Delta Lake - 走进 Databricks
今天笔者带大家走进 Databricks，基于 Databricks Cloud 社区版本进行实验，并在 Databricks Notebook 中对 Delta Lake 商业版本进行实战操作。
Databricks 版图
关于 Databricks 的故事，使用过 Apache Spark 的读者应该都比较了解，这里略作补充。
Databricks 是 Apache Spark 的商业化公司，致力于提供基于 Spark 的云服务，用于数据集成和数据管道等服务。
我们通过上面的一张图便可初步知其貌：
Databricks 提供统一的数据分析平台，一个用于大规模数据工程和协作的数据科学的云平台。
从上图可知，Databricks 统一的数据分析平台由三部分组成：
数据科学工作台平台
协作的 Notebooks
机器学习 Runtime
托管的 MLflow
统一的数据服务
Delta Lake
Databricks Runtime
企业云服务
企业安全，使用统一的数据安全方法保护用户的大数据和 ML 工作流。
Databricks 涉及技术包括 Apache Spark、Delta Lake、Tensorflow、MLflow 和 R。
关于 Databricks 感兴趣的读者可以访问 databricks 官网进一步学习。
Try Databricks
Databricks 云平台提供了企业版本和社区版本。
对于企业版本，提供了 14 天的全部特性的试用功能，但是不包含云费用（比如 AWS、Azure），其实这块费用很低。
Databricks 社区版本提供的功能有：
存储限制为 6GB 的单个集群，没有 worker 节点
没有协作功能，提供基本的 notebook
限制最多 3 个用户使用
公共环境分享用户的工作
笔者在本篇文章中主要会以 Databricks 社区版本给大家讲解 Delta Lake 商业版本的使用，读者可以参考之前学过的 Delta Lake 开源版本。
1. 创建运行环境
笔者创建一个 Databricks Runtime 版本为：Runtime: 6.1 其中 Scala 版本为 2.11，Spark 版本为 2.4.4。
2. 创建 Notebook
创建的 Notebook 可以在集群中找到，如下：
3. Databricks 数据集
笔者本来准备了一些数据集，但是 Databricks 在 DBFS 分布式存储系统（可以当作 HDFS）上存储了各种数据集，可以使用这些数据集来学习 Apache Spark 或测试算法。
Databricks 文件系统（DBFS）是安装在 Databricks 工作区中的分布式文件系统，可在Databricks 集群上使用。DBFS 具有以下优点：
允许载存储对象，以便无需凭据即可无缝访问数据。
允许使用目录和文件而不是存储 URL 与对象存储进行交互。
将文件保留到对象存储中，因此在终止集群后不会丢失数据。
查看 Databricks 提供的数据集：
%python
display(dbutils.fs.ls("/databricks-datasets"))
使用 Python 访问 README 数据：
%python
with open("/dbfs/databricks-datasets/README.md") as f:
x = ''.join(f.readlines())
print(x)
4. 创建表
使用 CSV 格式的数据文件来创建 Spark 表：
DROP TABLE IF EXISTS diamonds;
CREATE TABLE diamonds USING CSV OPTIONS (path "/databricks-datasets/Rdatasets/data-001/csv/ggplot2/diamonds.csv", header "true")
5. 查询表
查询上面在 Spark 中创建的 diamonds 表：
SELECT color, avg(price) AS price FROM diamonds GROUP BY color ORDER BY COLOR
到此，笔者简单介绍了在 Databricks 中使用 Spark，然后回到我们的主题 Delta Lake。
Databricks Delta Lake
接下来笔者讲解在 Databricks 服务中使用 Delta Lake，主要以 Spark SQL 方式，Scala 和 Python 编程语言之前文章中涉及很多。
1. 创建 Delta 表
DROP TABLE IF EXISTS events;
CREATE TABLE events
USING delta
PARTITIONED BY (date)
SELECT action, from_unixtime(time, 'yyyy-MM-dd') as date
FROM json.`/databricks-datasets/structured-streaming/events/`;
可以点击上图 Spark Jobs 中的 View，查看 Spark Jobs 执行的日志：
2. 查看 Delta 表数据
2.1 查询表明细：
SELECT * FROM events
输出结果：
2.2 总数：
SELECT count(*) FROM events
输出结果：
2.3 汇总并可视化现实结果：
SELECT date, action, count(action) AS action_count FROM events GROUP BY action, date ORDER BY date, action
输出结果：
Databricks Notebook 中提供了十几种常用的可视化数据展示图表。
3. 生成历史数据
为了生成历史数据，可以将原始数据的日期后移2天，即：
INSERT INTO events
