版本控制和架构实施来维护数据质

[Habib01]

什么是三角洲湖？
三角洲湖标志

Delta Lake由 Databricks 开发，可与 Spark 无缝协作，使其成为已投资 Spark 生态系统的组织的热门选择。它是一个开源存储层，可为 Apache Spark 和大数据工作负载带来 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务。

基于 Delta Lake 的数据湖简化了数据仓储和机器学习，通过可扩展的元数据、

三角洲湖特色
这些关键特性使 Delta Lake 成为现代数据处理的良好解决方案：

ACID 事务：传统数据湖通常难以维持数据一致性。为了克服这个问题，Delta Lake 将与数 突尼斯电话数据 据库相关的 ACID 属性引入到数据湖中。这意味着您可以对数据执行复杂的操作，而不必担心损坏或不一致，即使过程中出现问题也是如此。
数据版本控制和时间旅行：随着GDPR等数据法规 变得更加严格，跟踪数据随时间的变化变得非常有价值。 Delta Lake 的时间旅行功能允许您访问和恢复以前版本的数据。这对于合规性以及使用不同版本的数据集进行实验非常有用。
统一批处理和流处理：传统上，组织需要单独的系统来进行批处理（一次处理大量数据）和流处理（实时处理数据）。 Delta Lake 弥补了这一差距，因此您可以为两者使用相同的系统。这简化了您的数据架构，并允许您构建更灵活的数据管道。
可扩展的元数据管理：随着数据量增长到 PB 级，管理元数据（有关数据的数据）变得困难。因此，许多系统在处理数百万个文件时速度会显着降低。然而，Delta Lake 可以处理大规模数据而不会降低性能，因此适合非常大的数据湖。
优化读写：在大数据场景下，性能至关重要。 Delta Lake 结合了数据跳过、缓存和压缩来加速读写操作。这意味着更快的查询和更有效地利用计算资源，从而节省云环境中的成本。
PySpark 的大数据基础知识课程深入研究了 Spark 的现代数据处理。这是对这项强大技术的精彩回顾。

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Apache Iceberg 和 Delta Lake：相似之处
由于 Apache Iceberg 和 Delta Lake 都处理大量数据，让我们检查一下它们的基本相似之处。

ACID事务和数据一致性
这两种工具都可以使用 ACID 事务和版本控制来提供完整的数据一致性。然而，Iceberg在阅读上使用融合方法，而Delta Lake则采用写时合并策略。

因此，每个人对性能和数据的管理方式都不同。 Iceberg 可以为模式演进提供全面支持，而 Delta Lake 则强制执行模式合规性。