データ・フローとDelta Lake

データ・フローでは、アプリケーションでSpark 3.2.1以降を実行すると、デフォルトでDelta Lakeがサポートされます。

Delta Lakeでは、データ・レイク上にレイクハウス・アーキテクチャを構築できます。Delta Lakeでは、ACIDトランザクションとスケーラブルなメタデータ処理が実現されており、既存のデータ・レイク上にストリーミングとバッチ・データ処理が統合されます。Delta Lake 3.1.0は、データ・フローSpark 3.5.0処理エンジンでサポートされており、データ・フローSpark 3.2.1処理エンジンではDelta Lake 2.0.1および1.2.1がサポートされています。

データ・フローでDelta Lakeを使用するには:

データ・フローのSparkバージョンは3.2.1 (以降)である必要があります。
delta形式を使用します。

Delta Lakeおよびその使用方法の詳細は、Delta Lakeのリリース・ノートおよびDelta Lakeのドキュメントを参照してください。

Delta Lakeのロード

データ・フローで使用するDelta Lakeをロードするには、次のステップに従います。

Spark構成プロパティspark.oracle.deltalake.versionを使用して、使用するDelta Lakeのバージョンを指定します。これは、次のいずれかの値に設定します。

Spark.oracle.deltalake.version値
Sparkバージョン	spark.oracle.deltalake.versionの値	バイナリがロードされました
3.5.0	`3.1.0`	Delta Lake 3.1.0
3.2.1	`2.0.1`	Delta Lake 2.0.1
3.2.1	`1.2.1`	Delta Lake 1.2.1
3.5.0, 3.2.1	`none`	Delta Lakeバイナリはロードされていないため、指定する必要があります。

ノート

spark.oracle.deltalake.versionの値を設定しない場合、デフォルトでDelta Lake 1.2.1バイナリがロードされます。

spark.oracle.deltalake.versionをnoneに設定した場合は、アプリケーションJARの一部としてDelta Lake依存性ライブラリを指定する必要があります。詳細は、Delta Lakeのパブリック・ドキュメンテーションを参照してください。

たとえば、Delta Lake 3.1.0をロードするには、次のライブラリをパッケージ化します。

デルタ・ストレージ-3.1.0.jar
デルタ・スパーク_2.12-3.1.0.jar
delta-contribs_2.12-3.1.0.jar

次のステップに従います。

JavaまたはScalaアプリケーションの場合は、mavenリポジトリからのDelta Lake 3.1.0依存関係を指定します。
```
<dependency>
    <groupId>io.delta</groupId>
    <artifactId>delta-spark_2.12</artifactId>
    <version>3.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.delta</groupId>
    <artifactId>delta-contribs_2.12</artifactId>
    <version>3.1.0</version>
</dependency>
```
または、Pythonアプリケーションの場合、Delta Lakeライブラリをパッケージ化し、アプリケーションに提供します。

Delta Lakeを有効にするようにSpark構成を設定します:

spark.delta.logStore.oci.impl -> io.delta.storage.OracleCloudLogStore
spark.sql.extensions -> io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension
spark.sql.catalog.spark_catalog -> org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog

たとえば、Delta Lake 2.0.1をロードするには、次のライブラリをパッケージ化します。

デルタコア_2.12-2.0.1.jar
delta-contribs_2.12-2.0.1.jar
デルタ・ストレージ-2.0.1.jar

次のステップに従います。

JavaまたはScalaアプリケーションの場合は、mavenリポジトリからのDelta Lake 2.0.1依存関係を指定します。
```
<dependency>
  <groupId>io.delta</groupId>
  <artifactId>delta-core_2.12</artifactId>
  <version>2.0.1</version>
</dependency> 
<dependency>
  <groupId>io.delta</groupId>
  <artifactId>delta-contribs_2.12</artifactId>
  <version>2.0.1</version>
  </dependency>
```
または、Pythonアプリケーションの場合、Delta Lakeライブラリをパッケージ化し、アプリケーションに提供します。

Delta Lakeを有効にするようにSpark構成を設定します:

spark.delta.logStore.oci.impl -> io.delta.storage.OracleCloudLogStore
spark.sql.extensions -> io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension
spark.sql.catalog.spark_catalog -> org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog

ノート

アプリケーションの作成またはアプリケーションの実行時に、コンソールで提供される拡張オプションでDelta Lakeを有効にすることもできます。

Delta Lake APIの使用例

データ・フローでのDelta Lake APIの使用例。

データ・フローSparkエンジンでは、デフォルトでdelta形式がサポートされています。Delta Lake APIは、Java、PythonおよびScala言語で使用できます。Delta Lake Python APIを使用している場合は、データ・フローのSpark-Submit機能の説明に従って、カスタムのarchive.zip依存関係パッケージャを使用して、デルタ・スパーク・パッケージを含めます。

使用例

JavaまたはScala

spark.read().format("delta").load(<path_to_Delta_table>)
df.write().format("delta").save(<path_to_Delta_table>)
val deltaTable = io.delta.tables.DeltaTable.forPath(spark, <path_to_Delta_table>)
deltaTable.vacuum()

Python

spark.read.format("delta").option("versionAsOf", 1).load(<path_to_Delta_table>)
from delta.tables import *
deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, <path_to_Delta_table>)
deltaTable.vacuum()
deltaTable.history()

SQL

spark.sql("CONVERT TO DELTA parquet.`" + <path_to_Parquet_table> + "`");
spark.sql("DESCRIBE HISTORY delta.`" + <path_to_Delta_table> + "`");

例

ここでは、データ・フローでDelta Lakeの使用を開始する上で役立つコード例を示します

GitHubのoracle-samplesで、例を参照できます。

Oracle Cloud Infrastructureドキュメント

データ・フローとDelta Lake

Delta Lakeのロード

Delta Lake APIの使用例

使用例

例