如何进行数据湖deltalake中的时间旅行及版本管理

本篇文章给大家分享的是有关如何进行数据湖deltalake中的时间旅行及版本管理，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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deltalake支持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、回滚或重新计算。

1.场景

delta lake的时间旅行，实际上就是利用多版本管理机制，查询历史的delta 表快照。时间旅行有以下使用案例：

1).可以重复创建数据分析，报告或者一些输出(比如，机器学习模型)。这主要是有利于调试和安全审查，尤其是在受管制的行业里。

2).编写复杂的基于时间的查询。

3).修正数据中的错误信息。

4).为一组查询提供快照隔离，以快速变更表。

2.配置

DataframeTable支持创建dataframe的时候指定一个delta lake表的版本信息：

val df1 = spark.read.format("delta").option("timestampAsOf", timestamp_string).load("/delta/events")val df2 = spark.read.format("delta").option("versionAsOf", version).load("/delta/events")

对于版本号，直接传入一个版本数值即可，如下：

val df2 = spark.read.format("delta").option("versionAsOf", 0).table(tableName)

对于timestamp字符串，必须要是date格式或者timestamp格式。例如：

val df1 = spark.read.format("delta").option("timestampAsOf", "2020-06-28").load("/delta/events")val df1 = spark.read.format("delta").option("timestampAsOf", "2020-06-28T00:00:00.000Z").load("/delta/events")

由于delta lake的表是存在更新的情况，所以多次读取数据生成的dataframe之间会有差异，因为两次读取数据可能是一次是数据更新前，另一次是数据更新后。使用时间旅行你就可以在多次调用之间修复数据。

val latest_version = spark.sql("SELECT max(version) FROM (DESCRIBE HISTORY delta.`/delta/events`)").collect()val df = spark.read.format("delta").option("versionAsOf", latest_version[0][0]).load("/delta/events")

3.数据保存时间

默认情况下，deltalake保存最近30天的提交历史。这就意味着可以指定30天之前的版本来读取数据，但是有些注意事项：

3.1 没对delta 表调用VACUUM函数。VACUUM函数是用来删除不在引用的delta表和一些超过保留时间的表，支持sql和API形式。

slq表达式：

VACUUM eventsTable   -- vacuum files not required by versions older than the default retention period
VACUUM '/data/events' -- vacuum files in path-based table
VACUUM delta.`/data/events/`
VACUUM delta.`/data/events/` RETAIN 100 HOURS  -- vacuum files not required by versions more than 100 hours old
VACUUM eventsTable DRY RUN    -- do dry run to get the list of files to be deleted

‍

scala API 表达式

import io.delta.tables._
val deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, pathToTable)
deltaTable.vacuum()        // vacuum files not required by versions older than the default retention period
deltaTable.vacuum(100)     // vacuum files not required by versions more than 100 hours old

可以通过下面两个delta 表属性配置来

delta.logRetentionDuration =“ interval ”：控制将表的历史记录保留多长时间。每次写入checkpoint时，都会自动清除早于保留间隔的日志。如果将此配置设置为足够大的值，则会保留许多日志。这不会影响性能，因为针对日志的操作是常量时间。历史记录的操作是并行的（但是随着日志大小的增加，它将变得更加耗时）。默认值为 interval 30 days。
delta.deletedFileRetentionDuration =“ interval ”：在这个时间范围内的数据是不会被VACUUM命令删除。默认值为间隔7天。要访问30天的历史数据，请设置delta.deletedFileRetentionDuration = "interval 30 days"。此设置可能会导致您的存储成本上升。

注意：VACUUM命令是不会删除日志文件的，日志文件是在checkpoint之后自动删除的。

为了读取之前版本的数据，必须要保留该版本的日志文件和数据文件。

4.案例

修复意外删除的用户111的数据。

INSERT INTO my_table  SELECT * FROM my_table TIMESTAMP AS OF date_sub(current_date(), 1)  WHERE userId = 111

修复错误更新的数据

MERGE INTO my_table target  USING my_table TIMESTAMP AS OF date_sub(current_date(), 1) source  ON source.userId = target.userId  WHEN MATCHED THEN UPDATE SET *

查询过去七天新增的消费者数：

  SELECT count(distinct userId)  FROM my_table TIMESTAMP AS OF date_sub(current_date(), 7))

以上就是如何进行数据湖deltalake中的时间旅行及版本管理，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

文章题目：如何进行数据湖deltalake中的时间旅行及版本管理
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