数据湖系列（二）Delta Lake数据湖的介绍

在前面我们大致的介绍了数据湖，并且列举了几个比较常用的数据湖解决方案。这篇文章我们介绍下当下比较流行的数据湖解决方案之一Delta Lake。

先来看看Delta Lake的整体架构：

Delta Lake是Spark的第一批开发工程师提供的数据湖解决方案，大致的我们可以把他看作是一个开源存储中间层，他的存储主要是依赖本地文件、Hdfs、Amazing S3，Microsoft Azure Storage，Google Cloud Storage，Oracle Cloud Infrastructure，IBM Cloud Object Storage等，基于以上的存储我们选择其中一个即可。Delta Lake在对象存储上存储批和流数据，以及用于表结构和模式实施的Delta元数据。将数据放入湖中使使用Delta ACID API完成的，从数据湖中取出数据则是使用Delta JDBC连接器完成的，使用Delta数据不能被其他Sql查询引擎查询，他只支持spark和presto。

Delta Lake 提供了 ACID 事务、快照隔离、数据版本控制和回滚，以及模式强制，以更好地处理模式更改和数据类型更改。在 Delta Lake 表上进行的所有事务都直接存储到磁盘。

Delta Lake 支持两个隔离级别：Serializable 和 WriteSerializable。WriteSerializable 比快照隔离更强大，它提供了可用性和性能的最佳组合，并且是默认设置。最强级别的 Serializable 隔离确保串行序列与表的历史记录完全匹配。

Delta Lake 的核心是事务日志，这是一个中央存储库，用于跟踪用户所做的所有更改，它保证了客户端启动的事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。它以 JSON 文件的形式记录每一个更改，并按照更改的顺序进行记录。如果有人做了更改，但是删除了它，仍然会有一个记录来简化审计。它作为真实的单一来源，使用户能够访问 Delta Table 状态的最后一个版本。它提供了序列化能力，这是隔离级别的最强级别。

根据上面的介绍可能还是比较抽象，在接下来的文章里面，我们详细的介绍下delta如何使用，这样子会比较清晰一些。