Apache Spark Delta Lake 事务日志实现源码分析

2019-09-25 1099

Apache Spark Delta Lake 事务日志实现源码分析

我们已经在这篇文章详细介绍了 Apache Spark Delta Lake 的事务日志是什么、主要用途以及如何工作的。那篇文章已经可以很好地给大家介绍 Delta Lake 的内部工作原理，原子性保证，本文为了学习的目的，带领大家从源码级别来看看 Delta Lake 事务日志的实现。在看本文时，强烈建议先看一下《深入理解 Apache Spark Delta Lake 的事务日志》文章。

Delta Lake 更新数据事务实现

Delta Lake 里面所有对表数据的更新（插入数据、更新数据、删除数据）都需要进行下面这些步骤，其主要目的是把删除哪些文件、新增哪些文件等记录写入到事务日志里面，也就是 _delta_log 目录下的 json 文件，通过这个实现 De

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深入理解 Apache Spark Delta Lake 的事务日志

深入理解 Apache Spark Delta Lake 的事务日志事务日志是理解Delta Lake 的关键，因为它是贯穿许多最重要功能的通用模块，包括 ACID 事务、可扩展的元数据处理、时间旅行（time travel）等。本文我们将探讨事务日志（Transaction Log）是什么，它在文件级别是如何工作的，以及它如何为多个并发读取和写入问题提供优雅的解决方案。事务日志（Transaction Log）是什么 Delta Lake事务日志（也称为 DeltaLog）是Delta Lake 表上执行每次事务的有序记录。具体形式如下： yangping.wyp@yangping.wyp:/tmp/delta-table/_delta_log| ⇒ ll total 280 -rw-r--r-- 1 yangping.w

2019-09-26

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Apache Spark Delta Lake 写数据使用及实现原理代码解析 Delta Lake 写数据是其最基本的功能，而且其使用和现有的 Spark 写 Parquet 文件基本一致，在介绍 Delta Lake 实现原理之前先来看看如何使用它，具体使用如下： df.write.format("delta").save("/data/yangping.wyp/delta/test/") //数据按照 dt 分区 df.write.format("delta").partitionBy("dt").save("/data/yangping.wyp/delta/test/") // 覆盖之前的数据 df.write.format("delta").mode(SaveMode.Overwrite).save("/data/ya

2019-09-26

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