delta_df=spark.read.format("delta").load("/path/to/delta/lake") delta_df.show() 1.2.2示例:使用DeltaLake进行数据更新 DeltaLake支持使用MERGE语句来更新数据,这在处理大量数据时非常有 用,可以避免全表扫描和数据重写。 #创建一个新的DataFrame,包含更新的数据 ...
a.在update模式下写流聚合结果到delta lake。这种情况,实际上比Complete模式更加高效。 代码语言:javascript 复制 importio.delta.tables.*val deltaTable=DeltaTable.forPath(spark,"/data/aggregates")// Function to upsert microBatchOutputDF into Delta table using mergedefupsertToDelta(microBatchOutputDF:DataFra...
Delta Lake provides full-fledged connectors to Spark SQL and Structured Streaming using Apache Spark’s data source API [16]. In addition, it currently provides read-only integrations with several other systems: Apache Hive, Presto, AWS Athena, AWS Redshift, and Snowflake, enabling users of the...
提高Delta Lake 的 UPDATE 命令性能的主要方法是添加更多的谓词来缩小搜索空间。搜索越具体,Delta Lake 需要扫描和/或修改的文件就越少。 Databricks 的商业版 Delta Lake 具有一些企业性增强,如改进的 data skipping、布隆过滤器(bloom filters)的使用和 Z-Order Optimize ,Z-Order Optimize 重新组织每个数据文件的...
和scd类似,另一个常见的案例是变化数据捕获,也即是常说的CDC,简单来说就是同步外部数据库的变更数据到deta lake。换句话说,对于外部数据库的 update,delete,insert操作,要同时作用于delta 表。这种情况,也可以使用merge操作来实现。 val deltaTable: DeltaTable = ... // DeltaTable with schema (key, value)...
You can also choose to use the Delta Lake APIs to perform streaming upserts, as in the following example: Scala Python importio.delta.tables.*valdeltaTable=DeltaTable.forName(spark,"table_name")// Function to upsert microBatchOutputDF into Delta table using mergedefupsertToDelta(microBatchOutput...
Delta Lake supports upserts using the merge operation. SeeUpsert into a Delta Lake table using merge. Delta Lake provides numerous options for selective overwrites based on filters and partitions. SeeSelectively overwrite data with Delta Lake. ...
可以使用MERGESQL 操作将源表、视图或 DataFrame 中的数据更新插入目标 Delta 表。 Delta Lake 支持MERGE中的插入、更新和删除,并支持超出 SQL 标准的扩展语法以辅助高级用例。 假设你有一个名为people10mupdates的源表或/tmp/delta/people-10m-updates处的源路径,其中包含名为people10m的目标表或/tmp/delta/people...
批流一体:Delta Lake 支持数据的批量和流式读写; 元数据演化:Delta Lake 允许用户合并 schema 或重写 schema,以适应不同时期数据结构的变更; 丰富的DML:Delta Lake 支持 Upsert,Delete 及 Merge 来适应不同场景下用户的使用需求,比如 CDC 场景; 文件结构:湖表较于普通 Hive 表一个很大的不同点在于:湖表的元...
Atomic transactions with Delta Lake provide many options for updating data and metadata. Databricks recommends you avoid interacting directly with data and transaction log files in Delta Lake file directories to avoid corrupting your tables.Delta Lake supports upserts using the merge operation. See ...