Delta Tensor: Efficient Vector and Tensor Storage in Delta Lake

人工智能（AI）和机器学习（ML）应用的指数增长使得需要开发高效的向量和张量数据存储解决方案。本文提出了一种在Lakehouse架构中使用Delta Lake进行张量存储的新方法。通过采用来自数组数据库的多维数组存储策略和稀疏编码方法来处理Delta Lake表，实验表明，与传统张量序列化相比，这种方法在空间和时间效率方面都有显着的改进。这些结果为数据密集型应用中优化向量和张量存储解决方案的开发和实现提供了有价值的见解，有助于促进云原生环境中AI和ML领域高效数据管理实践的发展。

如何在Lakehouse架构中使用Delta Lake进行张量存储？

采用多维数组存储策略和稀疏编码方法，将张量数据存储到Delta Lake表中，从而提高空间和时间效率。

实验结果表明，该方法相比传统的张量序列化方法在空间和时间效率上都有显著提升。这为数据密集型应用中优化向量和张量存储解决方案的开发和实现提供了有价值的见解。

最近的相关研究包括：《TensorFlow：Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems》、《TensorFlow: A System for Large-Scale Machine Learning》等。