您可以使用 命令,在特定版本clone在 Azure Databricks 上建立現有 Delta Lake 數據表的複本。 複製可以是深或淺層。 Azure Databricks 也支持複製 Parquet 和 Iceberg 數據表。 請參閱以累加方式將 Parquet 和 Iceberg 數據表複製到 Delta Lake。 如需搭配 Unity 目錄使用複製的詳細資訊,請參閱Unity 目錄數據表的...
此建议的原因取决于你使用的是托管表还是外部表,以及是否使用 Unity Catalog,但使用此模式的所有 Delta 表类型都可能会导致错误、删除记录或损坏的结果。相反,Databricks 建议始终使用 CREATE OR REPLACE TABLE,如以下示例所示:SQL 复制 CREATE OR REPLACE TABLE table_name AS SELECT * FROM parquet.`/path/to/...
CONVERT TO DELTA parquet.`<path-to-table>` PARTITIONED BY (part int,part2 int) Python %pyspark from delta.tables import * # Convert unpartitioned parquet table at path '<path-to-table>' deltaTable = DeltaTable.convertToDelta(spark,"parquet.`<path-to-table>`") # Convert partitioned pa...
DEFAULT、CSV、JSON 和PARQUET 來源支援 ORC。 COMMENT column_comment 描述資料行的字串常值。 column_constraint 將主索引鍵或外部索引鍵條件約束加入 Delta Lake 資料表中的資料行。 hive_metastore 目錄中的資料表不支持條件約束。 若要將 CHECK 條件約束新增至 Delta Lake 資料表,請使用 ALTER TABLE。...
如果想要调整Delta表的文件大小,可以通过设置表属性:delta.targetFileSize 来实现。一旦设置了该属性,所有的数据布局优化操作(如:小文件合并,Z-Ordering和写优化)都会尽可能产生给定大小的文件。 针对新创建的表: CREATETABLEstudentUSINGdelta LOCATION "oss://delta-demo/student" TBLPROPERTIES ("delta.targetFileSize...
了解在将 Parquet 数据湖迁移到 Azure Databricks 上的 Delta Lake 之前的注意事项,以及 Databricks 建议的四个迁移路径。
2,使用Delta Lake(增量Lake)创建表 用户可以使用标准的CREATE TABLE命令来创建存储在delta lake中的表,除了标准的创建delta table的命令之外,还可以使用以下的语法来创建delta表: CREATE [OR REPLACE] TABLE table_identifier[(col_name1 col_type1 [NOT NULL], ...)] ...
如果你指定了任何配置(架构、分区或表属性),那么 Delta Lake 会验证指定的内容是否与现有数据的配置完全匹配。如果指定的配置与数据的配置并非完全匹配,则 Delta Lake 会引发一个描述差异的异常。 3,创建表的示例 --Use data sourceCREATETABLEstudent (idINT, name STRING, ageINT) USING PARQUET;--Use data f...
The UC table will be a Delta table. MANAGED Managed Hive metastore tables. Depending on the managed table migration strategy chosen during installation:1. CLONE: Create a copy of the table with a CREATE TABLE LOCATION '<location>' AS SELECT * FROM command.2. SYNC_AS_EXTERNAL, synchronize ...
df.write.saveAsTable(name='db_name.table_name',format='delta') 四,DataFrame操作 DataFrame等价于Spark SQL中的关系表, 1,常规操作 从parquet 文件中读取数据,返回一个DataFrame对象: people = spark.read.parquet("...") 从DataFrame对象返回一列: ...