教程：Delta Lake

项目
08/30/2024

本教程介绍 Azure Databricks 上的常见 Delta Lake 操作，包括：

创建表。
在表中更新插入。
从表中读取。
显示表历史记录。
查询表的旧版本。
优化表。
添加 Z 顺序索引。
清空未引用的文件。

可以从附加到 Azure Databricks 计算资源（例如群集）的笔记本内部运行本文中的示例 Python、Scala 和 SQL 代码。还可以从与 Databricks SQL 中的 SQL 仓库关联的查询中运行本文中的 SQL 代码。

准备源数据

本教程依赖于名为 People 10 M 的数据集。其中包含 1000 万条虚构记录，这些记录保存了有关人员的事实，例如名字和姓氏、出生日期和工资。本教程假设此数据集位于与目标 Azure Databricks 工作区关联的 Unity Catalog 卷中。

若要获取本教程的 People 10 M 数据集，请执行以下操作：

转到 Kaggle 中的 People 10 M 页面。
单击“下载”，将名为 archive.zip 的文件下载到本地计算机。
提取 archive.zip 文件中名为 export.csv 的文件。 export.csv 文件包含本教程的数据。

若要将 export.csv 文件上传到卷，请执行以下操作：

在边栏上，单击“目录”。
在“目录资源管理器”中，浏览并打开要将 export.csv 文件上传到的卷。
单击“上传到此卷”。
在本地计算机上拖放或者浏览并选择 export.csv 文件。
单击“上载” 。

在以下代码示例中，请将 /Volumes/main/default/my-volume/export.csv 替换为目标卷中 export.csv 文件的路径。

创建表

默认情况下，在 Azure Databricks 上创建的所有表都使用 Delta Lake。 Databricks 建议使用 Unity Catalog 托管表。

在前面的代码示例和以下代码示例中，请将表名 main.default.people_10m 替换为 Unity Catalog 中的目标三部分目录、架构和表名。

注意

Delta Lake 是 Azure Databricks 所有读取、写入和表创建命令的默认值。

Python

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType, TimestampType

schema = StructType([
  StructField("id", IntegerType(), True),
  StructField("firstName", StringType(), True),
  StructField("middleName", StringType(), True),
  StructField("lastName", StringType(), True),
  StructField("gender", StringType(), True),
  StructField("birthDate", TimestampType(), True),
  StructField("ssn", StringType(), True),
  StructField("salary", IntegerType(), True)
])

df = spark.read.format("csv").option("header", True).schema(schema).load("/Volumes/main/default/my-volume/export.csv")

# Create the table if it does not exist. Otherwise, replace the existing table.
df.writeTo("main.default.people_10m").createOrReplace()

# If you know the table does not already exist, you can call this instead:
# df.saveAsTable("main.default.people_10m")

Scala

import org.apache.spark.sql.types._

val schema = StructType(Array(
  StructField("id", IntegerType, nullable = true),
  StructField("firstName", StringType, nullable = true),
  StructField("middleName", StringType, nullable = true),
  StructField("lastName", StringType, nullable = true),
  StructField("gender", StringType, nullable = true),
  StructField("birthDate", TimestampType, nullable = true),
  StructField("ssn", StringType, nullable = true),
  StructField("salary", IntegerType, nullable = true)
))

val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").schema(schema).load("/Volumes/main/default/my-volume/export.csv")

// Create the table if it does not exist. Otherwise, replace the existing table.
df.writeTo("main.default.people_10m").createOrReplace()

// If you know that the table doesn't exist, call this instead:
// df.saveAsTable("main.default.people_10m")

SQL

CREATE OR REPLACE TABLE main.default.people_10m (
  id INT,
  firstName STRING,
  middleName STRING,
  lastName STRING,
  gender STRING,
  birthDate TIMESTAMP,
  ssn STRING,
  salary INT
);

COPY INTO main.default.people_10m
FROM '/Volumes/main/default/my-volume/export.csv'
FILEFORMAT = CSV
FORMAT_OPTIONS ( 'header' = 'true', 'inferSchema' = 'true' );

