在Databricks中,我们可以使用Spark的DataFrame API将数据帧结果保存到表中。下面是一种常见的保存数据帧到表的方法: 首先,确保你已经创建了一个数据帧,并且需要将其保存到表中。假设你的数据帧名为df。 使用df.write操作,将数据帧保存为表。具体操作如下: ...
to define the `updates` dataframemicroBatchOutputDF.sparkSession.sql(s""" MERGE INTO aggregates t USING updates s ON s.key = t.key WHEN MATCHED THEN UPDATE SET * WHEN NOT MATCHED THEN INSERT * """) }// Write the output of a streaming aggregation query into Delta tablestreamingAggregate...
to define the `updates` dataframemicroBatchOutputDF.sparkSession.sql(s""" MERGE INTO aggregates t USING updates s ON s.key = t.key WHEN MATCHED THEN UPDATE SET * WHEN NOT MATCHED THEN INSERT * """) }// Write the output of a streaming aggregation query into Delta tablestreamingAggregate...
SQLSTATE:42704无法解析 DataFrame 列 <name>。 这可能是非法引用(如 df1.select(df2.col("a")))造成的。CANNOT_RESOLVE_STAR_EXPANDSQLSTATE:42704无法解析 <targetString>.* 给定的输入列 <columns>。 请检查指定的表或结构是否存在并且可在输入列中访问。CANNOT_RESTORE_PERMISSIONS_FOR_PATH...
// Function to upsert microBatchOutputDF into Delta table using mergedefupsertToDelta(microBatchOutputDF:DataFrame,batchId:Long){// Set the dataframe to view namemicroBatchOutputDF.createOrReplaceTempView("updates")// Use the view name to apply MERGE// NOTE: You have to use the SparkSession th...
在上述範例中 RESTORE ,命令會導致讀取 Delta 數據表第 0 版和 1 時已看到更新。 如果串流查詢正在讀取此數據表,則這些檔案會被視為新加入的數據,並會再次處理。還原計量RESTORE 在作業完成之後,會將下列計量報告為單一數據列 DataFrame:table_size_after_restore:還原之後數據表的大小。 num_of_files_after_resto...
Delta Lake 数据入湖(批流一体) 使用UDF 函数定义流数据写入 Delta Lake 的 Merge 规则 %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) { // Se...
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: ...
创建db和table 01 02 03 04 05 06 07 08 09 %python spark.sql("create database if not exists mytestDB") #read the sample data into dataframe df_flight_data = spark.read.csv("/databricks-datasets/flights/departuredelays.csv", header=True) #create the delta table to the mount point that...
Delta Lake 可以自动更新表的 schema,作为 DML 事务的一部分,并使 schema 与正在写入的数据兼容 2.4.1、增加列 当以下任意情况为 true 时,DataFrame 中存在但表中缺少的列将自动添加为写入事务的一部分: write 或 writeStream 具有.option("mergeSchema", "true")添加的列将附加到它们所在的结构的末尾。附加新...