这篇文章给大家介绍如何进行delta lake 的curd操作，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
公司主营业务：成都网站设计、做网站、移动网站开发等业务。帮助企业客户真正实现互联网宣传，提高企业的竞争能力。创新互联公司是一支青春激扬、勤奋敬业、活力青春激扬、勤奋敬业、活力澎湃、和谐高效的团队。公司秉承以“开放、自由、严谨、自律”为核心的企业文化，感谢他们对我们的高要求，感谢他们从不同领域给我们带来的挑战，让我们激情的团队有机会用头脑与智慧不断的给客户带来惊喜。创新互联公司推出日照免费做网站回馈大家。
delta lake 的表支持删除和更新数据的语法，下面主要是从sql和scala两个语法说起吧。
1. 删除delta 表数据
可以根据查询条件，从delta表中删除数据，比如删除日期在2017年之前的数据，sql和scala的表达语法如下。
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 stringimport org.apache.spark.sql.functions._import spark.implicits._deltaTable.delete(col("date") < "2017-01-01") // predicate using Spark SQL functions and implicits
请注意，delete操作会将数据从delta 表的最新版本中删除，但其实只有到历史版本直接被vacuum清空的时候，才会从物理存储中删除数据。
2. 更新表
可以更新满足条件的表。比如想更新eventType的字段字符串的编写失误，可以使用下面的表达，sql和scala的表达分别如下：
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 implicitscol("eventType") === "clck",Map("eventType" -> lit("click")));
3.merge算子实现upsert操作
使用merge操作可以将source表，view，dataframe中的数据upsert到目标的delta lake表中。该操作很像传统数据库的merge into操作，但是额外的支持删除操作，和更新，插入和删除的额外条件。
假设你计算过程中生成了一个dataframe，元素是events，包含eventId。而且该dataframe中数据部分数据的eventId已经在events表中存在了。这个时候就可以使用merge into实现，eventId存在的话就更新其对应的值，不存在就插入其对应的值。实现表达式如下：
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()
关于如何进行delta lake 的curd操作就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。