相反,Databricks 建议始终使用CREATE OR REPLACE TABLE,如以下示例所示: SQL CREATEORREPLACETABLEtable_nameASSELECT*FROMparquet.`/path/to/files` 由于在原子数据替换期间会维护表历史记录,并发事务可以验证引用的源表的版本,从而放弃或协调并发事务,而无需引入意外行为或结果。
CREATE [OR REPLACE] [TEMPORARY] FUNCTION [IF NOT EXISTS] function_name ( [ function_parameter [, ...] ] ) { [ RETURNS data_type ] | RETURNS TABLE [ ( column_spec [, ...]) ] } [ characteristic [...] ] { AS dollar_quoted_string | RETURN { expression | query } } function_...
运行DESCRIBE HISTORY 查询时,operationParameters 列默认显示 CREATE OR REPLACE 和OPTIMIZE 操作的 clusterBy 字段。 对于使用 liquid 聚类分析的 Delta 表,clusterBy 字段将填充表的聚类分析列。 如果表不使用 liquid 聚类分析,则字段为空。对主键和外键的支持已正式发布...
CREATE TABLE delta.`/data/target/` CLONE delta.`/data/source/` -- Create a deep clone of /data/source at /data/target CREATE OR REPLACE TABLE db.target_table CLONE db.source_table -- Replace the target CREATE TABLE IF NOT EXISTS TABLE delta.`/data/target/` CLONE db.source_table --...
## In callee notebook spark.range(5).toDF("value").createOrReplaceGlobalTempView("my_data") dbutils.notebook.exit("my_data") ## In caller notebook returned_table = dbutils.notebook.run("LOCATION_OF_CALLEE_NOTEBOOK", 60) global_temp_db = spark.conf.get("spark.sql.globalTempDatabase...
读取DataFrame之后,通过熟悉的SQL语句对数据进行分析,可以使用dataframe的createOrReplaceTempView方法,创建一个临时的视图。 创建view之后,对dataframe中的数据进行分析。首先分析销售数据随年份的走势。从图表可以看出,在过去几年,商店的销售额稳步增长,总体呈现线性增长的趋势。在预测下一年的销售额时,可以参考过去几年的...
Spark SQL 支持自动将 JavaBeans 的 RDD 转换为 DataFrame。使用反射获取的 BeanInfo 定义了表的 schema...
CREATE OR REPLACE TABLE delta.delta_{table_name}_clone DEEP CLONE delta.delta_{table_name}; 性能优化:OPTIMIZE & Z-Ordering 在流处理场景下会产生大量的小文件,大量小文件的存在会严重影响数据系统的读性能。Delta Lake 提供了 OPTIMIZE 命令,可以将小文件进行合并压缩,另外,针对 Ad-Hoc 查询场景,由于涉及...
createDataFrame(data, schema=None, samplingRatio=None, verifySchema=True) 3,从SQL查询中创建DataFrame 从一个给定的SQL查询或Table中获取DataFrame,举个例子: df.createOrReplaceTempView("table1")#use SQL query to fetch datadf2 = spark.sql("SELECT field1 AS f1, field2 as f2 from table1")#use ...
remote_table.createOrReplaceTempView("trips") 使用SQL 语句查询数据。以下语句将查询每种类型单车的数量: 代码语言:c++ 复制 %sql SELECT rideable_type, COUNT(*) count FROM trips GROUP BY rideable_type ORDER BY count DESC 将分析结果写入 TiDB Cloud: ...