DataFunSummit：Delta Lake迁移与踩坑实战指南

"3-1+Delta Lake踩坑指北"是一份关于在实际项目中应用Delta Lake技术的经验分享文档，它是在DataFunSummit 2021年5月29日召开的一场多维分析与架构峰会上的讨论内容。Delta Lake是一个开源的、基于Apache Spark的列式存储格式，专为大数据处理和实时数据湖设计，尤其适合处理复杂的更新和删除操作。 项目背景方面，DataFunSummit团队面临了从商业MPP数仓向开源解决方案转型的需求，同时要求在语法兼容性和性能上与现有的Spark环境无缝对接。他们启动于Spark 2.3，并在Spark 3.0中进行了重构，以确保SQL语法一致性、高性能和对核心财务数据表的全面迁移。然而，这个过程遇到了不少挑战，包括Delta Lake早期版本的不支持SQL查询、不同Spark版本对Delta Lake的支持限制以及性能瓶颈，特别是大查询时内存管理的问题。 实现过程中，团队着重于ACID属性的保证，即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability），这使得Delta Lake能够在数据更新时提供可靠的数据一致性。读取Delta表时，涉及了对checkpoint文件的操作，以及根据add和remove标记动态构建当前查询所需的最新数据文件列表。 在更新和删除操作上，团队基于Delta Lake 0.4和Spark 2.3.0进行了定制开发，扩展了对SQL的支持，通过SqlBase.g4等工具实现了这些功能。然而，这一阶段也意味着需要在不同版本的Spark中处理跨表的行级别更新和删除，这是一个技术上的挑战。 这份文档提供了关于如何克服技术难题、进行平稳迁移以及有效管理Delta Lake表的实践经验和教训，对于其他正在或计划采用Delta Lake的团队具有很高的参考价值。通过阅读这份"踩坑指北"，可以了解到在实际部署和优化Delta Lake时可能遇到的关键问题及其解决方案，有助于避免重复犯错，提高数据湖项目的成功率。