我对三角洲湖的概念理解有困难。例如：
1.我读了一份 parquet 的文件：
taxi_df = (spark.read.format("parquet").option("header", "true").load("dbfs:/mnt/randomcontainer/taxirides.parquet"))
1.然后我用asTable保存它：
taxi_df.write.format("delta").mode("overwrite").saveAsTable("taxi_managed_table")
1.我读取了刚存储的托管表：
taxi_read_from_managed_table = (spark.read.format("delta").option("header", "true").load("dbfs:/user/hive/warehouse/taxi_managed_table/"))
1....当我检查类型时，它显示"pyspark. sql. datafame. dataFrame"，而不是deltaTable：
type(taxi_read_from_managed_table) #返回pyspark. sql. Dataframe . Dataframe
1.只有在使用下面的命令显式转换它之后，我才会收到DeltaTable类型
taxi_delta_table = DeltaTable.convertToDelta(spark,"parquet.数据库文件系统：/用户/配置单元/仓库/出租车管理表/")
type(taxi_delta_table) #返回增量表。增量表
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这是否意味着阶段4中的表不是delta表，不会提供delta lake提供的自动优化？
你如何确定某个东西是否是三角洲湖的一部分？
我知道delta live表只适用于delta.tables，对吗？