若要使用分割區,您可以在建立資料表時透過包含 PARTITIONED BY 子句來定義分割欄。 在數據表中插入或操作數據列時,Azure Databricks 會自動將數據列分派至適當的分割區。 您也可以使用 PARTITION 子句直接指定分割區。 這個語法也適用於不使用 Delta Lake 格式的數據表,可以透過使用 ALTER TABLE 語句來快速分割 DROP...
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]TABLEtable_identifier[(col_name1 col_type1 [NOT NULL], ...)] USING DELTA[LOCATION <path-to-delta-files>] table_identifier 有两种格式: [dat...
PARTITIONED BY an identity column UPDATE an identity column Note Declaring an identity column on a Delta table disables concurrent transactions. Only use identity columns in use cases where concurrent writes to the target table are not required. DEFAULT default_expression Applies to: Databricks SQL ...
例如,可以使用CREATE TABLE语句创建一个分区表,并指定分区列。 创建临时表:将待插入的数据创建为一个临时表,可以使用CREATE TEMPORARY VIEW语句将数据注册为一个临时表,或者将数据加载到一个DataFrame中。 插入数据:使用INSERT INTO语句将临时表中的数据插入到分区表中。在INSERT INTO语句中,可以指定插入的目标表和...
对于Delta Lake 表,如果存在数据,则表配置继承自LOCATION。 因此,如果为 Delta Lake 表指定了任何TBLPROPERTIES、table_specification或PARTITIONED BY子句,则它们必须与 Delta Lake 位置数据完全匹配。 OPTIONS 设置或重置一个或多个用户定义的表选项。 COMMENT table_comment ...
CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS ] [db_name].table_name [ ( col_name1 col_type1, ... ) ] USING data_source [ OPTIONS ( key1=val1, key2=val2, ... ) ] [ PARTITIONED BY ( col_name1, col_name2, ... ) ] [ CLUSTERED BY ( col_name3, col_name4, ... ) ...
-- Creates a table `customer`. Assumes current schema is `salesdb`.>CREATETABLEcustomer( cust_idINT, stateVARCHAR(20),nameSTRINGCOMMENT'Short name')USINGparquet PARTITIONEDBY(state); >INSERTINTOcustomerPARTITION(state ='AR')VALUES(100,'Mike');-- Returns basic metadata information for unqualifie...
예제(비 Delta Lake 테이블)SQL 복사 -- create a partitioned table from existing data /tmp/namesAndAges.parquet > CREATE TABLE t1 (name STRING, age INT) USING parquet PARTITIONED BY (age) LOCATION "/tmp/namesAndAges.parquet"; -- SELECT * FROM t1 does not return result...
.partitionBy("par") .saveAsTable("delta_merge_into") Then merge a DataFrame into the Delta table to create a table calledupdate: %scala val updatesTableName = "update" val targetTableName = "delta_merge_into" val updates = spark.range(100).withColumn("id", (rand() * 30000000 * 2)...
Solved: I have a delta table that is partitioned by Year, Date and month. I'm trying to merge data to this on all three partition columns - 8680