简介

众所周知，Databricks 主导着开源大数据社区 Apache Spark、Delta Lake 以及 ML Flow 等众多热门技术，而 Delta Lake 作为数据湖核心存储引擎方案给企业带来诸多的优势。

《Delta Lake数据湖专题系列5讲》由阿里云 DDI 团队翻译整理自大数据技术公司 Databricks 针对数据湖 Delta Lake 系列技术文章。阅读完此系列文章可以帮助您达到入门级，对数据湖Lakehouse有整体上的认识和应用，掌握理论知识体系。

此外，阿里云和 Apache Spark 及 Delta Lake 的原厂 Databricks 引擎团队合作，推出了基于阿里云的企业版全托管 Spark 产品——Databricks 数据洞察，该产品原生集成企业版 Delta Engine 引擎，无需额外配置，提供高性能计算能力。有兴趣的同学可以搜索` Databricks 数据洞察`或`阿里云 Databricks `进入官网，或者直接访问https://www.aliyun.com/product/bigdata/spark 了解详情。

内容回顾

第一篇：

标题：【详谈 Delta Lake 】系列技术专题 之 基础和性能（Fundamentals and Performance）

译者：  韩宗泽（棕泽），阿里云计算平台事业部技术专家，负责开源大数据生态企业团队的研发工作

目录：

• Chapter-01  Delta Lake 基础：为什么可靠性和性能很重要？
• Chapter-02  深入理解事务日志（Transaction Log）
• Chapter-03  如何使用 Schema 约束（Schema Enforcement）和演变（Schema Evolution）
• Chapter-04  Delta Lake DML 语法
• Chapter-05  在 Delta Lake 中使用 Data Skipping 和 Z-Ordering 来快速处理PB级数据

第二篇：

标题：【详谈 Delta Lake 】系列技术专题 之 特性（Features）

译者：  张鹏（卓昇），阿里云计算平台事业部技术专家

目录：

• Chapter-01  为什么使用 Delta Lake 的 MERGE 功能？
• Chapter-02  使用 Python API 在 Delta Lake 数据表上进行简单，可靠的更新和删除操作
• Chapter-03  大型数据湖的 Time Travel 功能
• Chapter-04  轻松克隆您的 Delta Lake 以方便测试，数据共享以及进行重复的机器学习
• Chapter-05  在 Apache Spark 上的 Delta Lake 中启用 Spark SQL 的 DDL 和 DML 语句

第三篇：

标题：【详谈 Delta Lake 】系列技术专题 之 湖仓一体（ Lakehouse ）

译者：  韩宗泽（棕泽），阿里云计算平台事业部技术专家，负责开源大数据生态企业团队的研发工作

目录：

• Chapter-01  什么是湖仓一体？
• Chapter-02  深入探讨 Lakehouse 和 Delta Lake 的内部工作原理
• Chapter-03  探究 Delta Engine

第四篇：

标题：【详谈 Delta Lake 】系列技术专题 之 Streaming（流式计算）

译者：冯加亮（加亮），阿里云计算平台事业部大数据工程师

目录：

• Chapter-01  使用 Delta Lake 解决流式数据入湖的难题
• Chapter-02  使用 Delta Lake 简化股票行情数据的分析
• Chapter-03  Tilting Point 游戏公司是如何使用 Delta Lake 处理流数据
• Chapter-04  使用 Delta Lake 构建流媒体视频的解决方案

第五篇：

标题：【详谈 Delta Lake 】系列技术专题 之 客户用例（ Customer Use Case)

译者：韩宗泽（棕泽），阿里云计算平台事业部技术专家，负责开源大数据生态企业团队的研发工作

目录：

• Chapter-01  Healthdirect Australia : 使用 Databricks 提供个性化和安全的在线患者护理
• Chapter-02  Comcast：使用Delta Lake和MLflow转换查看器体验
• Chapter-03  Viacom18: 从 Hadoop 迁移到 Databricks ，以提供更多吸引人的体验

获取更详细的 Databricks 数据洞察相关信息，可至产品详情页查看：

https://www.aliyun.com/product/bigdata/spark

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