delete操作 spark spark删除某一列

简介

Delta Lake是Spark计算框架和存储系统之间带有Schema信息数据的存储中间层。它给Spark带来了三个最主要的功能：

第一，Delta Lake使得Spark能支持数据更新和删除功能；

第二，Delta Lake使得Spark能支持事务；

第三，支持数据版本管理，运行用户查询历史数据快照。

核心特性

1. ACID事务：为数据湖提供ACID事务，确保在多个数据管道并发读写数据时，数据能保持完整性。
2. 数据版本管理和时间旅行：提供了数据快照，使开发人员能够访问和还原早期版本的数据以进行审核、回滚或重现实验
3. 可伸缩的元数据管理：存储表或者文件的元数据信息，并且把元数据也作为数据处理，元数据与数据的对应关系存放在事务日志中；
4. 流和批统一处理：Delta中的表既有批量的，也有流式和sink的；
5. 数据操作审计：事务日志记录对数据所做的每个更改的详细信息，提供对更改的完整审计跟踪；
6. Schema管理功能：提供自动验证写入数据的Schema与表的Schema是否兼容的能力，并提供显示增加列和自动更新Schema的能力；
7. 数据表操作(类似于传统数据库的SQL)：合并、更新和删除等，提供完全兼容Spark的Java/scala API；
8. 统一格式：Delta中所有的数据和元数据都存储为Apache Parquet。

Delta的特性实现是基于事务日志，比如ACID事务管理、数据原子性、元数据处理和时间旅行等功能。所以接下来详细介绍事务日志。

事务日志

事务日志是理解delta lake的关键，因为它是贯穿其许多最重要功能的公共线程，包括ACID事务、可伸缩元数据处理、时间旅行等等。

事务日志是什么？

是自delta lake表创建以来在该表上执行的每个事务的有序记录。当用户创建delta lake数据表时，该表的事务日志将自动创建在delta lake子目录_delta_log中。

事务日志路径，跟用户创建的表的数据文件和元数据文件存放在同一路径。

当用户对该表进行更改时，这些更改将作为有序的原子操作记录在事务日志中。每次提交都以json文件的形式写出，从000000.json开始。对表的其他更改将按升序数字顺序生成后续的json文件，以便下一次提交以000001.json的形式写出，下面以000002.json的形式写出，依此类推。

每次更改提交都拆分成原子操作，然后将这些原子操作有序的进行提交和操作，并记录在事务日志中。如下是给表增加4行数据事务日志，Delta会将这个操作拆分成4个原子操作，每个操作表示增加一行数据。

事务日志的工作方式？

1、每当用户执行修改表的操作（例如插入、更新或删除）时，Delta Lake会将用户的操作分解成如下一系列的原子操作组成的离散步骤：

• 添加文件–添加数据文件。
• 移除文件–移除数据文件。
• 更新元数据–更新表的元数据（例如，更改表的名称、模式或分区）。
• 设置事务–记录结构化流作业已提交具有给定ID的微批处理。
• 更改协议–通过将事务日志切换到最新的软件协议来启用新特征，可扩展性保证，比如存储系统可以增加新的软件。
• 提交信息–包含有关提交的信息，哪些操作是在何时何地执行的。

然后，将这些操作将作为有序的、称为提交的原子单元记录在事务日志中；

2、文件级事务日志：每个操作生成一个事务日志文件，日志文件中记录了所有的有序原子操作；

3、使用检查点文件，快速重新计算数据表状态：

delta lake每提交10次就会自动生成检查点文件。这些检查点文件在一个时间点上保存了整个表的状态，采用Parque格式，对spark来说既快捷又容易读取。换句话说，它们为spark阅读器提供了一种“快捷方式”，可以完全复制表的状态，从而使spark避免重新处理可能是数千个小而低效的json文件。

为了提高速度，spark可以运行listfrom操作来查看事务日志中的所有文件，快速跳到最新的检查点文件，并且只处理自保存最新的检查点文件以来所做的json提交。

4、以乐观并发方式处理并发读写，过程如下：

• 记录起始表版本
• 记录读/写
• 尝试提交
• 如果提交失败，重新读并检查读到的内容是否有变化
• 重复之前的步骤直到提交成功。

事务日志用途是什么？

1、唯一的真理来源

• 是跟踪所有用户对表所做的所有更改的中央存储库；
• 根据事务日志，保证用户看到的表始终是最新版本的；
• 用户不能对表进行不同的、有冲突的更改；
• 记录每一次操作成功后表的状态，包括对应的元数据等信息。

2、保证delta lake的原子性

只记录完全执行成功的事务（比如插入或更新），并将该记录作为唯一的真实来源，当发生错误和失败时，根据事务日志确定最新版本的完整数据。

3、数据版本管理：事务日志中会记录每个状态的表的时间戳和版本

4、审计：记录每次操作的详细信息，提供了一个可验证的过程流

使用方法

详细请参考：https://docs.delta.io/latest/index.html

Delta提供完全兼容Spark的Java/scala API。使用方法如下：

1、Delta包引入（前提是提前安装Spark 2.4.0以后的新版本）

2、配置底层的存储系统，目前Delta支持直接本地存储、HDFS、Amazon S3和Azure存储服务。默认为本地存储。

3、使用，目前完整的功能支持Java和Scala，部分功能支持Python。

目前支持的操作包括：

表批量读写：

创建表

分区数据

查看表

查看表的历史版本（根据时间戳或者版本号）

表更新写入

向表中追加数据

重新表中数据

自动更新表的schema

手工替换表的schema和分区

显示数据表的视图

表流式读写：

做为stream源

做为sink源

表的其他操作：

删除

更新

合并插入

其他命令：

vacuum：清空不再需要的数据

history：查看操作的历史记录，包括操作、用户和时间戳等信息

分析不足

最重要的事务日志直接跟数据存放在一起；

没有权限和用户管理；

不支持多表事务和外键，只支持单表级事务；

只有表级视图，没有整个数据湖的全局视图；