1.schema校验其实，通过前面几节的案例会发现，spark sql的dataframe往delta lake写数据的时候schema是不需要用户进行schema校验的。Delta lake会自动校验DataFrame和delta lake 表的schema兼容性。Delta lake使用以下规则来校验Dataframe和 delta 表是否兼容：1).Dataframe列必须在目标delta 表中存在。假设dataframe的列在delta表中没有，就会抛出一个异常。在delta 表中出现的列，但是dataframe中没有的列，那就是delta列中设为null。2).dataframe中的字段类型，与delta表中对应的字段类型强一致。假设不匹配，就会抛出异常。3).DataFrame列名称不能仅仅用大小写区分。这意味着不能在同一表中定义诸如“ Foo”和“ foo”之类的列。虽然spark的dataframe可以有大小写敏感或大小写不敏感（默认）。在存储和返回列信息时，Parquet区分大小写。Delta Lake保留大小写，但在存储schema时不敏感，因此要避免相同名称，大小写不同的列名出现，以避免潜在的错误，数据损坏或丢失问题。Delta Lake支持DDL显式添加新列，并具有自动更新schema的功能。如果指定一些配置，如partitionBy，和append模式组合使用，Delta lake会校验是否匹配，并且在不匹配的时候抛出异常。如果partitionBy没有出现，append模式会自动利用已有数据的分区。2.更新schemadelta lake支持更新表的schema信息。支持如下变更：1).在任意位置增加新的列。2).对已有的列进行排序。可以直接使用ddl做上面两个变更，也支持DML。注意：如果delta lake表的schema被更新了，写入delta表的流处理程序就会终止。所以需要重新启动，假如想要流处理继续工作的话。2.1 显示更新schema直接使用ddl更新delta lake的schema信息。a).增加列

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ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER colA_name], ...)默认，支持字段值为null。为嵌套的数据结构增加一个字段，sql表达如下：

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ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name.nested_col_name data_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER colA_name], ...)假如一张delta表，增加列之前的schema如下：

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- root | - colA  | - colB | +-field1 | +-field2为嵌套的字段colB增加一个nested字段，并且位置在field1和field2之间。sql语句如下：

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ALTER TABLE boxes ADD COLUMNS (colB.nested STRING AFTER field1)变更之后的schema如下：

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- root | - colA | - colB | +-field1 | +-nested | +-field2默认回述出如下日志：

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Adding nested columns is supported only for structs. Arrays and maps are not supported.b).变更列的注释或者顺序delta支持对列的描述信息进行变更，也支持改变列的顺序。

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ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_name col_name data_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER colA_name]对于嵌套结构的列变更，sql表达如下：

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ALTER TABLE table_name CHANGE [COLUMN] col_name.nested_col_name col_name data_type [COMMENT col_comment] [FIRST|AFTER colA_name]例如，一张表，colB是嵌套格式，schema变更之前如下：想要交换嵌套结构colB字段field1，field2的顺序，sql表达如下：

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ALTER TABLE boxes CHANGE COLUMN colB.field2 field2 STRING FIRST执行之后，结果如下：c).替换schema标准语法如下：

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ALTER TABLE table_name REPLACE COLUMNS (col_name1 col_type1 [COMMENT col_comment1], ...)假如，执行替换schema sql之前的schema如下：执行，替换sql语句：

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ALTER TABLE boxes REPLACE COLUMNS (colC STRING, colB STRUCT<field2:STRING, nested:STRING, field1:STRING>, colA STRING)替换之后的schema如下：d).更改列的类型及名称可以使用overwriteSchema配置来，在重写一张表的时候改变列的类型，名称或者删除一个列。注意：需要重跑整张表的。改变列的类型表达式如下：

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 spark.read.table("temp") .withColumn("date", col("date").cast("date")) .write .format("delta") .mode("overwrite") .option("overwriteSchema", "true")    .saveAsTable("test")改变列名称，表达式如下：

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 spark.read.table("temp") .withColumnRenamed("date", "date_created") .write .format("delta") .mode("overwrite") .option("overwriteSchema", "true")    .saveAsTable("schemaTests")2.2 自动更新schema无论是append模式还是overwrite模式，delta lake都支持自动更新表的schema，这样就可以保证schema与写入的数据相互兼容。a).增加列delta 支持dataframe内部有的列，而目标表中不存在的列自动加入到目标表，随着写入事务完成整个操作。需要开启下面的配置：

• mergeSchema 设置为true。
• spark.databricks.deltaschema.autoMerge.enabled 设置为true

新列会被自动添加到的schema指定结构的末尾。b).NullType类型列Parquet本身是不支持parquet的，NullType在dataframe写入delta表的时候会自动删除，但是依然是保留schema信息的。当该列位置出现新的类型的时候，delta会自动将新类型与该schema的NullType类型合并，保留新列类型。当delta lake的一个已有列接收到一个NullType类型时，会保留已有列的类型，自动删除新的列。streaming中是不支持NullType的。对于ArrayType和MapType等复杂类型，也不接受NullType。2.3 替换表schema默认情况下，在overwrite一张表的时候并不会overwrite表的schema。想在覆盖数据的同时覆盖schema，必须将overwriteSchema参数设置为true。

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df.write.option("overwriteSchema", "true")2.4 表实图Delta Lake支持在Delta表之上创建视图，就像使用数据源表一样。
使用视图进行操作时的核心挑战是解决schema冲突。 如果更改Delta表schema，则必须重新创建派生视图。 例如，如果将新列添加到Delta表中，则必须确保该列在该基表上构建的视图中可用。3. 表属性操作在创建一张表或者对表进行alter操作的时候，可以使用TABLEPROPERTIES来设置你自己的元数据作为表的属性。TABLEPROPERTIES是以delta table元数据的形式存储。如果给定位置中已经存在Delta表，则不能在CREATE语句中定义新的TBLPROPERTIES。此外，为了优化行为和性能，Delta Lake支持某些Delta表特别属性：

• 可以禁止对delta表的删除和更新：delta.appendOnly = true。
• 配置时间旅行保留属性：delta.logRetentionDuration = <间隔字符串>和delta.deletedFileRetentionDuration = <间隔字符串>。 

注意：

• 目前只支持delta.前缀的属性。
• 修改delta表属性是一种写操作，它将于其他并发写的操作冲突，从而导致失败。所以，建议在没有并发写的时候区修改表的属性。

还可以使用Spark配置在第一次提交Delta表的过程中设置delta.前缀的属性。例如，要使用属性delta.appendOnly = true初始化Delta表，可将Spark配置spark.databricks.delta.properties.defaults.appendOnly设置为true。sql表达式如下：

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spark.sql("SET spark.databricks.delta.properties.defaults.appendOnly = true")

scala表达式如下：

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spark.conf.set("spark.databricks.delta.properties.defaults.appendOnly", "true")