這些 columns 的 INSERT、UPDATE和DELETE 命令可以使用 DEFAULT 關鍵詞來參考這些 values。 例如, CREATE TABLE t (id INT, data INT DEFAULT 42) USING PARQUET 後面接著 INSERT INTO t VALUES (1, DEFAULT) 會附加資料列 (1, 42)。 CSV、JSON、Orc 和 Parquet 數據源支援此行為。
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 目錄數據表的淺層複製。 注意 Databricks 建議使用 Delta Sharing 來提供跨不同組織之數據表的只讀存取權。 請參閱什麼是 Delta ...
请参阅CREATE TABLE [USING]。 使用并发操作替换数据 当你想要在可能用于并发操作的表中完全替换数据时,必须使用CREATE OR REPLACE TABLE。 不应使用以下反模式: SQL -- This is an anti-pattern. Avoid doing this!DROPTABLEIFEXISTStable_name;CREATETABLEtable_nameASSELECT*FROMparquet.`/path/to/files`; ...
--Use data sourceCREATETABLEstudent (idINT, name STRING, ageINT) USING PARQUET;--Use data from another tableCREATETABLEstudent_copy USING PARQUETASSELECT*FROMstudent;--Omit the USING clause, which uses the default data source (parquet by default)CREATETABLEstudent (idINT, name STRING, ageINT)...
To add a check constraint to a Delta Lake table use ALTER TABLE. USING data_source data_source can be either a file-format or a federated JDBC data source. The file-format must be one of the following: AVRO BINARYFILE CSV DELTA JSON ORC PARQUET TEXT For any file-format other than DELT...
[SPARK-45814] 使ArrowConverters.createEmptyArrowBatch 调用 close() 以避免内存泄漏。 [SPARK-46173] 在日期分析期间跳过 trimAll 调用。 [SPARK-46484] 使resolveOperators 帮助程序函数保留计划 ID。 [SPARK-46466] 矢量化 parquet 读取器不应对时间戳 ntz 进行变基。 [SPARK-46056] 使用byteArrayDecimalType...
直接使用服务主体。直接使用azure data lake storage gen2存储帐户访问密钥。有关更多详细信息，请参阅“...
(df.write.format('parquet').mode("overwrite") .saveAsTable('bucketed_table')) 函数注释: format(source):指定底层输出的源的格式 mode(saveMode):当数据或表已经存在时,指定数据存储的行为,保存的模式有:append、overwrite、error和ignore。 saveAsTable(name,format=None,mode=None,partitionBy=None,**opt...
This library is more suited to ETL than interactive queries, since large amounts of data could be extracted to S3 for each query execution. If you plan to perform many queries against the same Redshift tables then we recommend saving the extracted data in a format such as Parquet. ...
兼容性:Spark SQL 兼容多种数据源和格式,如 CSV、JSON、Parquet 等。 优化器:内置优化器能够自动优化查询计划,提高查询性能。 类型 子查询可以分为以下几种类型: 标量子查询:返回单个值的子查询。 表子查询:返回多行多列数据的子查询。 行子查询:返回单行多列数据的子查询。