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充分利用 Delta Lake.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718808 2025-06-22 19页 891.96KB

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本文主要介绍了Delta Lake的特点和使用场景,包括: 1. 前瞻性声明:文章涉及的前瞻性声明基于现有信息,存在不确定性,实际结果可能与预期有差异。 2. Delta Lake克隆:浅克隆(仅复制元数据)适用于短期实验;深克隆(复制数据和元数据)适用于数据归档和迁移。 3. Delta Lake表属性: - delta.logRetentionDuration:默认30天,确保能进行时间旅行查询或满足数据保留政策。 - delta.deletedFileRetentionDuration:默认1周,根据存储成本和时间旅行需求调整。 - delta.dataSkippingNumIndexedCols:默认前32列,用于优化查询性能。 - delta.dataSkippingStatsColumns:指定列收集统计信息,优化宽表查询。 - delta.enableDeletionVectors:适用于频繁的删除、更新操作,减少文件重写。 - delta.enableChangeDataFeed:追踪行级变化,适用于数据仓库的维度建模和增量处理。 - delta.Columnmapping:逻辑列名与物理列名解耦,便于进行元数据操作。 - delta.feature.allowColumnDefaults:允许定义列默认值,提高向后兼容性。 4. 生成列和身份列:Delta Lake支持根据用户指定函数自动生成列值,身份列用于为每条记录分配唯一值。 以上内容涵盖了Delta Lake的核心功能和适用场景,旨在帮助用户更好地利用Delta Lake进行数据处理和分析。
"如何高效实验Delta Lake? (探索短期实验的技巧)" "数据迁移,你做对了吗? (深入了解Deep Clone的使用场景)" "优化查询性能,秘诀何在? (揭秘delta.dataSkippingStatsColumns)"
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