SELECT action, from_unixtime(time-172800, 'yyyy-MM-dd') as date
FROM json.`/databricks-datasets/structured-streaming/events/`;
3.1 查询总数
SELECT count(*) FROM events
输出结果：
3.2 汇总并可视化展示
SELECT date, action, count(action) AS action_count FROM events GROUP BY action, date ORDER BY date, action
输出结果：
4. 查看指定分区的信息
DESCRIBE EXTENDED events PARTITION (date='2016-07-25')
输出结果：
根据 # Storage Information 展示的内容，events 其实就是存储在 default 数据库下面的表。
5. 优化表
OPTIMIZE events
输出表的统计信息：
6. 查看表的操作历史
笔者在前面的文章中介绍过，对于 Delta 表的操作，都是有历史版本记录，便于查询指定版本的历史数据。
查看表历史记录：
DESCRIBE HISTORY events
可以看出笔者共执行三次操作：
使用 create table as select 方式创建 Delta 表并插入数据
执行 insert 插入数据
执行 optimize 优化表
7. 查看表详细信息
DESCRIBE DETAIL events
8. 查看表格式
DESCRIBE FORMATTED events
Vacuum
VACUUM [db_name.]table_name|path [RETAIN num HOURS] [DRY RUN]
通过在 Delta 表上运行 vacuum 命令，递归与表关联的目录，并删除不再处于该表的事务日志的最新状态且早于保留阈值的文件。默认保留阈值为7天。Delta 表上的 VACUUM 操作不会自动触发。
如果在 Delta 表上运行VACUUM，则可能无法恢复到默认的7天数据保留期之前的版本。
为了删除当前快照之外的所有文件，需要在执行 Vaccum 时指定一个很小的值，因为 Delta Lake 默认的保留时长是7天。比如：
VACUUM events RETAIN 0 HOURS
但是提交执行后，发现报错，信息如下：
Error in SQL statement: IllegalArgumentException: requirement failed: Are you sure you would like to vacuum files with such a low retention period? If you have
writers that are currently writing to this table, there is a risk that you may corrupt the
state of your Delta table.
If you are certain that there are no operations being performed on this table, such as
insert/upsert/delete/optimize, then you may turn off this check by setting:
spark.databricks.delta.retentionDurationCheck.enabled = false
If you are not sure, please use a value not less than "168 hours".
设置之前创建的集群环境，配置 Spark 参数：spark.databricks.delta.retentionDurationCheck.enabled = false
然后重启集群后，再次执行即可。
Delta Lake 0.5.0
值得高兴的是，昨天发布了 Delta Lake 0.5.0 版本，该版本引入了对 Presto/Athena 的支持并提高了并发性。该版本的主要功能包括：
支持使用 manifest 文件的其他处理引擎 现在可以使用 manifest 文件从 Presto 和 Amazon Athena 查询 Delta 表，使用 Scala、Java、Python 和 SQL API 生成 manifest 文件。
改进了所有 Delta Lake 操作的并发性
改进了对文件压缩的支持
改进了 insert-only merge 的性能
Convert-to-Delta 的 SQL 支持 现在可以使用 SQL 将 Parquet 表转换为 Delta，0.4.0 版本中已支持 Scala、Java 和 Python。
-- Convert unpartitioned parquet table at path 'path/to/table'
CONVERT TO DELTA parquet.`path/to/table`
-- Convert partitioned parquet table at path 'path/to/table' and partitioned by integer column named 'part'
CONVERT TO DELTA parquet.`path/to/table` PARTITIONED BY (part int)
对 Snowflake 和 Redshift Spectrum 的实验支持 可以从 Snowflake 和 Redshift Spectrum 中查询 Delta 表。
总结
Databricks Delta Lake 商业版本的功能相对开源版本来说，还是比较全面的，比如对 Spark SQL 的支持以及一些工具使用。Delta Lake 开源社区也在快速迭代更新和引入新的功能，0.5.0 版本的发布更是提升了操作并发性和压缩性能。