上述操作将创建新的托管表。有关创建 Delta 表时的可用选项的信息，请参阅 CREATE TABLE。

在 Databricks Runtime 13.3 LTS 及更高版本中，可以使用 CREATE TABLE LIKE 创建一个新的空 Delta 表，该表会复制源 Delta 表的架构和表属性。这在将表从开发环境提升到生产环境时特别有用，如以下代码示例所示：

CREATE TABLE main.default.people_10m_prod LIKE main.default.people_10m

若要创建空表，还可以使用 Delta Lake 中适用于 Python 和 Scala 的 DeltaTableBuilder API。与等效的 DataFrameWriter API 相比，这些 API 可以更轻松地指定其他信息，例如列注释、表属性和生成的列。

重要

此功能目前以公共预览版提供。

Python

DeltaTable.createIfNotExists(spark)
  .tableName("main.default.people_10m")
  .addColumn("id", "INT")
  .addColumn("firstName", "STRING")
  .addColumn("middleName", "STRING")
  .addColumn("lastName", "STRING", comment = "surname")
  .addColumn("gender", "STRING")
  .addColumn("birthDate", "TIMESTAMP")
  .addColumn("ssn", "STRING")
  .addColumn("salary", "INT")
  .execute()

Scala

DeltaTable.createOrReplace(spark)
  .tableName("main.default.people_10m")
  .addColumn("id", "INT")
  .addColumn("firstName", "STRING")
  .addColumn("middleName", "STRING")
  .addColumn(
    DeltaTable.columnBuilder("lastName")
      .dataType("STRING")
      .comment("surname")
      .build())
  .addColumn("lastName", "STRING", comment = "surname")
  .addColumn("gender", "STRING")
  .addColumn("birthDate", "TIMESTAMP")
  .addColumn("ssn", "STRING")
  .addColumn("salary", "INT")
  .execute()

在表中更新插入

若要将一组更新和插入操作合并到现有的 Delta 表中，请使用适用于 Python 和 Scala 的 DeltaTable.merge 方法，以及适用于 SQL 的 MERGE INTO 语句。例如，以下示例从源表中获取数据并将其合并到目标 Delta 表中。如果两个表中有一个匹配行，Delta Lake 会使用给定的表达式更新数据列。如果没有匹配行，Delta Lake 会添加一个新行。此操作称为“upsert”。

Python

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType, DateType
from datetime import date

schema = StructType([
  StructField("id", IntegerType(), True),
  StructField("firstName", StringType(), True),
  StructField("middleName", StringType(), True),
  StructField("lastName", StringType(), True),
  StructField("gender", StringType(), True),
  StructField("birthDate", DateType(), True),
  StructField("ssn", StringType(), True),
  StructField("salary", IntegerType(), True)
])

data = [
  (9999998, 'Billy', 'Tommie', 'Luppitt', 'M', date.fromisoformat('1992-09-17'), '953-38-9452', 55250),
  (9999999, 'Elias', 'Cyril', 'Leadbetter', 'M', date.fromisoformat('1984-05-22'), '906-51-2137', 48500),
  (10000000, 'Joshua', 'Chas', 'Broggio', 'M', date.fromisoformat('1968-07-22'), '988-61-6247', 90000),
  (20000001, 'John', '', 'Doe', 'M', date.fromisoformat('1978-01-14'), '345-67-8901', 55500),
  (20000002, 'Mary', '', 'Smith', 'F', date.fromisoformat('1982-10-29'), '456-78-9012', 98250),
  (20000003, 'Jane', '', 'Doe', 'F', date.fromisoformat('1981-06-25'), '567-89-0123', 89900)
]

people_10m_updates = spark.createDataFrame(data, schema)
people_10m_updates.createTempView("people_10m_updates")

# ...

from delta.tables import DeltaTable

deltaTable = DeltaTable.forName(spark, 'main.default.people_10m')

(deltaTable.alias("people_10m")
  .merge(
    people_10m_updates.alias("people_10m_updates"),
    "people_10m.id = people_10m_updates.id")
  .whenMatchedUpdateAll()
  .whenNotMatchedInsertAll()
  .execute()
)

