Delta Lake 是DataBricks公司推出的一种数据湖解决方案，Delta为该方案的核心组件。围绕数据流走向（数据入湖从流入数据湖、数据组织管理、数据查询到流出数据湖）推出了一系列功能特性，
协助您搭配第三方上下游工具，搭建快捷、易用、和安全的数据湖。
通常的数据湖方案是选取大数据存储引擎构建数据湖（例如阿里云OSS等对象产品或云下hdfs），然后将产生的各种类型数据存储在该存储引擎中。在使用数据时，通过Spark或Presto
对接数据分析引擎并进行数据解析。
应用场景：优点
Delta适用于云上数据湖数据管理解决方案，以下场景可以使用Delta：
1、实时查询：数据实时从上游流入Delta，查询侧即可查询该数据。同时，由于支持ACID功能，保证了数据流入和查询的隔离性，不会产生脏数据。
2、删除或更新，通常数据湖方案不支持数据的删除或更新。如果需要删除或更新数据，则需要把原始数据清理掉，然后把更新后的数据写入存储。而Delta支持数据的删除或更新。
3、数据实时同步，CDC（change data capture）：使用Delta merge功能，启动流作业，实时将上游的数据通过merge更新到Delta Lake中。
4、数据质量控制：借助于Delta Schema校验功能，在数据导入时剔除异常数据，或者对异常数据做进一步处理。
5、数据演化：数据的schema并非固定不变，Delta 支持通过API方式改变数据的Schema。
6、实时机器学习
delta lake目前的不足：
1、更新操作很重，更新一条数据和更新一批数据的成本可能是一样的，所以不适合一条条的更新数据
2、更新数据的方式是新增文件，会造成文件数量过多，需要清理历史版本的数据，version最好不要保存太多、
3、乐观锁在多用户同时更新时并发能力较差，更适合写少读多的场景
数据湖delta lake的最佳调优详解
https://my.oschina.net/u/4590259/blog/4474138
1、选择最佳恰当的分区列
对于delta表建议指定分区列。企业中最常见的分区列就是date，地域这些。
2、合并文件
如果是不断将数据写入Delta表，随着时间的推移，会产生大量文件，尤其是如果小数据量的添加数据时。这个可能会大大降低表的查询速率，也可能影响文件系统的性能。
理想情况下，应定期将大量的小文件重写为少量较大的文件。
3、merge操作的性能调优
a、减少匹配查找的数据量
默认情况下，merge操作会扫描整个delta lake表找到满足条件的数据。可以加些谓词，以减少数据量。
b、合并文件
如果数据存储的时候有很多小文件，就会降低数据的读取速度。可以合并小文件成一些大文件，来提升读取的速度。后面会说到这个问题。
c、控制shuffle的分区数
为了计算和更新数据，merge操作会对数据进行多次shuffle。shuffle过程中task数量是由参数spark.sql.shuffle.partitions来设置，默认是200。该参数不仅能控制shuffle的并行度，也能决定输出的文件数。增加这个值虽然可以增加并行度，但也相应的增加了产生小文件数。