适用于:Databricks SQLDatabricks Runtime 可以使用数据源定义托管表或外部表。 语法 复制 { { [CREATE OR] REPLACE TABLE | CREATE [EXTERNAL] TABLE [ IF NOT EXISTS ] } table_name [ table_specification ] [ USING data_source ] [ table_clauses ] [ AS query...
CREATE TABLE [使用中] 适用于: Databricks SQL Databricks Runtime 如果新表为以下情况,请使用此语法: 基于你提供的列定义。 源自现有存储位置的数据。 源自查询。 CREATE TABLE(Hive 格式) 适用于: Databricks Runtime 此语句使用 Hive 语法来匹配 CREATE TABLE [USING]。 首选CREATE TABLE [USING]。 CREATE ...
CREATE TABLE [USING] Applies to: Databricks SQL Databricks Runtime Defines a managed orexternal table, optionally using a data source. Syntax { { [CREATE OR] REPLACE TABLE | CREATE [EXTERNAL] TABLE [ IF NOT EXISTS ] } table_name [ table_specification ] [ USING data_source ] [ table...
您必須指定STORED AS或ROW FORMAT條款。 否則,SQL 剖析器會使用CREATE TABLE [USING]語法來剖析它,並預設建立 Delta 數據表。 參數 table_identifier 數據表名稱,選擇性地以架構名稱限定。 語法:[schema_name.] table_name EXTERNAL 使用LOCATION中提供的路徑來定義數據表。
使用LOCATION和ALTER TABLE的CREATE TABLE子句來設定數據表位置。 owner 使用[SET] OWNER TO和ALTER TABLE的ALTER VIEW語句來轉移表或檢視的擁有權。 SET 在 Databricks SQL 中可做為選擇性關鍵詞。 provider 使用USING的CREATE TABLE子句來設定數據表的數據源 ...
%sql create table if not exists myfirstcatalog.mytestDB.MyFirstExternalTable USING DELTA LOCATION 'abfss://labdpdw@labseadpdw01.dfs.core.windows.net/mytestDB/MyFirstExternalTable' Unity Catalog中的访问控制 以下是Unity Catalog中的安全对象。访问级别是从父级对象继承到子级对象的。例如,如果我们提供...
spark.sql("create table if not exists mytestDB.flight_data using delta location '/mnt/aaslabdw/mytestDB/flight_data'") 查询数据 view也不会乱码 在第2个workspace创建cluster:wk2-cluster9.1-2.3.7,选择9.1 LTS runtime,在spark config中设置如下,当然也是要按照注意那里引用的文章中的一样先下载下来...
delta lake的API提供了由用户指定log record ID的机制来读取特定版本的数据,使用类似"AS OF timestamp" 或 "VERSION AS OF commit_id"的SQL语法来完成。同时使用如下merge操作来用老版本修复不正确的数据: MERGE INTO mytable target USING mytable TIMESTAMP AS OF <old_date> source ON source.userId = ...
%spark import org.apache.spark.sql._ import io.delta.tables._ // Function to upsert `microBatchOutputDF` into Delta table using MERGE def upsertToDelta(microBatchOutputDF: DataFrame, batchId: Long) { // Set the dataframe to view name microBatchOutputDF.createOrReplaceTempView("updates") //...
SQL Reading data using SQL: CREATETABLEmy_tableUSINGcom.databricks.spark.redshiftOPTIONS ( dbtable'my_table', tempdir's3n://path/for/temp/data', url'jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=username&password=pass'); Writing data using SQL: ...