给我一个实际的案例，以及完整的pyspark代码，以及详细的解释。具体内容是实现delta lake小文件合并，以及历史数据自动清理的功能。

好的，您的问题是关于如何实现Delta Lake小文件合并以及历史数据自动清理的功能，以下是一个实际的案例，以及对应的PySpark代码和详细解释。

案例背景：假设我们有一个Delta Lake表，其中包含了每天用户的点击行为数据。但是由于数据量庞大，每天会产生大量的小文件，这些小文件会影响查询性能，因此需要将小文件合并成大文件。另外，我们需要自动清理历史数据，以保证表中数据的时效性和查询效率。

解决方案：我们可以使用PySpark的Delta Lake API来实现小文件合并和历史数据自动清理的功能。具体步骤如下：

1. 安装PySpark和Delta Lake库

!pip install pyspark
!pip install delta-spark

2. 创建Delta Lake表

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("delta_lake_example") \
    .getOrCreate()

# 创建Delta Lake表
df = spark.range(1000)
df.write.format("delta").mode("overwrite").save("/mnt/delta_lake/clicks")

3. 小文件合并

使用`OPTIMIZE`命令可以将小文件合并成大文件，从而提高查询性能。`OPTIMIZE`命令将会为表重新组织数据，删除删除掉已删除记录，将小文件合并成大文件，并重新构建索引等。

from delta.tables import *
from pyspark.sql.functions import *

# 加载Delta Lake表
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/mnt/delta_lake/clicks")

# 合并小文件
deltaTable \
  .alias("clicks") \
  .merge(mergeSchema=True) \
  .whenMatchedUpdateAll() \
  .whenNotMatchedInsertAll() \
  .execute()

4. 历史数据自动清理

为了保证表中数据的时效性和查询效率，我们可以设置一个定时任务，定期清理过期的数据。Delta Lake提供了`VACUUM`命令来清理过期数据。

# 设置过期天数
retention_days = "7"

# 清理过期数据
deltaTable.vacuum(retention_hours=int(retention_days)*24)

5. 完整的PySpark代码

# 安装PySpark和Delta Lake库
!pip install pyspark
!pip install delta-spark

# 创建Delta Lake表
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("delta_lake_example") \
    .getOrCreate()

df = spark.range(1000)
df.write.format("delta").mode("overwrite").save("/mnt/delta_lake/clicks")

# 小文件合并
from delta.tables import *
from pyspark.sql.functions import *

deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/mnt/delta_lake/clicks")

deltaTable \
  .alias("clicks") \
  .merge(mergeSchema=True) \
  .whenMatchedUpdateAll() \
  .whenNotMatchedInsertAll() \
  .execute()

# 历史数据自动清理
retention_days = "7"

deltaTable.vacuum(retention_hours=int(retention_days)*24)

以上就是实现Delta Lake小文件合并和历史数据自动清理的完整PySpark代码和详细解释。希望对您有所帮助！