TGViewer
Data Science. SQL hub Data Science. SQL hub @sqlhub · 36K subscribers
Post #2096 5.26K
💾 Зачем нужен Delta Lake, если есть Parquet

Обычный Parquet хранит только одно состояние таблицы.
Если вы сохранили отфильтрованный DataFrame, то старые данные исчезли навсегда.
❌ Отката (rollback) нет → потеряли 10 000 строк, осталось только 3 500.

Delta Lake работает иначе:
- каждый раз создаётся новая версия данных
- можно вернуться к любой версии в прошлом
- данные всегда под контролем и без потерь

📌 Пример:
- Parquet → фильтр → оригинал стёрт
- Delta Lake → версия 0 (10 000 строк) + версия 1 (3 500 строк) → всегда можно вернуться к версии 0

✅ Итог: с Delta Lake данные становятся версионируемыми и надёжными.



#datalake #parquet #bigdata #delta
  • ❤ 11
  • 👍 5
  • 🔥 3
  • 👎 1
  • 😁 1
More from @sqlhub
  1. Sep 24, 2026Softmax простыми словами: что значат 66,5% в ответе нейросети? Softmax простыми словами: C…
  2. Sep 24, 2026🔥Один слой данных вместо цепочки копий между системами В традиционной аналитической инфра…
  3. Sep 23, 2026⚡️ SQL-задача с опасным подвохом Какой баланс получит аккаунт после выполнения запроса в P…
  4. Sep 22, 2026🌟 Samsone: открытые аудиоязыковые модели для смартфонов Samsung опубликовали Samsone - се…
  5. Sep 22, 2026Объектное хранилище в эпоху быстрых данных Объём данных, с которыми нужно работать, растёт…
  6. Sep 21, 2026🧩 Сложная SQL-задача: симуляция DNS-кеша Есть таблица запросов: CREATE TABLE dns_requests…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →