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Dive into Delta Lake | Delta Lake 尝鲜
Delta Lake 还提供内置数据版本控制，以便轻松回滚。 为什么需要Delta Lake 现在很多公司内部数据架构中都存在数据湖，数据湖是一种大型数据存储库和处理引擎。 这就是 Delta Lake 产生的背景。 Delta Lake特性 Delta Lake 很好地解决了上述问题，以简化我们构建数据湖的方式。 ? data.write.format("delta").mode("overwrite").save("/tmp/delta-table") // update import io.delta.tables ).load("/delta/events") df2 = spark.read.format("delta").option("versionAsOf", version).load("/delta/ 如图，delta-table表13个历史版本就有13个描述文件。 ? ? ? 并发控制 Delta Lake 在读写中提供了 ACID 事务保证。
1.5K10发布于 2020-11-06 - 来自专栏后台技术底层理解
Delta Lake全部开源，聊聊Delta的实现架构
今天我们主要来了解了Delta Lake是如何实现的。 Delta Lake的诞生 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的实现思想也很简单：使用存储在云对象存储中的预写日志，以ACID的方式来管理维护Delta表中的信息。 那么Delta Lake是如何解决上面的存储层问题呢？ Delta Lake的存储架构 Delta Lake 的数据存储原理其实很简单。 Delta事务日志的实现细节 Delta事务日志的实现主要是基于MVCC多版本控制协议实现。Delta 的 MVCC 算法保留多个数据副本，而不是立即替换包含正在更新或删除的记录的文件。 Delta files .
1.7K20编辑于 2022-09-01 - 来自专栏大数据技术架构
Delta实践 | Delta Lake在Soul的应用实践
的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类型的Hive表，Presto和Tez读取Delta表数据不一致，均得到了阿里云同学的快速支持并一一解决。 引入Delta后，我们实时日志入库架构如下所示： ? 表，Delta的动态schena便也成了摆设。 （五）关于CDC场景 目前我们基于Delta实现的是日志的Append场景，还有另外一种经典业务场景CDC场景。Delta本身是支持Update/Delete的，是可以应用在CDC场景中的。 3.持续观察优化Delta表查询计算性能，尝试使用Delta的更多功能，比如Z-Ordering，提升在即席查询及数据分析场景下的性能。
1.8K20发布于 2021-03-05 - 来自专栏祝威廉
How delta works
/Delete/Compaction features based on delta 0.2.0. So in this post, I will also talk about the features which are available on delta-plus. The design of delta is really amazing, and it's simple, but it works. How to add new records to delta table ? That's why we call the metafiles as delta log.
85120发布于 2019-08-05 - 来自专栏祝威廉
认识 Delta Lake
但是到19年整个局势开发生变化，向下走是存储层Delta Lake耀眼夺目，解决了原先数仓的诸多痛点，让数仓进化到数据湖。 Delta Lake 生之逢时 天下苦传统数仓久已，Delta Lake 横空出世，那么它是如何解决上面的存储层问题呢？ Delta Lake 其实只是一个Lib库 Delta Lake 是一个lib 而不是一个service,不同于HBase,他不需要单独部署，而是直接依附于计算引擎的。目前只支持Spark引擎。 Delta Lake 和普通的parquet文件使用方式没有任何差异，你只要在你的Spark代码项目里引入delta包，按标准的Spark datasource操作即可，可谓部署和使用成本极低。 Delta Lake到底是什么 Parquet文件 + Meta 文件 + 一组操作的API = Delta Lake. 所以Delta没啥神秘的，和parquet没有任何区别。
91740编辑于 2022-04-25 - 来自专栏牛肉圆粉不加葱
Databricks Delta Lake 介绍
一、Delta Lake 特性 ACID 事务：Delta Lake 提供多个写操作之间的 ACID 事务。 df.write.format("delta").save("/delta/events") Partition data df.write.format("delta").partitionBy(" date").save("/delta/events") Read a table spark.read.format("delta").load("/delta/events") 2.2、查询表的旧快照 （时间旅行） Delta Lake 时间旅行允许您查询 Delta Lake 表的旧快照。 ).load("/delta/events") df2 = spark.read.format("delta").option("versionAsOf", version).load("/delta/
2.7K30发布于 2019-05-15 - 来自专栏码匠的流水账
聊聊eureka的delta配置
