BigQuery 增加对 Delta Lake 的一方支持
内容提要
Delta Lake on BigQuery是将存储在Delta Lake上的数据与BigQuery中的其他格式的数据结合在一起的解决方案，具有高级功能支持。Delta Lake是由超过10,000家公司使用的优化存储层，现在在Google Cloud上提供集成支持。Lakehouse架构将数据湖的灵活性与数据仓库的可靠性相结合。使用Delta Lake，您可以统一数据访问并在不同的处理引擎之间高效共享数据。在BigQuery中读取Delta Lake非常简单，可以同时使用Databricks和BigQuery，无需复制数据文件或手动维护表元数据。
延伸解读
Delta Lake 在 Google Cloud 上的生态扩展
BigQuery 对 Delta Lake 的原生支持，将 Delta 的连接器生态延伸至 Google Cloud。Delta Lake 作为 Linux 基金会开源项目，已被超过 10,000 家公司采用，包括 60% 以上的财富 500 强企业。这一集成意味着用户可以在 BigQuery 中直接查询 Delta 表，无需复制数据或手动维护元数据，从而简化了跨平台的数据访问。
Lakehouse 架构的统一存储层
通过 BigLake 存储引擎，BigQuery 支持 Delta Lake，使数据仓库和数据湖能够融合在统一的存储层上。用户可以在 Delta Lake 中标准化数据湖，维护单一权威数据副本，并让 Databricks 和 BigQuery 等不同引擎直接查询，无需导出或复制数据。这有助于提升数据利用效率和团队协作。
在 BigQuery 中读取 Delta Lake 的步骤
在 BigQuery 中读取 Delta Lake 表只需几个步骤：首先在 Databricks 中创建 Delta 表，然后在 BigQuery 中创建外部表，指定 Delta Lake 格式和 Cloud Storage 路径，并设置连接。BigQuery 会自动检测数据和模式变化，无需手动刷新元数据，即可查询最新快照。这降低了跨平台数据访问的复杂度。
Q&A
Delta Lake在BigQuery中的作用是什么？
Delta Lake在BigQuery中用于将存储在Delta Lake上的数据与其他格式的数据结合，支持高级功能。
如何在BigQuery中读取Delta Lake数据？
在BigQuery中读取Delta Lake数据只需创建Delta表并设置Cloud Storage连接，BigQuery会自动检测数据和模式变化。
Delta Lake的主要优势是什么？
Delta Lake提升了企业数据湖的性能和可靠性，支持高效的数据共享和统一的数据访问。
BigLake在Delta Lake和BigQuery中的角色是什么？
BigLake是一个存储引擎，支持在云对象存储上以开放表格式存储数据，实现数据湖和数据仓库的统一存储层。
Delta Lake的用户基础有多大？
Delta Lake被超过10,000家公司使用，其中包括60%以上的财富500强企业。
Google Cloud对Delta Lake的支持有什么承诺？
Google Cloud承诺促进开放和互操作的数据生态系统，支持Delta Lake是其提供全面云解决方案的体现。
