Delta Lake 0.7.0

Knowledge ManagementStorage LayerDelta Lake
Delta Lake

参考

メモ

0.7.0が出たので、本リリースの特徴を確認する。

SQL DDLへの対応やHive メタストアの対応

0.6系まではScala、Python APIのみであったが、SQL DDLにも対応した。 0.7.0のテーブル読み書き と 0.6.1のテーブル読み書き を見比べると、SQLの例が載っていることがわかる。 対応するSQL構文については src/main/antlr4/io/delta/sql/parser/DeltaSqlBase.g4 あたりを見ると良い。

なお、 Spark3系でないとHiveメタストアに対応できない理由 を見る限り、 Spark3系のAPI（や、DataSourceV2も、かな）を使わないと、Data SourceのカスタムAPIを利用できないため、 これまでHiveメタストアのような外部メタストアと連携したDelta Lakeのメタデータ管理ができなかった、とのこと。

なお、今回の対応でSparkのカタログ機能を利用することになったので、起動時もしくはSparkSession生成時の オプション指定が必要になった。 その代わり、ライブラリの明示的なインポートが不要であり、クエリはDelta Lakeのパーサで解釈された後、 解釈できないようであれば通常のパーサで処理されるようになる。

起動時のオプション例

例：

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$ /opt/spark/default/bin/spark-shell --packages io.delta:delta-core_2.12:0.7.0 --conf "spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension" --conf "spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog"

なお、ここでは SparkSessionExtensions を利用し、SparkSession生成時にカスタムルール等を挿入している。 この機能は2020/06/19時点でSpark本体側でExperimentalであることに注意。 今後もSpark本体側の仕様変更に引きずられる可能性はある。

パーサの呼び出し流れ

セッション拡張機能を利用し、パーサが差し替えられている。

io/delta/sql/DeltaSparkSessionExtension.scala:73

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class DeltaSparkSessionExtension extends (SparkSessionExtensions => Unit) {
  override def apply(extensions: SparkSessionExtensions): Unit = {
    extensions.injectParser { (session, parser) =>
      new DeltaSqlParser(parser)
    }

(snip)

io.delta.sql.parser.DeltaSqlParser クラスでは デリゲート用のパーサを受け取り、自身のパーサで処理できなかった場合に処理をデリゲートパーサに渡す。

io/delta/sql/parser/DeltaSqlParser.scala:66

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class DeltaSqlParser(val delegate: ParserInterface) extends ParserInterface {
  private val builder = new DeltaSqlAstBuilder

(snip)

例えば、 SparkSession の sql メソッドを使って呼び出す場合を例にする。 このとき、内部では、 org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParserInterface#parsePlan メソッドが呼ばれて、 渡されたクエリ文 sqlText が処理される。

org/apache/spark/sql/SparkSession.scala:601

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def sql(sqlText: String): DataFrame = withActive {
  val tracker = new QueryPlanningTracker
  val plan = tracker.measurePhase(QueryPlanningTracker.PARSING) {
    sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText)
  }
  Dataset.ofRows(self, plan, tracker)
}

この parsePlan がoverrideされており、以下のように定義されている。

io/delta/sql/parser/DeltaSqlParser.scala:69

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override def parsePlan(sqlText: String): LogicalPlan = parse(sqlText) { parser =>
  builder.visit(parser.singleStatement()) match {
    case plan: LogicalPlan => plan
    case _ => delegate.parsePlan(sqlText)
  }
}

まずは io.delta.sql.parser.DeltaSqlParser#parse メソッドを利用してパースがここ見られるが、 LogicalPlanが戻らなかったときは、デリゲート用パーサが呼び出されるようになっている。

カスタムカタログ

Spark3ではDataSourvV2の中で、プラガブルなカタログに対応した。 Delta Lake 0.7.0はこれを利用し、カスタムカタログを用いる。（これにより、Hiveメタストアを経由してDelta Lake形式のデータを読み書きできるようになっている） 使われているカタログは org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog である。 （SparkSessionのインスタンス生成する際、もしくは起動時のオプション指定）

