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Delta Lakeガイドのイントロダクション

Last updated at Posted at 2022-07-05

Introduction | Databricks on AWS [2022/5/23時点]の翻訳です。

本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。

Delta Lakeデータレイクレイクハウスアーキテクチャの構築を可能にするオープンソースプロジェクトです。Delta LakeはACIDトランザクション、スケーラブルなメタデータハンドリング、既存のデータレイクでのストリーミングバッチデータ処理の統合を可能にします。

Delta Lakeのクイックなオーバービューとメリットに関しては、Youtubeをご覧ください(3分)。

特に、Delta Lakeは以下の機能を提供します。

  • SparkにおけるACIDトランザクション: シリアライズ可能なアイソレーションレベルによって、読み取り側で一貫性のないデータを参照することがなくなります。
  • スケーラブルなメタデータのハンドリング: 数十億のファイルから構成されるパタバイト規模の全てのメタデータを容易に取り扱うことができる、Sparkの分散処理のパワーを活用します。
  • ストリーミングバッチの統合: Delta Lakeのテーブルはバッチテーブルであるのと同時に、ストリーミングのソース、シンクでもあります。ストリーミングのデータ取り込み、バッチによる過去データのバックフィル、インタラクティブなクエリーすべてを簡単に実行できます。
  • スキーマ強制: データ取り込みの際に不正なレコードの挿入を防ぐために、自動でスキーマの変更をハンドリングします。
  • タイムトラベル: データのバージョン管理によって、ロールバック、完全な履歴の監査証跡、再現可能な機械学習エクスペリメントを実現します。
  • upsertdelete: チェンジデータキャプチャやSCD(slowly-changing-operation)オペレーション、ストリーミングによるupsertなど複雑なユースケースを実現するためのmerge、update、deleteオペレーションをサポートします。

Delta Lakeの一般的なイントロダクションとデモンストレーションに関しては、こちらのYoutubeをご覧ください(51分)。

Deltaエンジンによる最適化によって、Delta Lakeのオペレーションは非常に高性能なものとなり、大規模ETL処理からアドホックなインタラクティブなクエリーといった幅広いワークロードをサポートすることができます。Deltaエンジンに関しては、Optimizationsをご覧ください。

クイックスタート

Delta Lakeのクイックスタートでは、Delta Lakeの操作方法の基礎に関するオーバービューを提供します。クイックスタートでは、Delta Lakeへのデータのロード、テーブルの変更、テーブルの読み込み、テーブル履歴の表示、テーブルの最適化に関して説明します。

これらの機能をデモンストレーションするDatabricksノートブックに関しては、Introductory notebooksをご覧ください。

Delta Lakeを試すには、Databrikcsにサインアップしてください。

主要なタスク

以下のリストでは、一般的なDelta Lakeのタスクに関するドキュメントへのリンクを提供しています。

リソース

Delta Lakeにディープダイブするトレーニングについては、こちらのYoutubeをご覧ください。

Databricks 無料トライアル

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