delta操作对象存储

Delta Lake是一种开源的列式存储格式，它专为Apache Spark设计，旨在提供一种高效、安全的方式来处理不断增长的数据湖。在 Delta 中，数据存储在对象存储服务（如Amazon S3、Azure Blob Storage或Hadoop HDFS）上，并通过增量更新的方式实现：

1. **数据模型**：
Delta 数据集由一系列的元数据快照组成，每个快照代表一个具体的事务状态。这允许高效的读取历史数据版本，同时通过跟踪修改的列和行来减少数据复制。

2. **版本控制**：
Delta 使用时间戳和哈希值来追踪数据更改，每次对表进行写入都会生成一个新的版本，而旧版本会被保留。这样可以轻松地回滚到先前的状态，同时保证一致性。

3. **实时性和高可用**：
Delta 支持实时写入，新的写入会立即反映在后续查询中，这对于处理大量实时数据非常有用。此外，对象存储的分布式特性使得Delta能够很容易地扩展到大规模集群。

4. **集成性**：
因为它是Spark的一部分，所以Delta可以无缝与其他Spark生态系统组件协同工作，例如Spark Streaming、Structured Streaming和Spark SQL。