structured-streaming在写delta lake时，spark是怎么读取的_delta_log下面的事务日志的呢

在使用structured-streaming写delta lake时，Spark会使用Delta Lake的API来读取Delta Lake的事务日志，即_delta_log目录下的文件。Spark会根据事务日志中的元数据来检测数据更改，并根据需要执行增量更新操作。Spark还会使用Delta Lake的元数据来优化查询和数据操作，例如通过分区裁剪和谓词下推来提高查询性能。

具体而言，Spark会在启动时读取Delta Lake的元数据，例如表的模式和分区信息，并将其缓存到内存中。当Spark执行查询时，它会使用Delta Lake的元数据来确定要读取的数据块，并将结果缓存在内存中。如果数据发生更改，Spark会自动检测到并更新缓存数据，以确保查询结果始终是最新的。

总之，Spark使用Delta Lake的事务日志和元数据来实现高性能和可靠的结构化流处理，以及数据管理和查询。