.0 版本。Delta Lake 则是 Data Lake 的 2.0 版本。 两个阵营都在争相成为一站式服务,来处理用户的任何数据,以及应对任何场景。 Snowflake 2019 提出 Data Ocean - 支持结构化、半结构化数据,并提供弹性扩展,存储便宜、计算按需付费,事务支持,托管服务功能。19 Q3提供...
Data Warehouse、Data Lake和Delta Lake对比如下所示。 对比项Data WarehouseData LakeDelta Lake 架构 计算存储一体或分离 计算存储分离 计算存储分离 存储管理 严格、非通用 原生格式 通用格式、轻量级 场景 报表、分析 报表、分析、数据科学 报表、分析、数据科学 灵活性 低 高 较高 数据质量和可靠性 很高 低 ...
这个新架构也就是我们所讲的新范式“数据湖仓”(Data Lakehouses)——数据湖(Data Lake)+数据仓库(Data Warehouse)架构的统一。数据湖是一种单一的数据存储库,目的是为了数据的保存和分析,数仓则是一种分析型数据库,通常是关系型数据库,由两个或多个数据源构建。在过去,原本数据湖和数仓是完全不同的两个技术概...
Delta Lake基础介绍(商业版)简介:介绍 Lakehouse 搜索引擎的设计思想,探讨其如何使用缓存,辅助数据结构,存储格式,动态文件剪枝,以及 vectorized execution 达到优越的处理性能。作者:李洁杏,Databrick资深
那么，Lakehouse如何以开放的存储格式达到高效的查询性能？为解决以上的问题，Databricks Lakehouse设计了新的搜索引擎，其SQL性能在Data Lake存储系统和文件格式方面都有出色的表现。其SQL性能优化是通过以下技术实现的：高速缓存：将热数据放入高速缓存中；建立辅助数据结构：如收集统计数据、建立索引；数据布局...