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本文属于【Azure 架构师学习笔记】系列。
本文属于【Azure Databricks】系列。
接上文 【Azure 架构师学习笔记】- Azure Databricks (16) – Delta Lake 和 ADLS整合
前言
前面介绍了Delta Table，但是Databricks又推出了“Delta Live Tables（DLTs）”这两者名字太像了以至于很容易混淆。
Delta Table是一个存储数据到表里面的方式。而DLTs可以用于通过声明式定义来描述在这些表之间的数据流。
也就是说DLTs是一个通过创建和保持数据更新用于管理很多delta table的声明式框架。
Delta Table：数据格式。
Delta Live Tables：数据管道框架（data pipeline framework）
DLTs的好处
Pipeline 可视化
DLTs 使用有向无环图战士所有数据PL（pipeline）的负载，对于非常复杂的PL而言非常有用。同时还可以看到数据是如何从bronze流到最终的gold层。在UC里面也可以通过data lineage（数据学院）来实现，但是对于那些还没有启用UC 的项目而言这是一个替代方案。
CDC 和性能优化
当你的PL 有大量的增删改操作时，CDC能够非常明显地提升速度，特别是对于SCD Type1 到Type2，也就是在lakehouse中，可以保留数据的历史。同时通过默认的delta 格式自动压缩从而极大地提高性能。这种自动压缩式通过把小文件合并来减少parquet对小文件处理性能差的问题。
易用
由于图形化界面使得debug的时候相比于使用Python等语言更加容易实现。
ACID
DTLs搭建在Delta table之上，使用Delta格式，前文已经提及过，Delta table具有ACID特性能够保证数据的一致性和数据质量。所以DLT自然也具有ACID 。
DLTs的注意事项
这里称为注意事项而不是缺点，因为也许它们并不是真正的不好的东西，而是需要评估是否有问题，或者只是一种当前的技术限制。
- 数据体量：虽然lakehouse可以处理大体量的数据，但是集群一旦要处理很大量的数据，对单个集群来说是一个负担，哪怕你的集群不停增加节点， 成本也会很高。（建议：对数据源进行预处理，如分区，拆分批处理，使得每个批处理相对较小）
- 外部系统的集成： DLT的设计中间在于批处理数据集成，对于流式计算通常需要额外的基础架构如Kafka等。
- 版本控制和回滚：虽然Delta有time travl能力，但是真要回滚的时候，从状态管理和部分回滚方面，都并不是简单的事。
DLTs和Delta Tables 对比
小结
简单来说，DLT不是简单的“table”，而是一个ETL 过程。接下来的几篇将会演示一些使用。