作者：吴威，花名无谓，阿里巴巴高级技术专家，2008年加入阿里巴巴集团，先后在B2B和阿里云工作，一直从事大数据和分布式计算相关研究，作为主要开发和运维。人员经历了阿里内部大数据集群的上线和发展壮大，现在阿里云EMR团队，负责Spark、Hadoop等计算引擎研发。

本文的例子来自 Delta Lake 官方教程。因为官方教程是基于商业软件 Databricks Community Edition 构建，虽然教程中使用的软件特性都是开源 Delta Lake 版本所具备的，但是考虑到国内的网络环境，注册和使用 Databricks Community Edition 门槛较高。所以本文尝试基于开源的 Jupiter Notebook 重新构建这个教程。

准备一个环境安装 Spark 和 jupyter

本文基于 Linux 构建开发环境，同时使用的软件比如 conda、jupyter以及 pyspark 等都可以在 Windows 和 MacOS 上找到，理论上来说也完全可以在这两个系统上完成此教程。

假设系统已经安装 anaconda 或 miniconda，我们使用 conda 来构建开发环境，可以非常方便的安装 pyspark 和 jupyter notebook

conda create --name spark
conda activate sparkconda install pyspark
conda install -c conda-forge jupyterlab

环境变量设置

我们在设置一些环境变量之后，就可以使用 pyspark 命令来创建 jupyter notebook 服务

export SPARK_HOME=$HOME/miniconda3/envs/spark/lib/python3.7/site-packages/pysparkexport PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS='notebook'

启动服务（注意这里的参数里指定了 Delta Lake 的 package，Spark 会帮忙自动下载依赖）：

pyspark --packages io.delta:delta-core_2.11:0.5.0

接下去所有代码在 notebook 里运行

下载需要 parquet 文件

%%bash
rm -fr /tmp/delta_demomkdir -p /tmp/delta_demo/loans/ wget -O /tmp/delta_demo/loans/SAISEU19-loan-risks.snappy.parquet https://pages.databricks.com/rs/094-YMS-629/images/SAISEU19-loan-risks.snappy.parquet
ls -al /tmp/delta_demo/loans/

Delta Lake的批流处理

在这里我们进入正题，开始介绍 Delta Lake 的批流处理能力。

首先，我们通过批处理的形式创建一张 Delta Lake 表，数据来自前面我们下载的 parquet 文件，可以和方便的把一张 parquet 表转换为 Delta Lake 表：

import os
import shutil
from pyspark.sql.functions import *delta_path = "/tmp/delta_demo/loans_delta"# Delete a new delta table with the parquet file
if os.path.exists(delta_path):print("Deleting path " + delta_path)shutil.rmtree(delta_path)# Create a new delta table with the parquet file
spark.read.format("parquet").load("/tmp/delta_demo/loans") \.write.format("delta").save(delta_path)
print("Created a Delta table at " + delta_path)

我来查一下这张表，数据量是否正确：

# Create a view on the table called loans_delta
spark.read.format("delta").load(delta_path).createOrReplaceTempView("loans_delta")
print("Defined view 'loans_delta'")spark.sql("select count(*) from loans_delta").show()Defined view 'loans_delta'
+--------+
|count(1)|
+--------+
|   14705|
+--------+

接下去我们会使用Spark Streaming流式写入这张 Delta Lake 表，同时展示 Delta Lake 的 Schema enforcement 能力（本文省略了流式写 Parquet 表的演示部分，那部分指出了 parquet 文件的不足，比如无法强制指定 Schema ）

import random
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *def random_checkpoint_dir():return "/tmp/delta_demo/chkpt/%s" % str(random.randint(0, 10000))# User-defined function to generate random statestates = ["CA", "TX", "NY", "IA"]@udf(returnType=StringType())
def random_state():return str(random.choice(states))# Generate a stream of randomly generated load data and append to the delta table
def generate_and_append_data_stream_fixed(table_format, table_path):stream_data = spark.readStream.format("rate").option("rowsPerSecond", 50).load() \.withColumn("loan_id", 10000 + col("value")) \.withColumn("funded_amnt", (rand() * 5000 + 5000).cast("integer")) \.withColumn("paid_amnt", col("funded_amnt") - (rand() * 2000)) \.withColumn("addr_state", random_state()) \.select("loan_id", "funded_amnt", "paid_amnt", "addr_state")   # *********** FIXED THE SCHEMA OF THE GENERATED DATA *************query = stream_data.writeStream \.format(table_format) \.option("checkpointLocation", random_checkpoint_dir()) \.trigger(processingTime="10 seconds") \.start(table_path)return query

