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Delta Lake 如何帮助云用户解决数据实时入库问题
Delta Lake 自发布以来得到了业界广泛的关注，其提供的 ACID 支持、历史版本回溯、UPDATE/DELETE/MERGE INTO 语法支持等功能完美契合了用户对数据湖内容管理的需求；其 Multi-Hop 架构
的流批一体设计极大简化了用户运维数据管道的成本，使得传统的 ETL 流程进化为更灵活的 ELT+ 流程。
在本次演讲中，我们将分享 EMR 是如何利用 Delta Lake 帮助用户解决数据实时入库的问题，以及在这个过程中我们对 Delta Lake 做了哪些有益的提升和探索。
Delta Lake的演进历史及现状【Databricks 数据洞察公开课】
从大数据平台架构的演进、Delta Lake关键特性、版本迭代、重要功能等多方面，介绍Delta Lake的演进和优势。
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近年来，在数字经济的背景下，互联网行业及传统企业加速云化转型，中国整体云服务市场的规模逐年扩增，云成为新一代IT基础设施已经成为不争的事实。其中，企业云化转型的深入以及用云思维的转变，驱动了PaaS市场份额的增长，基于云的能力创新已成为基础云发展新的增长引擎。云特有的“池化、弹性、成本、敏捷”等优势让数据层与应用层的很多设想得以实现，拥抱云原生成为数据湖乃至大数据的必然选择。
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