01
Delta Lake 概述
实时特征平台面临的挑战 · ACID / Schema Enforcement / Time Travel · 与传统数据湖对比
核心特性架构对比
02
环境搭建
Spark 与 Delta Lake 版本兼容 · Maven/SBT 依赖 · Docker + Jupyter 本地开发
兼容性Docker
03
Delta Lake 基础操作
Create Table · Append / Overwrite · Batch Read · Merge / Delete
DDLDML
04
Schema 管理
Schema 自动演进 (Auto Merge) · 强制校验 · 变更最佳实践
Schema演进
05
Time Travel 与版本管理
版本控制原理 · 时间戳/版本号查询 · Restore 与审计
Time Travel回滚
06
实时写入优化
Micro-batch 策略 · Optimize Write & Auto Compaction · Z-Order 排序
写入Z-Order
07
流式写入 (Structured Streaming)
Delta Lake Streaming Sink · Exactly-Once · Watermark 迟到数据处理
StreamingWatermark
08
CDC 变更数据捕获接入
解析 Debezium / Canal 消息 · CDC 流写入 Delta · Upsert & Delete 事件
CDCDebezium
09
特征工程与 Delta Lake
Feature Store 概念 · Delta 表管理特征 · Point-in-Time 正确性
特征存储时间点
10
特征回溯与回填
历史特征回填策略 · Time Travel 回溯 · 数据倾斜处理
回填倾斜
11
Delta Sharing 与特征分发
Sharing 协议 · 分发特征给在线推理 · 权限控制
Sharing分发
12
性能调优
Target File Size · Bloom Filter 索引 · Dynamic Partition Pruning
调优索引
13
监控与告警
表统计信息 · Spark UI 监控 · 自定义告警 (延迟/失败)
监控告警
14
数据质量保障
Check Constraints · Great Expectations 集成 · 异常数据处理
质量约束
15
生产环境部署
Kubernetes 部署 · 资源隔离与动态分配 · 高可用容灾
K8s高可用
16
Delta Lake 与 Flink 集成
Flink 写入/读取 Delta · 端到端 Exactly-Once
Flink集成
17
Delta Lake 与 Kafka 集成
Kafka 实时数据源 · Delta Sink · 端到端延迟优化
Kafka延迟
18
特征在线服务
Delta 加载至 Redis/Cassandra · 缓存策略 · 低延迟查询
在线缓存
19
特征监控与漂移检测
PSI / KS 检验 · 时效性监控 · 自动告警与回滚
漂移PSI
20
多模态特征融合
结构化 · NLP Embedding · CNN 特征统一存储管理
多模态Embedding
21
Delta Lake 与 MLflow 集成
特征管道与训练衔接 · 版本对齐 · 实验追踪
MLflow实验
22
大规模特征工程
分布式特征计算 · 分组并行写入 · 生命周期管理
大规模生命周期
23
实时特征计算
滑动窗口特征 · Sum/Count/Avg 聚合 · 过期策略
窗口聚合
24
特征数据湖架构设计
Lakehouse 架构 · ODS/DWD/DWS 分层 · 数据血缘
架构分层
25
Delta Lake 与 Hive 集成
Hive Metastore 共享 · Spark SQL 访问 · 互操作
HiveMetastore
26
Delta Lake 与 Presto/Trino 集成
Presto 读取/写入 Delta · 性能对比与优化
PrestoTrino
27
Delta Lake 安全与权限
Ranger/Atlas 表级权限 · 列级脱敏 · TDE/KMS 加密
安全脱敏
28
Delta Lake 迁移实战
Hive/Parquet 迁移 · 数据校验 · 回滚方案
迁移校验
29
Delta Lake 常见问题排查
小文件 · Schema 冲突 · 并发写入冲突 · 性能瓶颈
排查并发
30
综合实战：端到端实时特征平台
需求分析 · 架构设计 · 代码实现 · 性能压测与上线
实战全流程