Scala

import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row
import java.sql.Timestamp

val schema = StructType(Array(
  StructField("id", IntegerType, nullable = true),
  StructField("firstName", StringType, nullable = true),
  StructField("middleName", StringType, nullable = true),
  StructField("lastName", StringType, nullable = true),
  StructField("gender", StringType, nullable = true),
  StructField("birthDate", TimestampType, nullable = true),
  StructField("ssn", StringType, nullable = true),
  StructField("salary", IntegerType, nullable = true)
))

val data = Seq(
  Row(9999998, "Billy", "Tommie", "Luppitt", "M", Timestamp.valueOf("1992-09-17 00:00:00"), "953-38-9452", 55250),
  Row(9999999, "Elias", "Cyril", "Leadbetter", "M", Timestamp.valueOf("1984-05-22 00:00:00"), "906-51-2137", 48500),
  Row(10000000, "Joshua", "Chas", "Broggio", "M", Timestamp.valueOf("1968-07-22 00:00:00"), "988-61-6247", 90000),
  Row(20000001, "John", "", "Doe", "M", Timestamp.valueOf("1978-01-14 00:00:00"), "345-67-8901", 55500),
  Row(20000002, "Mary", "", "Smith", "F", Timestamp.valueOf("1982-10-29 00:00:00"), "456-78-9012", 98250),
  Row(20000003, "Jane", "", "Doe", "F", Timestamp.valueOf("1981-06-25 00:00:00"), "567-89-0123", 89900)
)

val people_10m_updates = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data), schema)
people_10m_updates.createOrReplaceTempView("people_10m_updates")

// ...

import io.delta.tables.DeltaTable

val deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")

deltaTable.as("people_10m")
  .merge(
    people_10m_updates.as("people_10m_updates"),
    "people_10m.id = people_10m_updates.id"
  )
  .whenMatched()
  .updateAll()
  .whenNotMatched()
  .insertAll()
  .execute()

SQL

CREATE OR REPLACE TEMP VIEW people_10m_updates (
  id, firstName, middleName, lastName, gender, birthDate, ssn, salary
) AS VALUES
  (9999998, 'Billy', 'Tommie', 'Luppitt', 'M', '1992-09-17T04:00:00.000+0000', '953-38-9452', 55250),
  (9999999, 'Elias', 'Cyril', 'Leadbetter', 'M', '1984-05-22T04:00:00.000+0000', '906-51-2137', 48500),
  (10000000, 'Joshua', 'Chas', 'Broggio', 'M', '1968-07-22T04:00:00.000+0000', '988-61-6247', 90000),
  (20000001, 'John', '', 'Doe', 'M', '1978-01-14T04:00:00.000+000', '345-67-8901', 55500),
  (20000002, 'Mary', '', 'Smith', 'F', '1982-10-29T01:00:00.000+000', '456-78-9012', 98250),
  (20000003, 'Jane', '', 'Doe', 'F', '1981-06-25T04:00:00.000+000', '567-89-0123', 89900);

MERGE INTO people_10m
USING people_10m_updates
ON people_10m.id = people_10m_updates.id
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET *
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *;

在 SQL 中，如果指定 *，则会在目标表中更新或插入所有列，并假设源表具有与目标表相同的列。如果目标表没有相同的列，查询将引发分析错误。

执行插入操作时必须为表中的每个列指定一个值（例如，当现有数据集中没有匹配行时，必须这样做）。但是，你不需要更新所有值。

若要查看结果，请查询表。

Python

df = spark.read.table("main.default.people_10m")
df_filtered = df.filter(df["id"] >= 9999998)
display(df_filtered)

Scala

val df = spark.read.table("main.default.people_10m")
val df_filtered = df.filter($"id" >= 9999998)
display(df_filtered)

SQL

SELECT * FROM main.default.people_10m WHERE id >= 9999998

读取表

可以按表名或表路径访问 Delta 表中的数据，如以下示例中所示：

Python

people_df = spark.read.table("main.default.people_10m")
display(people_df)

