Работали ли вы с форматом Delta Lake?

Да, я активно использовал Delta Lake в нескольких ETL-пайплайнах на Apache Spark для обеспечения надежности и управления данными в Data Lake.

Мой опыт охватывает:

• Миграцию сырых Parquet-файлов в Delta-таблицы для получения ACID-транзакций и управления версиями.
• Реализацию шаблонов MERGE (upsert) для инкрементальной загрузки данных, что позволило избежать полной перезаписи партиций.
• Использование time travel для отката ошибочных изменений или аудита данных на определенный момент времени с помощью синтаксиса VERSION AS OF.
• Оптимизацию производительности через выполнение OPTIMIZE для компактизации мелких файлов и ZORDER BY для колоночной кластеризации.

Пример инкрементального обновления (UPSERT):

import io.delta.tables._

val deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/data/events_delta")

deltaTable.as("target")
  .merge(updatesDF.as("source"), "target.userId = source.userId AND target.date = source.date")
  .whenMatched.updateAll()
  .whenNotMatched.insertAll()
  .execute()

Delta Lake стал стандартом в наших проектах, так как решает ключевые проблемы Data Lake: согласованность, поддержку схемы и возможность отката.