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該Notebook展示了如何將JSON數據轉換為Delta Lake格式，創建Delta表，在Delta表中Append數據，最后使用Delta Lake元數據命令來顯示表的歷史記錄、格式和詳細信息。

前提條件

通過主賬號登錄阿里云 Databricks控制臺。
已創建集群，具體請參見創建集群。
已使用OSS管理控制臺創建非系統目錄存儲空間，詳情請參見創建存儲空間。
警告
首次使用DDI產品創建的Bucket為系統目錄Bucket，不建議存放數據，您需要再創建一個Bucket來讀寫數據。
說明
DDI支持免密訪問OSS路徑，結構為：oss://BucketName/Object
- BucketName為您的存儲空間名稱；
- Object為上傳到OSS上的文件的訪問路徑。
例：讀取在存儲空間名稱為databricks-demo-hangzhou文件路徑為demo/The_Sorrows_of_Young_Werther.txt的文件
```
// 從oss地址讀取文本文檔
val text = sc.textFile("oss://databricks-demo-hangzhou/demo/The_Sorrows_of_Young_Werther.txt")
```

步驟一：創建集群并通過knox賬號訪問Notebook

創建集群參考：創建集群，需注意要設置RAM子賬號及保存好knox密碼，登錄WebUI時候需要用到。

步驟二：創建Notebook、導入數據、進行數據分析

定義Notebook中使用的路徑path

%pyspark

# 注意需要將數據文件events.json上傳至您的OSS對應bucket下，events.json數據來源Databricks站點的open/close數據
inputPath = "oss://databricks-huhehaote/delta-demo/events.json"
deltaPath = "/delta/events"
database = "Delta_QuickStart_Database"

導入數據到Dataframe中 & 打印數據data

%pyspark

from pyspark.sql.functions import expr
from pyspark.sql.functions import from_unixtime

# spark.read讀取json數據，并將表頭time轉換為date格式
events = spark.read \
  .option("inferSchema", "true") \
  .json(inputPath) \
  .withColumn("date", expr("time")) \
  .drop("time") \
  .withColumn("date", from_unixtime("date", 'yyyy-MM-dd'))
events.show()

將數據使用Delta格式寫入

%pyspark
events.write.format("delta").mode("overwrite").partitionBy("date").save(deltaPath)

再次讀取數據查看是否成功保存

%pyspark
events_delta = spark.read.format("delta").load(deltaPath)
events_delta.printSchema()

重置數據庫

%pyspark

spark.sql("DROP DATABASE IF EXISTS {} CASCADE".format(database)) # 注意{}是在pyspark里spark.sql()中使用的變量，參數在.format中指定 (參考：https://stackoverflow.com/questions/44582450/how-to-pass-variables-in-spark-sql-using-python)
spark.sql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS {}".format(database))

使用Delta創建表

%pyspark

spark.sql("USE {}".format(database))
spark.sql("CREATE TABLE events USING DELTA LOCATION \"{}\"".format(deltaPath))

查看表中的數據
```
%sql
select * from events limit 10;
```
對數據執行一個簡單的count
```
%pyspark

events_delta.count()
```
查看events詳情
```
%sql
DESCRIBE DETAIL events;
```
查看表歷史，這個功能只有Delta表中可用
```
%sql

DESCRIBE HISTORY events
```

做一個聚合（aggregation）操作并將結果保存在一個臨時表中

%pyspark

from pyspark.sql.functions import count
events_delta.groupBy("action","date").agg(count("action").alias("action_count")).orderBy("date", "action").createOrReplaceTempView("tempDisplay")

可視化該臨時表
```
%sql

select * from tempDisplay
```

我們可以很方便的使用append模式追加新數據

%pyspark

# 該操作主要將數據中時間前移2天（172800秒）
historical_events = spark.read \
  .option("inferSchema", "true") \
  .json(inputPath) \
  .withColumn("date", expr("time-172800")) \
  .drop("time") \
  .withColumn("date", from_unixtime("date", 'yyyy-MM-dd'))
  
historical_events.write.format("delta").mode("append").partitionBy("date").save(deltaPath)

historical_events.show()

聚合（aggregate）并查看新數據

%pyspark

events_delta.groupBy("action","date").agg(count("action").alias("action_count")).orderBy("date", "action").createOrReplaceTempView("tempDisplay2")

可視化新表
```
%sql

select * from tempDisplay2
```
執行count操作查看新append數據行
```
%pyspark 

events_delta.count()
```
Describe表來展示表詳情，并能夠看到表中有6個文件
```
%sql
DESCRIBE DETAIL events
```
Databricks支持優化（OPTIMIZE）合并文件以提升性能
```
%pyspark

spark.sql("OPTIMIZE events")
```
可以看到優化（OPTIMIZE）命令也在事務日志中增加了日志（z-order）
```
%sql

DESCRIBE HISTORY events
```
優化后，文件被自動合并做性能優化，表中只有5個文件
```
%sql

DESCRIBE DETAIL events
```
Describe formatted 命令也在DDI中支持
```
%sql

DESCRIBE FORMATTED events
```

附錄

清理數據庫

%sql
/*
DROP DATABASE IF EXISTS Delta_QuickStart_Database1 CASCADE;
*/

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Delta Lake 快速開始一

前提條件

步驟一：創建集群并通過knox賬號訪問Notebook

步驟二：創建Notebook、導入數據、進行數據分析

附錄