然后我们通过读取 Delta Lake 表中的数据做 ETL 数据清洗,并将清洗后的数据写入第三个 Delta Lake 表,用于下游分析 实时的流数据有两类:Fundamentals data 和 Price data,为了模拟这两种数据,我们在Delta Lake 中创建了 Delta 表,使用 .format(‘delta’)并指向 OSS 数据存储 %pyspark # Create Fundamental Data...
得益于 Apache Spark 强大的数据源 API,我们可以很方便的给 Spark 添加任何数据源,Delta Lake 也不例外。Delta Lake 就是使用 DataSource V1 版本的 API 实现的一种新的数据源,我们调用df.write.format("delta")其实底层调用的是org.apache.spark.sql.delta.sources.DeltaDataSource类。为了简单起见,本文介绍的...
由于Delta Lake 底层使用的是 Parquet 格式,所以 Delta Lake 表也支持模式的增加合并等,这就是updateMetadata函数对应的操作。 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: Delta Lake 写操作最终调用 Spark 的FileFormatWr...
Delta Lake会以一定的频率做checkpoint，checkpoint以Parquet的格式存储，目的是为了便于使用Spark并行进行向量...
在Delta Lake 中,每次写入都有一个版本号,您也可以使用该版本号来进行回溯。 Scala语法 val df = spark.read .format(“delta”) .option(“versionAsOf”, “5238”) .load(“/path/to/my/table”) val df = spark.read .format(“delta”) .load(“/path/to/my/table@v5238”) Python语法 df =...
Lakehouse 和Delta Lake 數據表格式是 Microsoft Fabric 的核心,確保已針對分析優化數據表是關鍵需求。 本指南涵蓋 Delta Lake 數據表優化概念、組態,以及如何將其套用至最常見的巨量數據使用模式。什麼是 V 順序?V-Order 是 Parquet 檔格式 的寫入時間優化,可在 Microsoft Fabric 計算引擎下啟用閃電快速讀取,例如 ...
Delta Lake 是 Azure Databricks 的所有讀取、寫入和數據表建立命令的預設值。 Python Python frompyspark.sql.typesimportStructType, StructField, IntegerType, StringType, TimestampType schema = StructType([ StructField("id", IntegerType(),True), StructField("firstName", StringType(),True), StructField...
OPENROWSET函数中的 URI 必须引用包含_delta_log子文件夹的 Delta Lake 根文件夹。 如果没有此子文件夹,则无法使用 Delta Lake 格式。 可使用以下 Apache Spark Python 脚本将文件夹中的普通 Parquet 文件转换为 Delta Lake 格式: Python %%pysparkfromdelta.tablesimportDeltaTable deltaTable = DeltaTable.convertTo...
Delta Lake会以一定的频率做checkpoint,checkpoint以Parquet的格式存储,目的是为了便于使用Spark并行进行向量化处理。 delta_log子目录下还包含一个last_checkpoint文件指向最新的checkpoint,从而在日志操作时可以快速找到最新的checkpoint。 从上面的元数据结构可以看出,Delta和Hudi和Iceberg其实是大同小异。
Delta Lake 建立在資料表上,可提供資料湖中檔案的關聯式儲存體抽象概念。從資料框架建立 Delta Lake 資料表建立Delta Lake 資料表最簡單的其中一種方式,就是以「差異」格式儲存資料框架,並指定應該儲存資料表之資料檔案和相關中繼資料資訊的路徑。例如,下列 PySpark 程式碼會載入具有現有檔案資料的資料框架,然後將該...