这里,你可以将"table_name"替换为你想要保存数据的表的名称。 如果你想要将数据保存到一个特定的数据库中,可以使用"database.table_name"的格式来指定表的名称和数据库。例如: 代码语言:txt 复制 df.write.format("delta").saveAsTable("database_name.table_name") ...
df.write.mode("append").format("delta").saveAsTable("table_name") Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 如果您使用文件路径: df = ... transform source data ... df.write.mode("append").format("delta").save("path_to_delta") Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)...
When creating a Delta table with saveAsTable, the nullability of columns defaults to true (columns can contain null values). This is expected behavior. In
spark.read.table("samples.nyctaxi.trips") .filter(col("fare_amount") >10.0) ) filtered_df.write.saveAsTable("catalog.schema.filtered_taxi_trips") 您現在可以使用 SQL 或 Python 等語言來查詢此 Delta 資料表。 Delta 表和常規檢視 檢視是根據 Unity Catalog 中一個或多個數據表和檢視查詢所得的結果。
IntegerType(), True), StructField("Country", StringType(), True) ]) rawDataDF = (spark.read .option("header", "true") .schema(inputSchema) .csv(adlsPath + 'input') ) (rawDataDF.write .mode("overwrite") .format("delta") .saveAsTable("customer_data", path=customerTablePath)) ...
.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).cast(IntegerType)) ...
save() 和saveAsTable() 現在具有相同的語意。 所有DDL 與 DML 命令都支援資料表名稱與 delta.`<path-to-table>`。 SHOW PARTITIONS SHOW COLUMNS DESC TABLE 詳細的數據表資訊 - 您可以執行 DESCRIBE DETAIL來檢視資料表目前的讀取器和寫入器版本。 請參閱 Azure Databricks 如何管理 Delta Lake 功能相容性?
df.write.saveAsTable(name='db_name.table_name',format='delta') 四,DataFrame操作 DataFrame等价于Spark SQL中的关系表, 1,常规操作 从parquet 文件中读取数据,返回一个DataFrame对象: people = spark.read.parquet("...") 从DataFrame对象返回一列: ...
首先是Change Data Feed。这个东西的作用就是你对Delta Table做的数据改变，它都会生成Change Data Feed。
Once you’ve saved transformed data to a Delta table, you can use that table as a feature table for ML. SeeFeature engineering and serving. Note Articles here discuss transformations on Databricks. Databricks also supports connections to many common data preparation platforms. SeeConnect to data ...