Delta Lake 版本 | Delta Lake 1.0.0 发布，多项新特性重磅发布

赶在 Data + AI Summit 2021 之前，Delta Lake 1.0.0 重磅发布，这个版本是基于 Spark 3.1 的，带来了许多新特性。本文将结合 Michael Armbrust 大牛在 Data + AI Summit 2021 的演讲《Announcing Delta Lake 1.0》来介绍 Delta Lake 1.0.0 版本的一些重要的新特性。

下面是 Announcing Delta Lake 1.0 对应的视频：

Delta Lake 0.1 自 2019年4月开源以来，到现在已经2年了。每个版本都给我们带来了一些比较重要的特性。

目前，数砖的产品每天有超过1EB的数据是从 Delta Lake 上扫描的，占据所有数据扫描的75%，有超过3k的客户在生成环境上使用 Delta Lake。

上面是 Delta Lake 1.0.0 版本比较重要的功能：

•列生成（Generated Columns）•支持多集群写（Multi cluster writes）•云存储独立（Cloud independence）•支持 Spark 3.1•支持 PyPi 安装

Generated Columns

在我们的业务中，我们业务可能只是生成时间戳的数据，比如上面的 eventTime，但是我们又想以分区的数据来组织数据，如果直接使用 eventTime 的话会导致分区过多的问题，一种办法是添加一个 eventDate 字段。这种办法可以解决问题，但是有以下几个问题：

•需要人工的添加字段；•需要在查询中指定这个过滤条件；•可能忘记加这个字段而出现错误或导致性能问题。

为了解决上面那个问题，Delta Lake 引入了 Generated Columns 的功能。这是一种特殊类型的列，它的值是根据用户指定的函数在 Delta 表中的其他列上自动生成的。我们可以使用 Apache Spark 中的大多数内置 SQL 函数来生成这些生成列的值。例如，可以从时间戳列自动生成日期列；对表的任何写入只需要为时间戳列指定数据。

值得注意的是，字节跳动的郭俊在2019年09月给 Spark 社区提了一个类似的功能，参见 SPARK-29031^[1]。

简化存储配置

Delta Lake 现在可以自动加载正在被读写的 Delta 表的公共存储系统所需的正确 LogStore。如果用户在 AWS S3, Azure blob stores, 和 HDFS 上运行 Delta Lake，则不再需要显式配置 LogStore 实现。这还允许同一个应用程序同时读写不同云存储系统上的 Delta 表。Delta 表路径的 scheme 用于动态加载必要的LogStore 实现。注意，使用上面列出的存储系统之外的其他存储系统仍然需要显式配置。

支持多种引擎多种语言读写 Delta 表

Delta Lake 现在允许我们以编程方式直接创建新的 Delta 表（Scala、Java 和 Python），而无需使用 DataFrame API。社区引入了新的 DeltaTableBuilder 和 DeltaColumnBuilder API 来实现所有可以通过 SQL 完成的操作。

支持 PyPI 方式来安装 Delta

我们现在可以通过 PyPI 来安装 Delta Lake，如下：

pip install delta-spark

然后可以通过下面代码访问 Delta Lake 表信息：

from deltalake import DeltaTabledt = DeltaTable("$/iteblog/delta/data/")dt.version()dt.files()

更多关于 Delta Lake 1.0.0 的发布信息可以参见 Delta Lake 1.0.0 Released^[2]

引用链接

[1] SPARK-29031: https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-29031
[2] Delta Lake 1.0.0 Released: https://delta.io/news/delta-lake-1-0-0-released/