Apache Spark Delta Lake 事务日志实现源码分析
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
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Apache Spark Delta Lake 写数据使用及实现原理代码解析
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
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