简化与扩展：使用Delta Lake优化数据工程管道

在《简化与扩展数据工程管道：使用Delta Lake》的这份资料中，作者乔·威登（Joe Widen）和丹尼·李（Denny Lee）作为Databricks公司的资深解决方案架构师和开发者倡导者，分享了如何通过Delta Lake技术来提升现代数据工程管道的效率和可扩展性。Delta Lake是一个开源的、基于Apache Spark的数据湖解决方案，它旨在简化数据处理流程，同时支持大规模数据处理。 在2019年7月23日的研讨会上，他们讨论了如何使Apache Spark变得更强大，特别是在处理实时数据和构建持久化的数据存储方面。Delta Architecture被提到是超越Lambda Architecture（一种常见的大数据处理架构，强调快速响应时间）的一个新步骤。Lambda Architecture通常分为三个层：批处理层（用于历史数据分析）、实时层（实时处理和更新数据）和流处理层（持续处理实时事件），而Delta Lake通过提供一致的、即席查询能力，减少了数据处理的复杂性和延迟。 乔·威登拥有五年以上的Spark和Hadoop工作经验，曾在Hortonworks和Capital One等公司任职，他的专长有助于客户成功地利用Databricks统一分析平台，提高性能和数据管理效率。丹尼·李则是一位实践型分布式系统和数据科学工程师，拥有丰富的开发互联网规模基础设施、数据平台和预测分析系统的经验，他在云环境和本地部署场景下都能提供深入见解。 该研讨会的背景部分提到了两个关键日期，一是关于如何通过Delta Lake优化Spark的会议，二是关于Delta Architecture如何超越Lambda Architecture的深入探讨。参与者可以期待获取会议录音和幻灯片，以及后续跟进的链接。在整个过程中，与会者被建议保持静音，有问题可以通过右边的问题面板提问。