whether the eureka client should disable fetching of delta and should\n rather resort to getting the * * @param delta * the delta information received from eureka server in the client端主要是控制刷新registry的时候，是否使用调用/apps/delta接口，然后根据返回数据的ActionType来作用于本地数据。 client端主要是eureka.client.disable-delta、eureka.client.log-delta-diff两个参数；server端主要是eureka.server.disable-delta 、eureka.server.delta-retention-timer-interval-in-ms、eureka.server.retention-time-in-m-s-in-delta-queue
1.7K10发布于 2018-09-17 - 来自专栏容器计算
Delta Lake 学习笔记（三）
2 QucikStart 走读 2.1 Set up Apache Spark with Delta Lake 因为要方便跑 demo，我这里选择用 spark-shell 来交互式探索一下 Delta 按照上图，输入命令 bin/spark-shell --packages io.delta:delta-core_2.12:0.1.0 就可以启动加载了 Delta Lake 的 spark shell val data = spark.range(0, 5) data.write.format("delta").save("/tmp/delta-table") 然后我们到目录下看看。 ，和若干 parquet 文件（Delta 底层使用的文件格式）。 Delta 提供了一个 option 来描述。
1.1K20发布于 2020-08-05 - 来自专栏祝威廉
Delta 实现Partial Merge
需要这个场景的，比如典型的用户画像，我们可能会有无数用户画像的字段更新程序将数据写入到Kafka,然后消费Kafka得到就是类似上面的id,value格式的数据，我们需要能够实时更新进delta表，最后算法的同学可以利用这些最新的数据计算新的属性 如何基于Delta实现 将delta表和新进来的数据做full outer join,这样就能将两边数据衔接起来，衔接的结果可以组成类似这样的记录： case class FullOuterJoinRow 如何快速的过滤出哪些文件包含了新进来的数据(根据联合主键来判定)，可参考我前一篇文章 祝威廉：Delta Lake如何自己实现更新操作加速 最后，这一篇文章和前一篇文章的实现都放在了 Upsert支持
57210编辑于 2022-07-21 - 来自专栏容器计算
Delta Lake 学习笔记（二）
文章目录 1 Overview 2 Delta Lake 依赖了什么 jar 包 3 Summary 1 Overview 笔者认为，在研究一个开源项目的之前，看看起依赖管理的文件，比如说 Maven 2 Delta Lake 依赖了什么 jar 包 查看 build.sbt 文件，可以看到 Delta Lake 确实是构建于 Spark 之上的，因为他除了依赖 Spark 几个依赖外，没有再额外引入一些 dependencyTree [warn] Credentials file /Users/runzhliu/.bintray/.credentials does not exist [info] io.delta 3 Summary Delta Lake 是构建于 Spark 之上的项目，所以依赖都关于 Spark 的其他 lib。 由于 Delta Lake 并没有依赖更多的项目（Spark 其实已经很多了…），所以后面我们去探索代码的时候，只要有 Spark 基础的同学，应该都可以很快上手。
98520发布于 2020-08-05 - 来自专栏祝威廉
Delta Lake 目录结构探秘
有了前面章节的铺垫，相信你已经知道，delta表其实是由两部分组成的： Parquet文件 新增删除文件对应的记录文件 为了给大家更直观的看下Delta目录结构到底是啥样，我截取了一张图： key=a 如果delta表没有分区字段，那么这些parquet文件都会在根目录里。 如果只是一堆的parquet文件，就无法支持delta的各种功能了。 所以delta的真正神奇魔法都在_delta_log目录里。我们进去看看： 太棒了，是json文件，这意味着我们可以直接打开看看里面，而不需要专门写程序去看。 根据我们前面所学的知识，delta将所有的对数据的操作都转化为了对文件的两个操作，而_delta_log 则是记录这两个操作的日志。 常见疑问 Q1: 随着更新次数的增长，meta(_delta_log)里的json文件会不会很多，性能岂不是很低？
74210编辑于 2022-07-21 - 来自专栏容器计算
Delta Lake 学习笔记（一）
文章目录 1 Overview 2 导入 Delta Lake 到 IDEA 3 Summary 1 Overview 今天 Spark + AI Summit 2019 宣布开源了 Delta Lake 2 导入 Delta Lake 到 IDEA Delta Lake 是用 sbt 构建的项目，所以想要自行打包构建，大家还是需要熟悉一下 sbt 的。 不熟悉 sbt 的同学很容易从入门到放弃，IDEA 的 sbt 就更甚了，经常有各种各样的问题，而恰恰 Delta 又是一个使用 sbt 做依赖管理的项目，所以想要用 IDEA 愉快的研究 Delta 的代码，你必须要搞定把 Delta 导入到 IDEA 这个步骤。 后面会讲讲项目的结构和看看 Delta Lake 是如何实现 ACID 事务，和乐观锁以及写入数据提供的一致性读取等功能。
1.4K30发布于 2020-08-05 - 来自专栏全栈程序员必看
聊聊eureka的delta配置
