spark.readStream.table("table_name") spark.readStream.load("/path/to/table") 重要 如果Delta 資料表的結構描述在串流讀取在根據資料表開始之後變更,查詢就會失敗。 就大部分結構描述變更而言,您可以重新啟動串流,以解決結構描述不符問題,然後繼續處理。
spark.readStream.table("table_name") spark.readStream.load("/path/to/table") 重要 如果在开始针对表进行流式读取后 Delta 表的架构发生更改,查询将会失败。 对于大多数架构更改,可以重启流以解决架构不匹配问题并继续处理。 在Databricks Runtime 12.2 LTS 及更低版本中,无法从启用了列映射且经历了非累加...
spark.readStream.table("table_name") spark.readStream.load("/path/to/table") 重要 如果在开始针对表进行流式读取后 Delta 表的架构发生更改,查询将会失败。 对于大多数架构更改,可以重启流以解决架构不匹配问题并继续处理。 在Databricks Runtime 12.2 LTS 及更低版本中,无法从启用了列映射且经历了非累加...
若要在啟用 Unity 目錄的管線中,使用自動載入器載入檔案,您必須使用外部位置。 若要深入了解搭配 Delta Live Tables 使用 Unity 目錄,請參閱搭配您的 Delta Live Tables 管線使用 Unity 目錄(英文)。 Python Python @dlt.tabledefcustomers():return( spark.readStream.format("cloudFiles") .option("c...
spark_read_delta fails when connected through databricks connect spark_read_delta works when i'm on the R notebook within databricks. spark_read_delta also works when i create table within databricks, and run spark_read_delta (from my rs...
from delta.tables import * deltaTable = DeltaTable.forPath(spark,pathToTable) # path-based tables,or deltaTable = DeltaTable.forName(spark,tableName) # Hive metastore-based tables deltaTable.vacuum() # vacuum files not required by versions older than the default retention period ...
spark.readStream.table("table_name")spark.readStream.load("/path/to/table") Important If the schema for a Delta table changes after a streaming read begins against the table, the query fails. For most schema changes, you can restart the stream to resolve schema mismatch and continue processi...
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...
Move the files from the temporary location to the updated Delta table path. %python dbutils.fs.mv("/tmp/tempLocation", "/mnt/<path-to-table>", True)) If any jobs are reading or writing to the mount point when you attempt a manual recovery you may cause the issue to reoccur. Verify...
%sql select * from events; 通过元存储创建表并显示表中内容 %pyspark # 通过路径在元存储中创建表 spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS events_partition USING DELTA LOCATION '/dome-test/delta/events_partition'") # 从元存储和路径中读取表 df1 = spark.table("events") df2 = spark.read.format...