“Delta Lake with Spark” означает интеграцию Delta Lake, уровня хранения с открытым исходным кодом, обеспечивающего надежность и оптимизацию производительности озер данных, с Apache Spark, быстрой и гибкой платформой обработки больших данных. Эта комбинация позволяет пользователям использовать возможности Delta Lake, одновременно используя вычислительную мощность Spark для приема, преобразования и анализа данных.
Вот несколько способов работы с Delta Lake с помощью Spark:
-
Создание таблицы Delta Lake. Вы можете создать таблицу Delta Lake с помощью Spark, указав формат «дельта» при сохранении DataFrame или преобразовав существующую таблицу в формат Delta с помощью
дельтаметод. -
Чтение данных из Delta Lake. Чтобы прочитать данные из таблицы Delta Lake, вы можете использовать формат
deltaпри загрузке данных в DataFrame. Spark предоставляет различные возможности для фильтрации, агрегирования и манипулирования данными в процессе чтения. -
Запись данных в Delta Lake: Spark позволяет записывать данные в таблицу Delta Lake с использованием формата
deltaпри сохранении DataFrame. Кроме того, вы можете управлять различными параметрами, такими как перезапись, добавление или объединение данных в зависимости от определенных условий. -
Эволюция схемы: Delta Lake поддерживает эволюцию схемы, что позволяет легко добавлять, изменять или удалять столбцы в существующей таблице Delta Lake. Spark предоставляет API для беспрепятственного выполнения операций эволюции схемы.
-
Транзакции ACID: Delta Lake обеспечивает транзакции ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность), обеспечивая целостность и согласованность данных. Вы можете использовать API DataFrame Spark или синтаксис SQL для выполнения транзакционных операций с таблицами Delta Lake.
-
Путешествие во времени: Delta Lake позволяет запрашивать предыдущие версии данных, используя возможности путешествий во времени. С помощью Spark вы можете запросить определенную версию таблицы Delta Lake или даже сравнить и объединить разные версии.