Scala

val people_df = spark.read.table("main.default.people_10m")
display(people_df)

SQL

SELECT * FROM main.default.people_10m;

写入到表

Delta Lake 使用标准语法将数据写入表中。

若要以原子方式将新数据添加到现有 Delta 表，请使用追加模式，如以下示例中所示：

Python

df.write.mode("append").saveAsTable("main.default.people_10m")

Scala

df.write.mode("append").saveAsTable("main.default.people_10m")

SQL

INSERT INTO main.default.people_10m SELECT * FROM main.default.more_people

若要替换表中的所有数据，请使用覆盖模式，如以下示例中所示：

Python

df.write.mode("overwrite").saveAsTable("main.default.people_10m")

Scala

df.write.mode("overwrite").saveAsTable("main.default.people_10m")

SQL

INSERT OVERWRITE TABLE main.default.people_10m SELECT * FROM main.default.more_people

更新表

可以在 Delta 表中更新与谓词匹配的数据。例如，在示例 people_10m 表中，若要将 gender 列中的缩写从 M 或 F 更改为 Male 或 Female，可运行以下命令：

Python

from delta.tables import *
from pyspark.sql.functions import *

deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")

# Declare the predicate by using a SQL-formatted string.
deltaTable.update(
  condition = "gender = 'F'",
  set = { "gender": "'Female'" }
)

# Declare the predicate by using Spark SQL functions.
deltaTable.update(
  condition = col('gender') == 'M',
  set = { 'gender': lit('Male') }
)

Scala

import io.delta.tables._

val deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")

// Declare the predicate by using a SQL-formatted string.
deltaTable.updateExpr(
  "gender = 'F'",
  Map("gender" -> "'Female'")
)

import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._

// Declare the predicate by using Spark SQL functions and implicits.
deltaTable.update(
  col("gender") === "M",
  Map("gender" -> lit("Male")));

SQL

UPDATE main.default.people_10m SET gender = 'Female' WHERE gender = 'F';
UPDATE main.default.people_10m SET gender = 'Male' WHERE gender = 'M';

从表中删除

可以从 Delta 表中删除与谓词匹配的数据。例如，在示例 people_10m 表中，若要删除与 1955 之前的 birthDate 列中具有某个值的人员对应的所有行，可运行以下命令：

Python

from delta.tables import *
from pyspark.sql.functions import *

deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")

# Declare the predicate by using a SQL-formatted string.
deltaTable.delete("birthDate < '1955-01-01'")

# Declare the predicate by using Spark SQL functions.
deltaTable.delete(col('birthDate') < '1960-01-01')

Scala

import io.delta.tables._

val deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")

// Declare the predicate by using a SQL-formatted string.
deltaTable.delete("birthDate < '1955-01-01'")

import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._

// Declare the predicate by using Spark SQL functions and implicits.
deltaTable.delete(col("birthDate") < "1955-01-01")

SQL

DELETE FROM main.default.people_10m WHERE birthDate < '1955-01-01'

重要

删除操作会从最新版本的 Delta 表中删除数据，但是直到显式删除旧的版本后才能从物理存储中删除数据。有关详细信息，请参阅清空。

显示表历史记录

若要查看表的历史记录，请使用适用于 Python 和 Scala 的 DeltaTable.history 方法以及适用于 SQL 中的 DESCRIBE HISTORY 语句，该语句提供对表进行的每次写入的出处信息，包括表版本、操作、用户等。

Python

from delta.tables import *

deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")
display(deltaTable.history())

Scala

import io.delta.tables._

val deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")
display(deltaTable.history())

SQL

DESCRIBE HISTORY main.default.people_10m

查询表的旧版本（按时间顺序查看）

Delta Lake 按时间顺序查看允许你查询 Delta 表的旧快照。

若要查询表的旧版本，请指定表的版本或时间戳。例如，若要从前面的历史记录中查询版本 0 或时间戳 2024-05-15T22:43:15.000+00:00Z，请使用以下命令：

