若要创建空表,还可以使用 Delta Lake 中适用于DeltaTableBuilder和Scala的API。 与等效的 DataFrameWriter API 相比,这些 API 可以更轻松地指定其他信息,例如列注释、表属性和生成的列。 重要 此功能目前以公共预览版提供。 Python Python复制 DeltaTable.createIfNotExists(spark) .tableName("main.default.people_10...
如需語法詳細數據,請參閱CREATE TABLE CLONE。 複製計量 CLONE在作業完成之後,會將下列計量報告為單一數據列 DataFrame: source_table_size:以位元組為單位複製之源數據表的大小。 source_num_of_files:源數據表中的檔案數目。 num_removed_files:如果要取代數據表,則會從目前的數據表中移除多少個檔案。
from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("GUID Table Creation") \ .getOrCreate() 使用Spark会话创建一个DataFrame,其中包含需要创建表的数据。可以使用以下代码创建一个示例DataFrame: 代码语言:txt 复制 data = [("John", 25), ("Alice", 30), ("Bob", 3...
在@dlt.table傳回 Spark DataFrame 的任何 Python 函式定義之前新增裝飾專案,以在 Delta Live Tables 中註冊新的數據表。 下列範例示範如何使用函式名稱做為數據表名稱,並將描述性批註新增至數據表: Python複製 @dlt.table(comment="Popular baby first names in New York. This data was ingested from th...
df.createOrReplaceTempView("temp_view") spark.sql("INSERT INTO table_name SELECT * FROM temp_view") 这里,我们首先将数据帧注册为一个临时视图,然后使用INSERT INTO语句将数据插入到表中。 综上所述,以上是在Databricks中将数据帧结果保存到表中的方法。通过使用DataFrame API或SQL语句,我们可以方便...
在上述範例中 RESTORE ,命令會導致讀取 Delta 數據表第 0 版和 1 時已看到更新。 如果串流查詢正在讀取此數據表,則這些檔案會被視為新加入的數據,並會再次處理。還原計量RESTORE 在作業完成之後,會將下列計量報告為單一數據列 DataFrame:table_size_after_restore:還原之後數據表的大小。 num_of_files_after_resto...
You can load data from any data source supported by Apache Spark on Databricks using Delta Live Tables. You can define datasets (tables and views) in Delta Live Tables against any query that returns a Spark DataFrame, including streaming DataFrames and Pandas for Spark DataFrames. For data ing...
You can define a dataset against any query that returns a DataFrame. You can use Apache Spark built-in operations, UDFs, custom logic, and MLflow models as transformations in your Delta Live Tables pipeline. After data has been ingested into your Delta Live Tables pipeline, you can define ...
spark.sql("create database if not exists mytestDB") #read the sample data into dataframe df_flight_data = spark.read.csv("/databricks-datasets/flights/departuredelays.csv", header=True) #create the delta table to the mount point that we have created earlier dbutils.fs.rm("/mnt/aaslabdw...
#read the sample data into dataframe df_flight_data = spark.read.csv("/databricks-datasets/flights/departuredelays.csv", header=True) #create the delta table to the mount point that we have created earlier dbutils.fs.rm("abfss://labdpdw@labseadpdw01.dfs.core.windows.net/mytestDB/MyFirs...