Delta Lake如何使用

1. 安装 Java

确保你的系统上安装了 Java 8 或更高版本。可以通过以下命令检查 Java 是否已安装：

java -version

2. 安装 Apache Spark

1. 下载 Spark：
   从 Apache Spark 官方网站 下载适合的版本，建议下载预编译的版本（例如，包含 Hadoop 的版本）。

2. 解压安装：

   tar -xzf spark-*.tgz
   cd spark-*
   

3. 配置环境变量：
   在你的 .bashrc 或 .bash_profile 文件中添加以下行（路径需根据实际情况修改）：

   export SPARK_HOME=/path/to/spark
   export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
   

4. 重载配置：

   source ~/.bashrc
   

3. 安装 Delta Lake

Delta Lake 可以通过 Maven 或 Spark 的依赖管理来使用。你可以在 Spark 的应用程序中添加 Delta Lake 的依赖。以下是使用 Maven 的示例：

1. 创建 Maven 项目：
   使用 Maven 创建一个新的 Java 项目。

2. 在 pom.xml 中添加 Delta Lake 依赖：

   <dependency>
       <groupId>io.delta</groupId>
       <artifactId>delta-core_2.12</artifactId>
       <version>2.3.0</version> <!-- 使用适合的版本 -->
   </dependency>
   <dependency>
       <groupId>org.apache.spark</groupId>
       <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
       <version>3.2.0</version> <!-- 使用适合的版本 -->
   </dependency>
   

4. 运行 Spark 和 Delta Lake

1. 启动 Spark Shell：
   你可以通过以下命令启动 Spark Shell，并加载 Delta Lake：

   spark-shell --packages io.delta:delta-core_2.12:2.3.0
   

2. 验证安装：
   在 Spark Shell 中运行以下代码以验证 Delta Lake 是否可用：

   import io.delta.tables._
   println("Delta Lake is ready to use!")
   

在项目中使用 Delta Lake

前提条件

确保你的项目中已经包含了 Delta Lake 和 Spark 的相关依赖。以下是 Maven 依赖示例：

<dependency>
    <groupId>io.delta</groupId>
    <artifactId>delta-core_2.12</artifactId>
    <version>2.3.0</version> <!-- 使用适合的版本 -->
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
    <version>3.2.0</version> <!-- 使用适合的版本 -->
</dependency>

使用案例

1. 创建 Spark 会话

   import org.apache.spark.sql.SparkSession;
   
   public class DeltaLakeExample {
       public static void main(String[] args) {
           SparkSession spark = SparkSession.builder()
               .appName("DeltaLakeExample")
               .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension")
               .config("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog")
               .master("local[*]") // 在本地模式下运行
               .getOrCreate();
           
           // 继续下面的步骤
       }
   }
   

2. 写入数据到 Delta Lake
   假设你有一些数据要写入 Delta 表。

   import org.apache.spark.sql.Dataset;
   import org.apache.spark.sql.Row;
   import org.apache.spark.sql.SaveMode;
   
   // 假设你已经创建了 Spark 会话 spark
   Dataset<Row> data = spark.read().json("path/to/input.json"); // 读取 JSON 数据
   data.write()
       .format("delta")
       .mode(SaveMode.Overwrite) // 可以选择其他模式
       .save("path/to/delta_table");
   

3. 读取 Delta Lake 数据

   Dataset<Row> deltaData = spark.read()
       .format("delta")
       .load("path/to/delta_table");
   
   deltaData.show(); // 显示读取的数据
   

4. 更新数据
   你可以通过 Delta Lake 提供的功能进行更新。

   // 更新数据的示例
   deltaData.createOrReplaceTempView("delta_table_view");
   
   spark.sql("UPDATE delta_table_view SET columnName = 'newValue' WHERE condition");
   

5. 查询历史版本
   Delta Lake 支持时间旅行，可以查询某个时间点的数据。

   Dataset<Row> historicalData = spark.read()
       .format("delta")
       .option("versionAsOf", 0) // 指定历史版本
       .load("path/to/delta_table");
   
   historicalData.show();
   

6. 清理旧数据
   Delta Lake 允许你进行数据清理以管理存储空间。

   import io.delta.tables.DeltaTable;
   
   DeltaTable deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "path/to/delta_table");
   deltaTable.vacuum(); // 清理无效的数据文件
   

总结

通过上述步骤，你可以在 Java 项目中使用 Delta Lake 来管理和分析数据。Delta Lake 提供的 ACID 事务、时间旅行等特性使得数据管理更加高效和可靠。

原文地址：https://blog.csdn.net/Casual_Lei/article/details/142425743

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！