数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
（1）ACID 事务控制：数据湖通常具有多个同时读取和写入数据的数据管道，并且由于缺乏事务，数据工程师必须经过繁琐的过程才能确保数据完整性。Delta Lake将ACID事务带入您的数据湖。它提供了可序列化性，最强的隔离级别。
（2）可伸缩的元数据处理：在大数据中，甚至元数据本身也可以是“大数据”。Delta Lake将元数据像数据一样对待，利用Spark的分布式处理能力来处理其所有元数据。这样，Delta Lake可以轻松处理具有数十亿个分区和文件的PB级表。
（3）数据版本控制：Delta Lake提供了数据快照，使开发人员可以访问和还原到较早版本的数据以进行审核，回滚或重现实验。
（4）开放的数据格式：Delta Lake中的所有数据均以Apache Parquet格式存储，从而使Delta Lake能够利用Parquet固有的高效压缩和编码方案。
（5）统一的批处理和流处理的source 和 sink：Delta Lake中的表既是批处理表，又是流计算的source 和 sink。流数据提取，批处理历史回填和交互式查询都可以直接使用它。
（6）Schema执行：Delta Lake提供了指定和执行模式的功能。这有助于确保数据类型正确并且存在必需的列，从而防止不良数据导致数据损坏。
（7）Schema演化：大数据在不断变化。Delta Lake使您可以更改可自动应用的表模式，而无需繁琐的DDL。
（8）审核历史记录：Delta Lake事务日志记录有关数据所做的每项更改的详细信息，从而提供对更改的完整审核跟踪。
（9）更新和删除：Delta Lake支持Scala / Java / Python API进行合并，更新和删除数据集。
（10）100%和Apache Spark的API兼容：开发人员可以将Delta Lake与现有的数据管道一起使用，而无需进行任何更改，因为它与常用的大数据处理引擎Spark完全兼容。
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