启动两个流式作业：

stream_query_1 = generate_and_append_data_stream_fixed(table_format = "delta", table_path = delta_path)
stream_query_2 = generate_and_append_data_stream_fixed(table_format = "delta", table_path = delta_path)

因为 Delta Lake 的乐观锁机制，多个流可以同时写入一张表，并保证数据的完整性。

通过批处理的方式来查询一下当前表中的数据量，我们发现有数据被插入了：

spark.sql("select count(*) from loans_delta").show()
+--------+
|count(1)|
+--------+
|   17605|
+--------+

接下去我们停止所有流的写入，接下去会展示 Delta Lake 的其他特性

# Function to stop all streaming queries
def stop_all_streams():# Stop all the streamsprint("Stopping all streams")for s in spark.streams.active:s.stop()print("Stopped all streams")print("Deleting checkpoints")shutil.rmtree("/tmp/delta_demo/chkpt/", True)print("Deleted checkpoints")stop_all_streams()
Schema evolution（Schema演化）

Delta Lake 支持Schema演化，也就是说我们可以增加或改变表字段。接下去的批处理 SQL 会新增加一些数据，同时这些数据比之前的多了一个“closed”字段。我们将新的 DF 配置参数 mergeSchema 为 true 来显示指明 Delta Lake 表 Schema 的演化：

cols = ['loan_id', 'funded_amnt', 'paid_amnt', 'addr_state', 'closed']items = [(1111111, 1000, 1000.0, 'TX', True),(2222222, 2000, 0.0, 'CA', False)
]loan_updates = spark.createDataFrame(items, cols) \.withColumn("funded_amnt", col("funded_amnt").cast("int"))loan_updates.write.format("delta") \.mode("append") \.option("mergeSchema", "true") \.save(delta_path)

来看一下插入新数据之后的表内容，新增加了 closed 字段，之前的老数据行这个字段默认为 null。

spark.read.format("delta").load(delta_path).show()
+-------+-----------+---------+----------+------+
|loan_id|funded_amnt|paid_amnt|addr_state|closed|
+-------+-----------+---------+----------+------+
|      0|       1000|   182.22|        CA|  null|
|      1|       1000|   361.19|        WA|  null|
|      2|       1000|   176.26|        TX|  null|
|      3|       1000|   1000.0|        OK|  null|
|      4|       1000|   249.98|        PA|  null|
|      5|       1000|    408.6|        CA|  null|
|      6|       1000|   1000.0|        MD|  null|
|      7|       1000|   168.81|        OH|  null|
|      8|       1000|   193.64|        TX|  null|
|      9|       1000|   218.83|        CT|  null|
|     10|       1000|   322.37|        NJ|  null|
|     11|       1000|   400.61|        NY|  null|
|     12|       1000|   1000.0|        FL|  null|
|     13|       1000|   165.88|        NJ|  null|
|     14|       1000|    190.6|        TX|  null|
|     15|       1000|   1000.0|        OH|  null|
|     16|       1000|   213.72|        MI|  null|
|     17|       1000|   188.89|        MI|  null|
|     18|       1000|   237.41|        CA|  null|
|     19|       1000|   203.85|        CA|  null|
+-------+-----------+---------+----------+------+
only showing top 20 rows

新的数据行具有 closed 字段：

spark.read.format("delta").load(delta_path).filter(col("closed") == True).show()
+-------+-----------+---------+----------+------+
|loan_id|funded_amnt|paid_amnt|addr_state|closed|
+-------+-----------+---------+----------+------+
|1111111|       1000|   1000.0|        TX|  true|
+-------+-----------+---------+----------+------+

