delta lake的merge操作以及性能调优是怎样的，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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鉴于merge操作的复杂性，下面主要对其进行展开讲解。

1.merge算子操作语法

merge操作的sql表达如下：

import io.delta.tables._import org.apache.spark.sql.functions._

DeltaTable.forPath(spark, "/data/events/")  .as("events")  .merge(    updatesDF.as("updates"),    "events.eventId = updates.eventId")  .whenMatched  .updateExpr(    Map("data" -> "updates.data"))  .whenNotMatched  .insertExpr(    Map(      "date" -> "updates.date",      "eventId" -> "updates.eventId",      "data" -> "updates.data"))  .execute()

merge 编码操作还是有些约束需要详细描述的。

1.1 可以有(1,2,3)个wenMatched或者whenNotMatched的子语句。其中，whenMatched操作最多有两个语句，whenNotMatched最多有一个子语句。

1.2 当源表的数据和目标表的数据满足匹配条件的时候，执行的是whenMatched语句。这些语句可以有以下几个语义：

a) whenMatched语句最多有一个update和一个delete表达。merge中的update行为仅仅更新满足条件的目标表一行数据的指定列。而delete操作会删除所有匹配的行。

b) 每个whenMatched语句都可以有一个可选的条件。如果该可选的条件存在，update和delete操作仅仅在该可选条件为true的时候，才会在匹配的目标数据上执行相应操作。

c) 如果有两个whenMatched子句，则将按照它们被指定的顺序（即，子句的顺序很重要）进行执行。第一个子句必须具有一个子句条件（否则，第二个子句将永远不会执行）。

d) 如果两个whenMatched子语句都有条件并且两个子语句的条件都不为true，那不会对目标数据进行任何修改。

c) 支持满足条件的源dataset中相关行的所有列同时更新到目标detla表的相关列，表达式如下：

whenMatched(...).updateAll()

等价于：

whenMatched(...).updateExpr(Map("col1" -> "source.col1", "col2" -> "source.col2", ...))

要保证源表和目标表有相同的列，否则会抛出异常。

1.3 给定的条件，源表的一行数据，跟目标表没有完成匹配的时候执行whenNotMatched语句。该子语句有以下语法：

a) whenNotMatched仅仅支持insert表达。根据指定的列和相关的条件，该操作会在目标表中插入一条新的数据，当目标表中存在的列没有明确的指定的时候，就插入null。

b) whenNotMatched语句可以有可选条件。如果指定了可选条件，数据仅仅会在可选条件为true的时候才会插入。否则，源列会被忽略。

c) 也可以插入匹配目标表相关行的所有源表行的数据列，表达式：

whenNotMatched(...).insertAll()

等价于：

whenNotMatched(...).insertExpr(Map("col1" -> "source.col1", "col2" -> "source.col2", ...))

要保证源表和目标表有相同的列，否则就会抛出异常。

2.schema校验

merge操作会自动校验insert和update操作产生额数据schema是否与目标表的schema匹配。规则如下：

a) 对于update和insert行为，指定的目标列必须在目标delta lake表中存在。

b) 对于updateAll和insertAll操作，源dataset必须包含所有目标表的列。源dataset可以有目标表中不存在的列，但是这些列会被忽略。当然也可以通过配置保留仅源dataset有的列。

c) 对于所有操作，如果由生成目标列的表达式生成的数据类型与目标Delta表中的对应列不同，则merge尝试将其强制转换为表中的类型。

3.自动schema转换

默认情况下，updateAll和insertAll操作仅仅会更新或插入在目标表中有的相同列名的列，对于仅仅在源dataset中存在而目标表中不存在的列，会被忽略。但是有些场景下，我们希望保留源dataset中新增的列。首先需要将前面介绍的一个参数spark.databricks.delta.schema.autoMerge.enabled设置为true。

注意：

a. schema自动增加仅仅是针对updateAll操作或者insertAll操作，或者两者。

b. 仅仅顶层的列会被更改，而不是嵌套的列。

c. 更新和插入操作不能显式引用目标表中不存在的目标列（即使其中有updateAll或insertAll作为子句之一）。 

4.schema推断与否对比

据一些例子，进行schema自动推断与不自动推断的对比

对比一

目标列(key,value)，源列(key,value,newValue)，对源源表执行下面的sql操作：

targetDeltaTable.alias("t")  .merge(    sourceDataFrame.alias("s"),    "t.key = s.key")  .whenMatched().updateAll()  .whenNotMatched().insertAll()  .execute()

没有使用自动schema推断的话：目标表的schema信息是不会变的。仅仅key，value列被更新。

使用了schema推断的话：表的schema就会演变为(key,value,newValue)。updateAll操作，会更新value和newValue列。对于insertAll操作会插入整行(key,value,newValue)。

对比二

目标表(key,oldValue)，源表(key,newValue)，对源表执行下面的sql:

targetDeltaTable.alias("t")  .merge(    sourceDataFrame.alias("s"),    "t.key = s.key")  .whenMatched().updateAll()  .whenNotMatched().insertAll()  .execute()

不使用schema推断：updateAll和insertAll操作都会抛异常。

使用schema推断：表的shema会演变为(key,oldValue,newValue)。updateAll操作会更新key和value列，而oldValue列不变。insertAll操作会插入(key,null,newValue),oldValue会插入null。

对比三

目标表(key,oldValue)，源表(key,newValue)，对源表执行下面的sql

targetDeltaTable.alias("t")  .merge(    sourceDataFrame.alias("s"),    "t.key = s.key")  .whenMatched().update(Map(    "newValue" -> col("s.newValue")))  .whenNotMatched().insertAll()  .execute()

不使用schema推断：update操作会抛出异常，因为newValue在目标表中并不存在。

使用schema推断：update操作会抛出异常，因为newValue在目标表中并不存在。

对比四：

目标表(key,oldValue)，源表(key,newValue)，对源表执行下面的sql

targetDeltaTable.alias("t")  .merge(    sourceDataFrame.alias("s"),    "t.key = s.key")  .whenMatched().updateAll()  .whenNotMatched().insert(Map(    "key" -> col("s.key"),    "newValue" -> col("s.newValue")))  .execute()

不使用schema推断：insert操作会抛出异常，因为newValue在目标表中并不存在。

使用schema推断：insert操作依然会抛出异常，因为newValue在目标表中并不存在。

5.性能调优

下面几个方法可以有效减少merge的处理时间：

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。比如，数据是以country和date进行分区的，而你只想更新特定国家的昨天的数据。就可以增加一些条件，比如：

events.date = current_date() AND events.country = 'USA'

这样就只会处理指定分区的数据，大大减少了数据扫描量。也可以避免不同分区之间操作的一些冲突。

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。

d.写出数据之间进行重分区

对与分区表，merge操作会产生很多小文件，会比shuffle分区数多很多。原因是每个shuffle任务会为多分区表产生更多的文件，这可能会是一个性能瓶颈。所以，很多场景中使用表的分区列对数据进行写入前重分区是很有效的。可以通过设置spark.delta.merge.repartitionBeforeWrite为true来生效。

关于delta lake的merge操作以及性能调优是怎样的问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。