Python

from delta.tables import *

deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")
deltaHistory = deltaTable.history()

display(deltaHistory.where("version == 0"))
# Or:
display(deltaHistory.where("timestamp == '2024-05-15T22:43:15.000+00:00'"))

Scala

import io.delta.tables._

val deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")
val deltaHistory = deltaTable.history()

display(deltaHistory.where("version == 0"))
// Or:
display(deltaHistory.where("timestamp == '2024-05-15T22:43:15.000+00:00'"))

SQL

SELECT * FROM main.default.people_10m VERSION AS OF 0
-- Or:
SELECT * FROM main.default.people_10m TIMESTAMP AS OF '2019-01-29 00:37:58'

对于时间戳，仅接受日期或时间戳字符串，例如 "2024-05-15T22:43:15.000+00:00" 或 "2024-05-15 22:43:15"。

使用 DataFrameReader 选项，可以从固定到表的特定版本或时间戳的 Delta 表创建数据帧，例如：

Python

df = spark.read.option('versionAsOf', 0).table("main.default.people_10m")
# Or:
df = spark.read.option('timestampAsOf', '2024-05-15T22:43:15.000+00:00').table("main.default.people_10m")

display(df)

Scala

val df = spark.read.option("versionAsOf", 0).table("main.default.people_10m")
// Or:
val df = spark.read.option("timestampAsOf", "2024-05-15T22:43:15.000+00:00").table("main.default.people_10m")

display(df)

SQL

SELECT * FROM main.default.people_10m VERSION AS OF 0
-- Or:
SELECT * FROM main.default.people_10m TIMESTAMP AS OF '2024-05-15T22:43:15.000+00:00'

有关详细信息，请参阅使用 Delta Lake 表历史记录。

优化表

对表执行多个更改后，可能会有很多小文件。为了提高读取查询的速度，可以使用优化操作将小文件折叠为较大的文件：

Python

from delta.tables import *

deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")
deltaTable.optimize().executeCompaction()

Scala

import io.delta.tables._

val deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")
deltaTable.optimize().executeCompaction()

SQL

OPTIMIZE main.default.people_10m

按列进行 Z 排序

为了进一步提高读取性能，你可以通过 Z 排序将相关的信息放置在同一组文件中。 Delta Lake 数据跳过算法使用此并置来大幅减少需要读取的数据量。若要对数据进行 Z 排序，需要在 Z 排序依据操作中指定要排序的列。例如，若要按 gender 进行并置，请运行：

Python

from delta.tables import *

deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")
deltaTable.optimize().executeZOrderBy("gender")

Scala

import io.delta.tables._

val deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")
deltaTable.optimize().executeZOrderBy("gender")

SQL

OPTIMIZE main.default.people_10m
ZORDER BY (gender)

有关运行优化操作时可用的完整选项集，请参阅优化数据文件布局。

使用 `VACUUM` 清理快照

Delta Lake 为读取提供快照隔离，这意味着即使其他用户或作业正在查询表，也可以安全地运行优化操作。不过，最终你应该清除旧快照。可以通过运行 vacuum 操作来实现此目的：

Python

from delta.tables import *

deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")
deltaTable.vacuum()

Scala

import io.delta.tables._

val deltaTable = DeltaTable.forName(spark, "main.default.people_10m")
deltaTable.vacuum()

SQL

VACUUM main.default.people_10m

有关有效使用 vacuum 操作的详细信息，请参阅使用 vacuum 删除未使用的数据文件。

通过

教程：Delta Lake

准备源数据

创建表

Python

Scala

SQL

Python

Scala

在表中更新插入

Python

Scala

SQL

Python

Scala

SQL

读取表

Python

Scala

SQL

写入到表

Python

Scala

SQL

Python

Scala

SQL

更新表

Python

Scala

SQL

从表中删除

Python

Scala

SQL

显示表历史记录

Python

Scala

SQL

查询表的旧版本（按时间顺序查看）

Python

Scala

SQL

Python

Scala

SQL

优化表

Python

Scala

SQL

按列进行 Z 排序

Python

Scala

SQL

使用 VACUUM 清理快照

Python

Scala

SQL

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其他资源

使用 `VACUUM` 清理快照