Delta Lake 表的删除操作

除了常规的插入操作，Delta Lake 还支持 update 和 delete 等功能，可以更新表格内容。下面展示删除操作，我们希望删除表格中贷款已经被完全还清的记录。下面几条命令可以简单和清晰的展示删除过程。

首先，我们看看符合条件的记录有多少条：

spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM loans_delta WHERE funded_amnt = paid_amnt").show()+--------+
|count(1)|
+--------+
|    5134|
+--------+

然后，我们执行一个 delete 命令：

from delta.tables import *deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, delta_path)
deltaTable.delete("funded_amnt = paid_amnt")

最后，我们看一下删除后的结果，发现符合条件的记录都已被删除：

spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM loans_delta WHERE funded_amnt = paid_amnt").show()
+--------+
|count(1)|
+--------+
|       0|
+--------+

版本历史和回溯

Delta Lake 还具有很强大历史版本记录和回溯功能。history()方法清晰的展示了刚才那张表的修改记录，包括最后一次 Delete 操作。

deltaTable.history().show()+-------+-------------------+------+--------+----------------+--------------------+----+--------+---------+-----------+--------------+-------------+
|version|          timestamp|userId|userName|       operation| operationParameters| job|notebook|clusterId|readVersion|isolationLevel|isBlindAppend|
+-------+-------------------+------+--------+----------------+--------------------+----+--------+---------+-----------+--------------+-------------+
|     10|2020-02-22 22:14:06|  null|    null|          DELETE|[predicate -> ["(...|null|    null|     null|          9|          null|        false|
|      9|2020-02-22 22:13:57|  null|    null|           WRITE|[mode -> Append, ...|null|    null|     null|          8|          null|         true|
|      8|2020-02-22 22:13:52|  null|    null|STREAMING UPDATE|[outputMode -> Ap...|null|    null|     null|          6|          null|         true|
|      7|2020-02-22 22:13:50|  null|    null|STREAMING UPDATE|[outputMode -> Ap...|null|    null|     null|          6|          null|         true|
|      6|2020-02-22 22:13:42|  null|    null|STREAMING UPDATE|[outputMode -> Ap...|null|    null|     null|          4|          null|         true|
|      5|2020-02-22 22:13:40|  null|    null|STREAMING UPDATE|[outputMode -> Ap...|null|    null|     null|          4|          null|         true|
|      4|2020-02-22 22:13:32|  null|    null|STREAMING UPDATE|[outputMode -> Ap...|null|    null|     null|          2|          null|         true|
|      3|2020-02-22 22:13:30|  null|    null|STREAMING UPDATE|[outputMode -> Ap...|null|    null|     null|          2|          null|         true|
|      2|2020-02-22 22:13:22|  null|    null|STREAMING UPDATE|[outputMode -> Ap...|null|    null|     null|          1|          null|         true|
|      1|2020-02-22 22:13:20|  null|    null|STREAMING UPDATE|[outputMode -> Ap...|null|    null|     null|          0|          null|         true|
|      0|2020-02-22 22:13:18|  null|    null|           WRITE|[mode -> ErrorIfE...|null|    null|     null|       null|          null|         true|
+-------+-------------------+------+--------+----------------+--------------------+----+--------+---------+-----------+--------------+-------------+

如果我们希望看一下刚才删除操作前的数据表状态，可以很方便的回溯到前一个快照点，并进行再次查询（我们可以看到被删除的记录又出现了）。

previousVersion = deltaTable.history(1).select("version").collect()[0][0] - 1spark.read.format("delta") \.option("versionAsOf", previousVersion) \.load(delta_path) \.createOrReplaceTempView("loans_delta_pre_delete") \spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM loans_delta_pre_delete WHERE funded_amnt = paid_amnt").show()+--------+
|count(1)|
+--------+
|    5134|
+--------+

结论

本文通过 jupyter notebook 工具演示了 Delta Lake 的官方教程，你可以在原文链接末尾下载到完整的 notebook 文件。

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