這篇文章給大家介紹如何進(jìn)行delta lake 的curd操作，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

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delta lake 的表支持刪除和更新數(shù)據(jù)的語(yǔ)法，下面主要是從sql和scala兩個(gè)語(yǔ)法說(shuō)起吧。

1. 刪除delta 表數(shù)據(jù)

可以根據(jù)查詢條件，從delta表中刪除數(shù)據(jù)，比如刪除日期在2017年之前的數(shù)據(jù)，sql和scala的表達(dá)語(yǔ)法如下。

sql

DELETE FROM events WHERE date < '2017-01-01'
DELETE FROM delta.`/data/events/` WHERE date < '2017-01-01'

scala

import io.delta.tables._
val deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/data/events/")
deltaTable.delete("date < '2017-01-01'")        // predicate using SQL formatted string
import org.apache.spark.sql.functions._import spark.implicits._
deltaTable.delete(col("date") < "2017-01-01")       // predicate using Spark SQL functions and implicits

請(qǐng)注意，delete操作會(huì)將數(shù)據(jù)從delta 表的最新版本中刪除，但其實(shí)只有到歷史版本直接被vacuum清空的時(shí)候，才會(huì)從物理存儲(chǔ)中刪除數(shù)據(jù)。

2. 更新表

可以更新滿足條件的表。比如想更新eventType的字段字符串的編寫失誤，可以使用下面的表達(dá)，sql和scala的表達(dá)分別如下：

sql

UPDATE events SET eventType = 'click' WHERE eventType = 'clck'UPDATE delta.`/data/events/` SET eventType = 'click' WHERE eventType = 'clck'

scala

import io.delta.tables._
val deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/data/events/")
deltaTable.updateExpr(            // predicate and update expressions using SQL formatted string  "eventType = 'clck'",  Map("eventType" -> "'click'")
import org.apache.spark.sql.functions._import spark.implicits._
deltaTable.update(                // predicate using Spark SQL functions and implicits  col("eventType") === "clck",  Map("eventType" -> lit("click")));

3.merge算子實(shí)現(xiàn)upsert操作

使用merge操作可以將source表，view，dataframe中的數(shù)據(jù)upsert到目標(biāo)的delta lake表中。該操作很像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的merge into操作，但是額外的支持刪除操作，和更新，插入和刪除的額外條件。

假設(shè)你計(jì)算過(guò)程中生成了一個(gè)dataframe，元素是events，包含eventId。而且該dataframe中數(shù)據(jù)部分?jǐn)?shù)據(jù)的eventId已經(jīng)在events表中存在了。這個(gè)時(shí)候就可以使用merge into實(shí)現(xiàn)，eventId存在的話就更新其對(duì)應(yīng)的值，不存在就插入其對(duì)應(yīng)的值。實(shí)現(xiàn)表達(dá)式如下：

sql

MERGE INTO eventsUSING updatesON events.eventId = updates.eventIdWHEN MATCHED THEN  UPDATE SET events.data = updates.dataWHEN NOT MATCHED  THEN INSERT (date, eventId, data) VALUES (date, eventId, data)

scala

import io.delta.tables._import org.apache.spark.sql.functions._
val updatesDF = ...  // define the updates DataFrame[date, eventId, data]
DeltaTable.forPath(spark, "/data/events/")  .as("events")  .merge(    updatesDF.as("updates"),    "events.eventId = updates.eventId")  .whenMatched  .updateExpr(    Map("data" -> "updates.data"))  .whenNotMatched  .insertExpr(    Map(      "date" -> "updates.date",      "eventId" -> "updates.eventId",      "data" -> "updates.data"))  .execute()

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