高性能分布式处理
依托 Ray 分布式计算框架与 Apache Arrow 列式内存格式，轻松应对 PB 级数据的目录管理与变更捕获任务
Ray 驱动
ACID 合规
弹性扩展
用 DeltaCat 构建下一代数据湖仓
基于 Ray 与 Apache Arrow，提供快速、可扩展且具备事务一致性的数据目录管理能力
核心功能
好内容，值得被认真对待
ACID 事务与版本控制
提供类 Git 的暂存与提交 API，确保数据操作的事务一致性，支持数据版本回溯与表修复
灵活的 Python 接口
采用 Pythonic 设计风格，易于集成到现有数据分析与机器学习流水线中，降低开发与维护成本
常见问题
DeltaCat 主要解决什么问题？
DeltaCat 旨在为大规模数据湖提供高效、ACID 合规的数据目录管理能力，支持数据变更捕获、一致性检查与表维护
如何安装 DeltaCat？
可以通过 pip install deltacat 命令进行安装，要求环境中已配置 Python 及必要的依赖库
DeltaCat 与 Ray 是什么关系？
DeltaCat 由 Ray 项目团队开发和维护，底层利用 Ray 的分布式计算能力来实现高并发和高吞吐的数据目录操作