作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Apache Delta Lake是一种开源的分布式数据湖工具，它支持快速、可靠的数据处理。Delta Lake与Apache Spark结合可以提供高吞吐量的数据分析能力，适用于基于时间戳数据的复杂数据集。在实际生产环境中，由于数据隐私和安全等原因，Delta Lake也需要部署在安全的分布式计算平台上。本文将介绍如何通过Airflow和HDFS加密设置实现安全的Delta Lake基础设施。
什么是Delta Lake？
Apache Delta Lake是一个开源的分布式数据湖工具，它能够快速存储、版本化、查询和统一多个数据源中的数据变化。它是基于Spark SQL之上的一个层，它使得开发人员能够使用SQL进行数据探索、数据仓库的构建、以及在实时环境和离线环境间无缝切换。
为什么要使用Delta Lake？
数据变更时效性要求低：虽然数据科学家对实时的数据更新需求很强烈，但随着大数据应用场景的逐渐向离线计算转移，实时数据源的响应延迟越来越难满足用户对实时数据快照的需求。对于实时数据源，频繁地写入数据的流式处理会给集群带来巨大的压力。而Delta Lake基于分布式文件系统（如HDFS）提供了面向数据的增量式存储模型，它能够在秒级内将实时数据更新写入数据湖，并保证历史数据的完整性，因此它非常适合于面向数据分析的实时环境。
多数据源协同分析：Delta Lake可以从不同数据源获取数据并进行合并，进而提供更丰富的数据分析体验。它还支持复杂事件处理（CEP），让用户从海量数据中提取出有意义的模式。