whether the eureka client should disable fetching of delta and should\n rather resort to getting the * * @param delta * the delta information received from eureka server in the client端主要是控制刷新registry的时候，是否使用调用/apps/delta接口，然后根据返回数据的ActionType来作用于本地数据。 client端主要是eureka.client.disable-delta、eureka.client.log-delta-diff两个参数；server端主要是eureka.server.disable-delta 、eureka.server.delta-retention-timer-interval-in-ms、eureka.server.retention-time-in-m-s-in-delta-queue
1.1K30编辑于 2022-06-29 - 来自专栏ml
HDUOJ----(1030)Delta-wave
Delta-wave Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total
67670发布于 2018-03-21 - 来自专栏祝威廉
为 Delta 新增 Upsert(Merge)功能
前言 今天花了一早上以及午休时间，终于把delta的Upsert功能做完了。加上上周周四做的Delta Compaction支持,我想要的功能基本就都有了。 Delta的核心是DeltaLog，其实就是元数据管理。 然后查看对应的记录变化： load delta. org.apache.spark.sql.delta.sources.MLSQLDeltaSink 对应源码参看我fork的delta项目： mlsql-delta 第一个文件是实现核心的更新逻辑。 后续持续优化delta的查询功能，相信前景无限。
1.1K40发布于 2019-06-11 - 来自专栏全栈技术
Python 中的 Elias Delta 编码
作者主页：海拥 作者简介：CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十 在本文中，我们将使用 python 实现 Elias Delta 编码。 语法： Elias Delta Encoding(X)= Elias Gamma encoding (1+floor(log2(X)) + Binary representation of X without 分步实施 首先，在为 Elias Delta 编码编写代码之前，我们将实现 Elias delta 编码。 第1步： 从数学库导入 log、floor 函数以执行对数运算。 Encoding 编写代码 第 3 步： 从用户获取输入 k 以在 Elias Delta 中进行编码。 print(EliasDeltaEncode(k)) 第四步： 得到不带 MSB 的 k 的 Elias Gamma 编码和二进制表示的结果 连接两个结果并在控制台上打印它们 为某些整数值生成 Elias Delta
83430编辑于 2021-12-20 - 来自专栏飞总聊IT
Delta Lake 2.0：Databricks的急病乱投医？？？
Delta Lake最初为什么要开源，核心问题是开源项目里面起来了一个叫做Iceberg的东西。这东西，本质上来说，就是Delta Lake的竞品。 事实上也不难证明，在实际使用过程中，如果涉及到metadata的一些操作，Iceberg比Delta Lake理论和实践都应该要慢很多。 问题是，Delta Lake面临的局面和Spark面临的局面不可同日而语。区别大了去了。 起码Delta Lake在开源社区的发展，并没有成为那种如火如荼的一统江湖的架势。 我想Databricks要是2019年开源Delta Lake的时候就毫不犹豫的全部开源，而不是留一些自己付费才能有的功能的话，现在Delta Lake的开源项目发展肯定强太多了。
86510编辑于 2022-07-01 - 来自专栏脑电信号科研科普
浅谈脑电中的delta振荡
本文与前面3篇推文一致，仅仅在这里对delta振荡做一个简单的介绍和梳理，希望对delta振荡不熟悉的新手朋友通过本文对其有一个基本了解。如果需要深入研究，可以查询最新研究文献。 Delta振荡及其分类 所谓delta振荡，按照传统的EEG频段划分，一般是指频率为1-4Hz范围内的脑电成分。Delta振荡频率低、幅度高。 与睡眠相关的delta振荡 Delta振荡与慢波睡眠相关，而睡眠被认为与记忆巩固相关，因此，delta振荡似乎与睡眠期间的记忆巩固也有一定联系。 图1[2] 与认知相关的delta振荡 除了与睡眠相关，delta振荡也与人的高级认知功能相关，这些delta振荡可能主要起源于皮层。 因此，可以认为delta振荡实际上在人的注意等方面发挥着重要作用,比如说，有研究表明，当被试把注意力集中于内在的任务如心算任务时，delta振荡的能量会增加。
1K50编辑于 2022-02-05 - 来自专栏祝威廉
Delta Lake的竞争对手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的对比。 前面我们讨论，Delta使用的是Write On Merge策略，也就是说，在写入的时候做数据的合并，这样对于读非常友好。 Write On Merge 和Delta的不同点是，Delta是直接读取原始文件通过Spark的join计算产生新的结果集，而Hudi是读取就的结果集，然后更新对应的记录，然后写成新的结果集。 并且，对于一条记录是不是存在，Hudi是通过类似布隆过滤器或者外置存储HBase来完成的，这点上我认为Hudi的实现更传统，而Delta则更简单粗暴些，但从实现复杂度和内存可控度而言，我个人认为delta 这里额外引入的议题是，Hudi似乎没有一个有效的锁机制，类似delta的乐观锁，可以让多个Hudi实例得到协调。
55710编辑于 2022-07-21 - 来自专栏java大数据
什么是梯度下降法与delta法则？
delta法则是使用梯度下降法来找到最佳权向量。拿数字识别这个案例为例，训练模型的过程通常是这样的。输入为1万张图片，也就是1万个样本，我们定义为D，是训练样例集合，输出为相对应的1万个数字。
1.1K20发布于 2019-09-09
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