转载自 1.数据湖deltalake初识
1.delta特性简介
Delta Lake是Spark计算框架和存储系统之间带有Schema信息数据的存储中间层。它给Spark带来了三个最主要的功能：
第一，Delta Lake使得Spark能支持数据更新和删除功能；
第二，Delta Lake使得Spark能支持事务；
第三，支持数据版本管理，运行用户查询历史数据快照。
核心特性
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ACID事务：为数据湖提供ACID事务，确保在多个数据管道并发读写数据时，数据能保持完整性。
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数据版本管理和时间旅行：提供了数据快照，使开发人员能够访问和还原早期版本的数据以进行审核、回滚或重现实验
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可伸缩的元数据管理：存储表或者文件的元数据信息，并且把元数据也作为数据处理，元数据与数据的对应关系存放在事务日志中；
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流和批统一处理：Delta中的表既有批量的，也有流式和sink的；
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数据操作审计：事务日志记录对数据所做的每个更改的详细信息，提供对更改的完整审计跟踪；
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Schema管理功能：提供自动验证写入数据的Schema与表的Schema是否兼容的能力，并提供显示增加列和自动更新Schema的能力；
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数据表操作(类似于传统数据库的SQL)：合并、更新和删除等，提供完全兼容Spark的Java/scala API；
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统一格式：Delta中所有的数据和元数据都存储为Apache Parquet。
Delta的特性实现是基于事务日志，比如ACID事务管理、数据原子性、元数据处理和时间旅行等功能。
Delta Lake 说白了就是一个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。这意味什么呢？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真实内容幕
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。但是他通过meta文件以及相应的API,提供众多特性功能的支持。在Spark中使用它和使用parquet的唯一区别就是把format parquet换成detla。
上图可以看出，数据湖目的实一站式提供各种数据服务。
2.delta测试
采用的Spark 3.0版本，delta是0.7版本进行测试，首先是导入依赖：
<dependency><groupId>io.delta</groupId><artifactId>delta-core_2.12</artifactId><version>0.7.0</version></dependency>
spark使用delta也很简单，就如使用json，csv等数据格式一样，只需要在format函数传入delta字符串就可以了。比如创建一张表，scala的表达如下：
val data = spark.range(0, 5)data.write.format("delta").save("tmp/delta-table")
schema信息，他自己会从dataframe中推断出来。
读取一张表
spark.read.format("delta").load("tmp/delta-table").show()
3.总结
本文的目标只是让大家对delta有个大致的认识。其实，delta lake的api对于spark来说基本是一致的，没啥变动。delta底层是完全基于spark的，而且可以支持实时和离线，对于多读少更新，多批次更新的场景也是可以的。
