E-MapReduce：DeltaLake

通常的資料湖方案是選取巨量資料儲存引擎構建資料湖（例如，阿里雲Object Storage Service產品或雲下HDFS），然後將產生的各種類型資料存放區在該儲存引擎中。在使用資料時，通過Spark或Presto對接資料分析引擎並進行資料解析。但該套方案存在如下問題：

• 資料匯入可能會失敗，失敗後清理髒資料和恢複作業困難。

• 方案中沒有ETL（Extract Transform Load）過程，缺少必要的資料品質監管。

• 方案中沒有事務將讀和寫隔離，致使流式和批式讀寫無法相互隔離。

Delta資料湖方案如下：

• 在巨量資料儲存層之上提供了資料管理層，該資料管理層等同於資料庫中的中繼資料管理，其中繼資料隨著資料一起存放並對使用者可見（例如資料倉儲與資料湖所示）。

• Delta基於中繼資料管理引入了ACID，解決了因資料匯入失敗而產生髒資料和資料匯入時的讀寫隔離問題。

• 中繼資料存放區了資料的欄位資訊，Delta提供了資料匯入時資料校正功能，保證資料品質。

• 事務功能使得批式讀寫和流式讀寫能夠互相隔離。

Data Warehouse、Data Lake和Delta Lake對比如下所示。

Delta適用於雲上資料湖資料管理解決方案。如果您存在以下情境，可以使用Delta：

• 即時查詢：資料即時從上遊流入Delta，查詢側即可查詢該資料，例如，在CDC情境下，Spark Streaming即時消費binlog時，使用Delta merge功能，即時將上遊的資料通過merge更新到Delta Lake，然後可以使用Hive、Spark或Presto即時查詢。同時，由於支援ACID，保證了資料的流入和查詢的隔離性，不會產生髒讀資料。

• 刪除或更新，GDPR（General Data Protection Regulation）：通常資料湖方案不支援資料的刪除或更新。如果需要刪除或更新資料，則需要把未經處理資料清理掉，然後把更新後的資料寫入儲存。而Delta支援資料的刪除或更新。

• 資料即時同步，CDC（Change Data Capture）：使用Delta merge功能，啟動流作業，即時將上遊的資料通過merge更新到Delta Lake。

• 資料品質控制：藉助於Delta Schema校正功能，在資料匯入時剔除異常資料，或者對異常資料做進一步處理。

• 資料演化：資料的Schema並非固定不變，Delta支援通過API 方式改變資料的Schema。

• 即時機器學習：在機器學習情境中，通常需要花費大量的時間用於處理資料，例如資料清洗、轉換、提取特徵等等。同時，您還需要對歷史和即時資料分別處理。而Delta簡化了工作流程，整條資料處理過程是一條完整的、可靠的即時資料流，其資料的清洗、轉換、特徵化等操作都是流上的節點動作，無需對歷史和即時資料分別處理。