Databricks
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宣布液体聚类正式发布
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内容提要
数据智能平台Databricks推出Delta Lake液体聚类正式版，取代了表分区和ZORDER，提供最佳查询性能。液体聚类简化了数据布局决策，允许随分析需求演变。已有数百个客户认可，提高读取性能2-12倍。突破性技术，提供更好的写入和读取性能。可在Delta Lake中使用。
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关键要点
- Databricks推出Delta Lake液体聚类正式版，取代表分区和ZORDER，提供最佳查询性能。
- 液体聚类简化数据布局决策，允许根据分析需求演变重新定义聚类键，无需数据重写。
- 已有数百个客户使用液体聚类，读取性能提高2-12倍。
- 传统方法难以管理，灵活性差，缺乏通用策略。
- 选择分区列的过程复杂，错误选择会导致读取速度慢和查询性能差。
- ZORDER技术写入成本高，无法增量处理，导致更长的聚类作业和更高的计算成本。
- 液体聚类通过自动调整数据布局，解决了传统方法的挑战，提供更好的写入和读取性能。
- 使用液体聚类简单，只需定义聚类列即可。
- 液体聚类提供快速写入，优化数据布局，降低成本。
- DatabricksIQ提供记录级并发支持，客户无需依赖分区来实现并发。
- 客户无需微调数据布局即可获得性能提升，许多客户赞扬其简单性和灵活性。
- 液体聚类在DBR 15.2中正式可用，用户可快速启用。
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延伸问答
液体聚类的主要功能是什么？
液体聚类简化了数据布局决策，提供最佳查询性能，允许根据分析需求演变重新定义聚类键，无需数据重写。
液体聚类如何提高查询性能？
液体聚类通过自动调整数据布局，提供更好的写入和读取性能，客户的读取性能提高了2-12倍。
与传统的分区和ZORDER方法相比，液体聚类有哪些优势？
液体聚类提供更高的灵活性和简化的管理，避免了复杂的分区策略和高写入成本，且支持增量处理。
如何在Delta Lake中启用液体聚类？
用户可以在DBR 15.2中快速启用液体聚类，只需定义聚类列即可。
液体聚类对数据写入有什么影响？
液体聚类提供快速写入，优化数据布局，降低写入成本，写入速度比传统方法快7倍。
客户对液体聚类的反馈如何？
许多客户赞扬液体聚类的简单性和灵活性，认为它显著提高了查询性能和数据处理效率。
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