當您指定 query 時,不得同時指定 table_specification。 資料表結構描述衍生自查詢。 請注意,Azure Databricks 會使用輸入查詢的資料來覆寫基礎資料來源,以確保建立的資料表包含與輸入查詢完全相同的資料。範例SQL 複製 -- Creates a Delta table > CREATE TABLE student (id INT, name STRING, age INT)...
{ { [CREATE OR] REPLACE TABLE | CREATE [EXTERNAL] TABLE [ IF NOT EXISTS ] } table_name [ table_specification ] [ USING data_source ] [ table_clauses ] [ AS query ] } table_specification ( { column_identifier column_type [ column_properties ] } [, ...] [ , table_constraint ]...
使用者現在可以使用自訂警示訊息中的 QUERY_RESULT_TABLE 標記,在警示內傳送格式化的結果。 使用者現在可以在目錄總管中檢視 Unity 目錄資料表的檔案資料大小。2023 年 4 月 6 日Databricks SQL 2023.20版 現已可用推出排程2023.20 的預覽推出時間:2023 年 3 月 15 日和 2023 年 3 月 23 日之間 2023.20 目前...
SELECT*FROMcatalog_name.schema_name.table_name Python Python spark.read.table("catalog_name.schema_name.table_name") 按路径查询数据 可以使用文件路径查询结构化、半结构化和非结构化的数据。 Azure Databricks 上的大多数文件都由云对象存储提供支持。 请参阅使用 Azure Databricks 上的文件。
產品文件 開發語言 主題 登入 Azure 產品 架構 開發 學習Azure 疑難排解 資源 入口網站免費帳戶 本主題的部分內容可能是機器或 AI 翻譯。 關閉警示 資源 接下來會有什麼? 文件封存 下載PDF 閱讀英文 儲存 新增至集合 新增至計劃 共用方式為 Facebookx.comLinkedIn電子郵件 ...
%spark import org.apache.spark.sql.functions._//定义执行Structured Streaming的方法def getquery(checkpoint_dir:String,tableName:String,servers:String,topic:String ){// 加载Kafka数据配置项startingOffsets=latest;var streamingInputDF = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers...
%spark spark.table("events")// query table in the metastorespark.read.format("delta").load("/mnt/delta/events")// create table by path 返回的DataFrame会自动读取表中之前查询结果的最新快照;您不需要运行REFRESH TABLE。当查询中有适用的谓词时,Delta-Lake会自动使用分区和统计来读取最小数量的数据。
.option("dbtable","my_table") \ .option("tempdir","s3n://path/for/temp/data") \ .load()# Read data from a querydf=sql_context.read\ .format("com.databricks.spark.redshift") \ .option("url","jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=username&password=pass") \ ...
Table migration process Table mapping Step 1 : Create the mapping file Step 2: Update the mapping file Data access Step 1 : Map cloud principals to cloud storage locations Step 2 : Create or modify cloud principals and credentials Step 3: Create the "uber" Principal New Unity Catalog ...
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 ...