Delta Lake 是一个面向分析型工作负载的开源存储框架，旨在为 Lakehouse 架构提供事务性、可观测性与高可靠的数据管理能力。它通过 ACID 事务、时间旅行、并发写入控制等特性提升数据湖的可用性和一致性，使得 Spark、Trino、Flink 等引擎能够在统一的数据层上可靠运行。Delta Lake 在工业界具有广泛应用，能够解决数据写入冲突、版本管理和审计追溯等问题，帮助团队将数据湖演进为可用于生产分析和机器学习的稳定存储层。其生态包含多个连接器、迁移工具与性能优化方案，便于在现有架构中逐步引入并实现线上化运行。
主要特性
- ACID 事务与一致性保障：支持并发写入与原子提交，减少数据不一致风险。
- 时间旅行：能够回溯并查询历史数据版本，便于审计与回滚。
- 高性能：基于 Parquet 与按需扫描优化，提升查询效率与存储利用率。
- 多引擎支持：兼容 Spark、Flink、Presto/Trino 等生态组件。
使用场景
- Lakehouse 架构建设：替代传统数据仓库与数据湖分离的模式，统一存储与计算层。
- 数据工程与 ETL：提供可靠的数据写入语义与版本管理，适用于大规模数据处理流水线。
- 审计与合规：利用时间旅行与事务记录满足合规审计需求。
技术特点
- 以开源项目为核心，拥有活跃社区与丰富的生态适配器。
- 提供完善的文档、迁移指南与性能优化建议，支持生产环境大规模部署。