当該カタログ内部では、例えば org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog#createDeltaTable メソッドが定義されており、 org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog#createTable ※ しようとするときなどに呼び出されるようになっている。

※ org.apache.spark.sql.connector.catalog.DelegatingCatalogExtension#createTable をoverrideしている

なお、このクラスもデリゲート用のカタログを用いるようになっている。 org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog#createTable メソッドは以下のようになっており、 データソースが delta 出ない場合は、親クラスの createTable （つまり標準的なもの）が呼び出されるようになっている。

org/apache/spark/sql/delta/catalog/DeltaCatalog.scala:149

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override def createTable(
    ident: Identifier,
    schema: StructType,
    partitions: Array[Transform],
    properties: util.Map[String, String]): Table = {
  if (DeltaSourceUtils.isDeltaDataSourceName(getProvider(properties))) {
    createDeltaTable(
      ident, schema, partitions, properties, sourceQuery = None, TableCreationModes.Create)
  } else {
    super.createTable(ident, schema, partitions, properties)
  }
}

ScalaやPythonでの例

代表的にScalaの例を出す。公式サイトには以下のように載っている。

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df.write.format("delta").saveAsTable("events")      // create table in the metastore

df.write.format("delta").save("/delta/events")  // create table by path

Hiveメタストア経由で書き込むケースと、ストレージ上に直接書き出すケースが載っている。

SQLでのマージ処理

SQLを用いたマージの例 の通り、Delta Lakeの特徴であるマージ機能もSQLから呼び出させる。

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spark.sql(s"""MERGE INTO $tableName USING newData
    ON ${tableName}.id = newData.id
    WHEN MATCHED THEN
      UPDATE SET ${tableName}.id = newData.id
    WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *
""")

Spark SQLのカタログに登録されたDelta LakeのテーブルからDeltaTableを生成することもできる。

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scala> import io.delta.tables.DeltaTable
scala> val tbl = DeltaTable.forName(tableName)

Presto / Athena用のメタデータの自動生成

Delta LakeはPresto、Athena用のメタデータを生成できるが、更新があった際にパーティションごとに自動で再生成できるようになった。

テーブル履歴の切り詰めの管理

Delta Lakeは更新の履歴を保持することも特徴の一つだが、 データ本体とログのそれぞれの切り詰め対象期間を指定できる。

CREATEやALTER句内で、TBLPROPERTIESとして指定することになっている。 例えば以下。

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spark.sql(s"CREATE TABLE $tableName(id LONG) USING delta TBLPROPERTIES ('delta.logRetentionDuration' = 'interval 1 day', 'delta.deletedFileRetentionDuration' = 'interval 1 day')")
spark.sql(s"ALTER TABLE $tableName SET TBLPROPERTIES ('delta.logRetentionDuration' = 'interval 1 day', 'delta.deletedFileRetentionDuration' = 'interval 1 day')")

ユーザメタデータ

spark.databricks.delta.commitInfo.userMetadata プロパティを利用して、ユーザメタデータを付与できる。

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df.write.option("spark.databricks.delta.commitInfo.userMetadata", "test").format("delta").mode("append").save("/tmp/test")
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scala> spark.sql("SET spark.databricks.delta.commitInfo.userMetadata=test")
scala> spark.sql(s"INSERT INTO $tableName VALUES 0, 1, 2, 3, 4")

AzureのData Lake Storage Gen2

対応した。

しかし、 0.7.0で対応したAzure Data Lake Storage Gen2 の通り、 前提となっている各種ソフトウェアバージョンは高め。

ストリーム処理のone-timeトリガの改善

DataStreamReaderのオプションでmaxFilesPerTriggerを設定しているとしても、 one-time triggerでは一度に溜まったすべてのデータを読み込むようになった。（Spark 3系の話） 

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