在运维开发过程中，发现有部分应用厂商在建表之初并未考虑到数据体量的问题，导致很多大表都没有建成分区...
Databricks对Delta表的写入过程进行了优化,对每个partition,使用一个专门的executor合并其他executor对该partition的写入,从而避免了小文件的产生。 该特性由表属性delta.autoOptimize.optimizeWrite来控制: 可以在创建表时指定 CREATE TABLE student (id INT, name STRING) TBLPROPERTIES (delta.autoOptimize.optimizeWrite =...
For a Delta table that uses liquid clustering, the clusterBy field is populated with the table’s clustering columns. If the table does not use liquid clustering, the field is empty.Support for primary and foreign keys is generally available...
.format("delta") .mode("overwrite") .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" ...
ALTERSHAREacmeADDTABLEacme.default.some_tablePARTITION(country = CURRENT_RECIPIENT('country')) 新增具有刪除向量或數據行對應至共享的數據表 重要 這項功能處於公開預覽狀態。 刪除向量是您可以在 Delta 資料表上啟用的記憶體優化功能。 請參閱什麼是刪除向量?。
true,表示 Delta 表可针对 stats_parsed 列将文件统计信息以结构格式写入检查点,并针对 partitionValues_parsed 将分区值作为结构写入。请参阅在检查点中管理列级统计信息。数据类型:Boolean默认值:(无) delta.checkpointPolicyclassic 用于经典 Delta Lake 检查点。 v2 用于v2 检查点。请参阅表与液态群集的兼容性。
repartition(num_partitions) # 或者 df = df.coalesce(num_partitions) 4. 基于集群的核心数 另一个经验法则是分区数量应是集群核心数的 2 到 4 倍,以确保充分利用并行处理能力。 代码语言:javascript 复制 # 假设集群有 num_cores 个核心 num_cores = 16 num_partitions = num_cores * 2 # 或者 num_...
deltaTable = DeltaTable.forName(spark,tableName) # Hive metastore-based tables deltaTable.vacuum() # vacuum files not required by versions older than the default retention period deltaTable.vacuum(100) # vacuum files not required by versions more than100hours old ...
%spark// Target 'deltaTable' is partitioned by date and countrydeltaTable.as("t").merge( source.as("s"),"s.user_id = t.user_id AND s.date = t.date AND s.country = t.country") .whenMatched().updateAll() .whenNotMatched().insertAll() ...
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], ...)] ...