Delta Lake详解与面试指南

在当今数据驱动的世界中，数据处理和存储的效率与可靠性至关重要。Delta Lake作为一种开源存储层，为现有的数据存储基础设施提供了模式执行、版本控制和ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务功能。本文将深入探讨Delta Lake的工作原理、与Apache Spark的关系、数据插入或加载过程、组件及其ACID属性，以及Upsert、数据读取模式和批处理与流处理操作等概念。通过阅读本文，将全面了解Delta Lake，掌握如何有效使用这项技术，并能够应对常见的中级面试问题。

Delta Lake与其他事务存储层的区别

Delta Lake不仅解决了其他事务存储层所解决的挑战，而且其应用范围更广，覆盖了整个数据生态系统。它提供了数据安全性、可靠性和更好的性能，并为批处理和流处理工作负载提供了统一的框架。Delta Lake在Databricks上使用时，可以提供更广泛的生态系统支持，与最受欢迎的商业智能工具快速原生连接，通过Delta Engine提供更好的性能，并提供细粒度的访问控制以实现更好的安全性和治理。据统计，Delta Lake每天处理约3PB的数据，并已在生产环境中运行超过3年，数千用户在Databricks上使用Delta Lake。

Delta Lake的ACID属性

ACID属性是数据库事务正确性的四个关键属性，Delta Lake完全符合这些属性：

原子性（A）：Delta Lake提供原子事务，意味着对Delta表中数据的所有修改要么全部提交，要么全部回滚。

一致性（C）：Delta Lake提供数据一致性，意味着数据读取者总是能够读取到事务开始时的数据。

隔离性（I）：借助时间旅行功能，Delta Lake支持隔离性，允许用户查看任何时刻的数据状态。

持久性（D）：Delta Lake支持持久性，即使在系统故障的情况下，也能显示所有事务性更改。

Delta Lake与Apache Spark的关系

Delta Lake是建立在Apache Spark之上的工具，为Spark应用程序提供了管理存储和提升性能的途径。Delta Lake通过将数据存储在Parquet文件中来提升Spark读写数据的性能。它使用列式格式，并为确保数据一致性提供了管理事务和跟踪数据修改的方法。

为什么选择Delta Lake而非Parquet格式存储

Delta Lake是大规模数据处理的优选，因为它提供了高可扩展性和更好的性能。此外，即使在停电或硬件故障的情况下，由于Delta Lake的ACID设计，数据也能免于损坏。

导入数据到Delta Lake的过程

可以使用Databricks的Auto Loader工具或SQL中的COPY INTO命令将数据导入Delta Lake，它会自动将新数据文件摄入Delta Lake，因为它们出现在数据湖中（即在S3或ADLS上）。此外，可以使用Apache SparkTM批量读取数据，执行必要的更改，并将结果存储在Delta Lake中。

Delta Lake的主要组件

Delta Lake由三个重要组件组成：Delta表、Delta日志和Delta缓存。

Delta表：它是Delta Lake的中心存储部分，包含Delta Lake的所有数据。

Delta日志：事务日志用于跟踪或监控对Delta表所做的所有修改。

Delta缓存：它是一个列式缓存，像普通缓存一样，存储Delta表中数据的当前版本。

如何在Delta Lake中执行Upsert操作

Upsert是更新（Update）和插入（Insert）两个操作的组合。可以使用MERGE和INSERT INTO命令在Delta Lake中执行upsert操作：

MERGE：使用MERGE命令，可以根据给定条件更新或插入Delta表中的任何数据。使用WHERE子句对任何命令设置条件，如果条件为真，则执行UPDATE操作；如果条件为假，则执行INSERT操作。

INSERT INTO：使用INSERT INTO命令，可以将数据插入Delta表，但此命令只会插入新行到表中，不会对现有行进行更新操作。

从Delta Lake表读取数据的不同模式

从Delta Lake表读取数据时，有两种可用模式：

1. 全量扫描模式（Full Scan Mode）：此模式用于读取Delta Lake表的全部内容。

2. 增量扫描模式（Incremental Scan Mode）：此模式用于读取自上次读取Delta表以来插入或修改的数据。

批处理与流处理操作在Delta Lake中的重要性

可以在Delta Lake上运行批处理和流处理操作，避免了复杂、冗余的系统和操作挑战。在Delta Lake中，一个表既是批处理表，也是流处理源。就重要性而言，交互式查询、流数据处理和批处理历史回填都能直接与Spark Structured Streaming集成。

要执行加载操作，Delta Lake支持一个称为“upsert”的过程。它从另一个现有的文件系统加载数据到Delta表中。在此过程中，首先检查表中是否已存在具有相同主键的行。如果行存在，则用新数据更新；否则，将其插入表中。

本文涵盖了一些在数据科学和大数据开发者面试中可能会被问到的Delta Lake面试问题。通过参考这些Delta Lake面试问题，可以更好地理解概念并为即将到来的面试制定有效的答案。本文的关键要点是：

Delta Lake是一个ACID兼容的开源存储层，位于现有的数据存储基础设施之上。