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《Delta Lake 流批一体实践》
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Delta Lake 流批一体实践
📚 共计 30 章节
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01
Delta Lake 前世今生
数据湖的痛点、ACID 事务的引入、Delta Lake 核心特性概览。
起源
ACID
02
环境搭建与入门
Spark 与 Delta Lake 版本兼容性、本地开发环境配置、第一个 Delta 表读写。
环境
入门
03
Delta Lake 核心概念
事务日志(Delta Log)、版本控制与时间旅行、Schema 演化与强制。
事务日志
Schema
04
批处理读写实践
使用 DataFrame 进行批量写入、覆盖与追加模式、分区表操作。
批处理
DataFrame
05
流式处理入门
Structured Streaming 基础、从 Delta 表读取流、写入 Delta 表作为流 Sink。
流式
Structured Streaming
06
流批一体架构设计
Lambda 架构 vs Kappa 架构、Delta Lake 的流批一体优势、典型架构图。
架构
Lambda
Kappa
07
Change Data Feed (CDF)
CDF 原理与开启、捕获表变更、下游消费变更数据。
CDF
变更捕获
08
Merge (Upsert) 操作
Merge 语法详解、SCD Type 2 实现、性能调优技巧。
Merge
SCD
09
删除与优化
VACUUM 清理旧版本文件、OPTIMIZE 合并小文件、ZORDER 排序优化。
VACUUM
OPTIMIZE
ZORDER
10
时间旅行实战
按版本号查询、按时间戳查询、数据回滚与恢复。
时间旅行
回滚
11
Schema 管理
自动 Schema 演化、手动 Schema 变更、处理嵌套结构。
Schema
演化
12
并发控制
写冲突与解决策略、Serializable 与 Snapshot Isolation 隔离级别。
并发
隔离级别
13
生成列与约束
生成列定义、CHECK 约束、NOT NULL 约束。
约束
生成列
14
Delta Sharing
数据共享原理、配置 Delta Sharing Server、客户端读取共享数据。
共享
Delta Sharing
15
与 Hive 集成
在 Hive Metastore 中注册 Delta 表、Spark SQL 查询、兼容性注意事项。
Hive
Metastore
16
与 Flink 集成
Flink Delta Connector 配置、流式写入 Delta、Exactly-Once 语义保证。
Flink
Exactly-Once
17
与 Presto/Trino 集成
Presto 读取 Delta 表、性能对比、常见问题。
Presto
Trino
18
Delta Lake on AWS S3
S3 一致性模型、配置优化、最佳实践。
AWS
S3
19
Delta Lake on Azure Data Lake Storage
ADLS Gen2 配置、权限管理、性能调优。
Azure
ADLS
20
Delta Lake on GCP Cloud Storage
GCS 配置、与 Dataproc 集成、注意事项。
GCP
GCS
21
监控与运维
Delta Lake 历史记录查看、表大小与文件数监控、日志分析。
监控
运维
22
性能调优
文件大小控制、分区策略、Bloom Filter 索引、动态分区修剪。
性能
Bloom Filter
23
数据质量保障
数据校验框架、异常数据处理、自动化测试。
质量
校验
24
CI/CD 集成
自动化部署 Delta 表、Schema 变更管理、版本控制策略。
CI/CD
自动化
25
实时数仓案例
用户行为实时分析、订单实时统计、数据一致性保障。
实时数仓
案例
26
CDC 入湖案例
从 MySQL Binlog 捕获变更、实时入 Delta Lake、下游消费。
CDC
Binlog
27
机器学习特征存储
使用 Delta Lake 存储特征、特征工程流水线、在线推理。
ML
特征存储
28
Delta Lake 2.0 新特性
Liquid Clustering、Deletion Vectors、Checkpoint V2。
2.0
Liquid
29
常见问题与排错
文件丢失、元数据损坏、性能瓶颈诊断、社区资源。
排错
FAQ
30
总结与展望
Delta Lake 生态全景、与 Iceberg/Hudi 对比、未来发展趋势。
生态
对比
所属VIP或分类
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