EMR DeltaLake CDC解决方案中，ODS层（Operational Data Store，操作数据存储层）的Delta表工作方式主要涉及数据变更的捕获、处理以及存储等关键环节。以下是对这一过程的具体阐述：
1. 数据变更捕获（CDC）
Delta Lake CDC（Change Data Capture）功能允许用户直接识别并捕获Delta Lake表中数据的变更，这些变更包括插入、更新、删除等操作。Delta Lake通过Change Data Feed（CDF）来实现这一功能。当CDF被开启后，Delta Lake会在必要的情况下持久化变更的数据信息，并将这些信息写入到特定表下的目录文件中。这样，下游系统就能够获取到这些变更信息，进行进一步的处理和分析。
2. 数据处理
在捕获到数据变更后，Delta Lake会对这些变更进行处理。由于Delta Lake与Spark深度绑定，它充分利用了Spark的计算能力来处理这些变更。例如，对于UPDATE操作，Delta Lake会首先确定哪些文件受到了影响，然后读取这些文件中的数据，应用变更操作，并将更新后的数据写入新的文件中。这些操作都是通过调用Spark的API来实现的。
3. 数据存储
处理完数据变更后，Delta Lake会将更新后的数据存储在对象存储中。Delta Lake使用Parquet格式来存储数据，这种格式提供了高性能的压缩和编码特性，有助于优化存储效率和查询性能。同时，Delta Lake还通过Snapshot等机制来管理数据和元数据的版本，支持Time-Travel查询，即用户可以查询历史版本的数据或回溯到历史版本。
4. 增量数仓构建
在EMR DeltaLake CDC解决方案中，ODS层的Delta表还可以用于构建增量数仓。通过捕获Delta表的变更数据，用户可以将这些数据同步到下游的数据仓库中，实现数据的增量更新。这种方式不仅可以减少数据同步的延迟，还可以降低存储和计算成本，提高数据处理的效率。
5. Delta表的元数据管理
Delta Lake表的元数据是自管理的，并存储在文件系统的_delta_log目录中。这个目录包含了Delta表的所有元数据信息，包括每次commit产生的行为（如新增文件、删除文件、更新后的元数据信息等）。这些元数据信息是Delta Lake实现ACID事务管理、数据版本管理等功能的基础。
总结
在EMR DeltaLake CDC解决方案中，ODS层的Delta表通过CDC功能捕获数据变更，利用Spark的计算能力处理这些变更，并将更新后的数据存储在对象存储中。同时，Delta Lake还提供了丰富的元数据管理功能，支持Time-Travel查询和增量数仓构建等高级特性。这些功能共同构成了Delta Lake在EMR环境下高效、可靠的数据处理解决方案。