利用5.1假期读完《Delta Lake Up and Running》，这本书非常适合入门，但不够深入，要想将Delta lake用于实际项目，还是需要从spark开始重新学习。学完一本书总结一下这本书的内容。
第一章 概念介绍，其中第21页的Medallio Architecture架构（金，银，铜）是数据湖架构基础，基本上数据湖的书籍都会提及。
第二章 Delta lake入门，需要掌握如何创建sparksession，如何用sparksession实现数据读写，其实使用的就是spark dataframe api，只是格式要设定为delta，深入一点可以看一下这章后面关于delta lake文件的说明。
第三章 Delta lake最基本操作，包括建库，建表，描述表结构，插入数据，查询数据，可以通过3种方式实现，分别是spark sql+sql语句，spark dataframe api，deltatable api，个人觉得用sql语句比较简单。
第四章 Delta lake最基本的数据操作，包括删除，更新，merges，个人理解只能通过sql语句和deltatable api来实现，其中merges比较复杂。
第五章 性能调优，调优的方法有：分区，压缩文件，zorder by, liquid clustering。其中分区觉得比较有效，liquid clustering还是实验阶段，压缩文件，zorder by需要定时触发而且每次触发都会耗时，实际应用应该写一个后台任务在没有任何操作的时候来自动触发。
第六章 时间旅行，主要是利用Delta lake能保存数据版本这一特点来实现。另外Delta lake 不会清除历史版本，需要定时运行VACUUM命令来清理。最后捕捉行记录的变化。以上操作均可以通过sql语句实现。
第七章 表结构变化处理，主要是两类处理，一类是固定结构，遇到不一致的就报错。另外一个类就是结构可以根据数据变化，要实现结构自动变化主要在数据写入的时候，设置option("mergeSchema",true)。
第八章 如何使用流实现数据同步，书中只实现了插入数据同步，没有实现更新数据同步，但官网文档上有说明，目前删除数据好像是无法通过流实现同步。
第九章 Delta lake数据分享，这章比较简单，介绍了一些直接读取delta lake文件的方法，还不如官方文档详细。
第十章 给出了一个完整的数据湖架构，后面如果真的能用于生产可以参考。
读完了整本书，有两个感觉：
1、还是要深入学习一下spark，为了后面能兼容AI，还是从pyspark入手，后面计划学习一下pyspark，然后再看看pyspark如何与pytorch等深度学习架构融合。
2、学习技术只是入门，具体还要以项目来验证，因为只有通过项目才能挖掘出一下书本没有说的情况，所以还是要结合实际，希望后面能把Delta lake用于实际项目，我始终相信机会总是留给有准备的人。
最后把最近几天写的代码公开，欢迎高手指教，谢谢。
kengan1013/Detla-lake-with-java