Anmerkung
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Note
Diese Informationen gelten für Databricks CLI-Versionen 0.205 und höher. Die Databricks CLI befindet sich in der öffentlichen Vorschau.
Die Verwendung von Databricks CLI unterliegt der Datenbricks-Lizenz - und Databricks-Datenschutzerklärung, einschließlich der Bestimmungen zu Nutzungsdaten.
Die schemas Befehlsgruppe in der Databricks CLI enthält Befehle zum Verwalten von Schemas im Unity-Katalog. Ein Schema ist die zweite Ebene des dreistufigen Namespaces von Unity Catalog. Ein Schema organisiert Tabellen, Ansichten und Funktionen. Weitere Informationen finden Sie unter Was sind Schemas in Azure Databricks?.
Databricks-Schemata erstellen
Erstellen Sie ein neues Schema für den Katalog im Metastore. Der Aufrufer muss ein Metastore-Administrator sein oder über die CREATE_SCHEMA Berechtigungen im übergeordneten Katalog verfügen.
databricks schemas create NAME CATALOG_NAME [flags]
Arguments
NAME
Name des Schemas, relativ zum übergeordneten Katalog.
CATALOG_NAME
Name des übergeordneten Katalogs.
Options
--comment string
Vom Benutzer bereitgestellte Freiformtextbeschreibung.
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
--storage-root string
Speicherstamm-URL für verwaltete Tabellen innerhalb des Schemas.
Examples
Im folgenden Beispiel wird ein neues Schema mit dem Namen analytics im Katalog main erstellt:
databricks schemas create analytics main
Im folgenden Beispiel wird ein neues Schema mit einem Kommentar erstellt:
databricks schemas create analytics main --comment "Schema for analytics data"
databricks Schemata löschen
Löschen Sie das angegebene Schema aus dem übergeordneten Katalog. Der Aufrufer muss der Besitzer des Schemas oder ein Besitzer des übergeordneten Katalogs sein.
databricks schemas delete FULL_NAME [flags]
Arguments
FULL_NAME
Vollständiger Name des Schemas.
Options
--force
Das Löschen erzwingen, auch wenn das Schema nicht leer ist.
Examples
Im folgenden Beispiel wird ein Schema gelöscht:
databricks schemas delete main.analytics
Im folgenden Beispiel wird ein Schema gelöscht, auch wenn es nicht leer ist:
databricks schemas delete main.analytics --force
Abrufen von Databricks-Schemas
Rufen Sie das angegebene Schema im Metastore ab. Der Aufrufer muss ein Metastore-Administrator, der Besitzer des Schemas oder ein Benutzer sein, der über die USE_SCHEMA Berechtigungen für das Schema verfügt.
databricks schemas get FULL_NAME [flags]
Arguments
FULL_NAME
Vollständiger Name des Schemas.
Options
--include-browse
Angabe, ob Schemas in die Antwort aufgenommen werden sollen, für die der Prinzipal nur selektiv auf Metadaten zugreifen kann.
Examples
Das folgende Beispiel ruft Informationen zu einem Schema ab:
databricks schemas get main.analytics
Das folgende Beispiel ruft Schemainformationen ab, einschließlich von Navigationsberechtigungen:
databricks schemas get main.analytics --include-browse
Databricks-Schemaliste
Listen Sie die Schemas für einen Katalog im Metastore auf. Wenn der Aufrufer der Metastore-Administrator oder der Besitzer des übergeordneten Katalogs ist, werden alle Schemas für den Katalog abgerufen. Andernfalls werden nur Schemas abgerufen, die dem Aufrufer gehören (oder für die der Aufrufer über die USE_SCHEMA Berechtigung verfügt). Es gibt keine Garantie für eine bestimmte Reihenfolge der Elemente im Array.
databricks schemas list CATALOG_NAME [flags]
Arguments
CATALOG_NAME
Übergeordneter Katalog für Schemata von Interesse.
Options
--include-browse
Angabe, ob Schemas in die Antwort aufgenommen werden sollen, für die der Prinzipal nur selektiv auf Metadaten zugreifen kann.
--max-results int
Maximale Anzahl der zurückzugebenden Schemas.
--page-token string
Intransparentes Token für die Paginierung, um auf der Grundlage der vorherigen Abfrage zur nächsten Seite zu gelangen.
Examples
Im folgenden Beispiel werden alle Schemas im main Katalog aufgelistet:
databricks schemas list main
Im folgenden Beispiel werden Schemas mit maximal 10 Ergebnissen aufgelistet:
databricks schemas list main --max-results 10
Im folgenden Beispiel werden Schemas mithilfe der Paginierung aufgelistet:
databricks schemas list main --page-token <token>
Databricks-Schemas aktualisieren
Aktualisieren eines Schemas für einen Katalog. Der Aufrufer muss der Besitzer des Schemas oder eines Metastore-Administrators sein. Wenn der Aufrufer ein Metastore-Administrator ist, kann nur das owner Feld im Update geändert werden. Wenn das Feld aktualisiert werden muss, muss der name Aufrufer ein Metastore-Administrator sein oder über die CREATE_SCHEMA Berechtigungen für den übergeordneten Katalog verfügen.
databricks schemas update FULL_NAME [flags]
Arguments
FULL_NAME
Vollständiger Name des Schemas.
Options
--comment string
Vom Benutzer bereitgestellte Freiformtextbeschreibung.
--enable-predictive-optimization EnablePredictiveOptimization
Gibt an, ob die prädiktive Optimierung für dieses Objekt und die untergeordneten Objekte aktiviert werden sollte. Unterstützte Werte: [DEAKTIVIEREN, AKTIVIEREN, ERBEN]
--json JSON
Die inlinefähige JSON-Zeichenfolge oder die @path zur JSON-Datei mit dem Body der Anfrage.
--new-name string
Neuer Name für das Schema.
--owner string
Benutzername des aktuellen Besitzers des Schemas.
Examples
Im folgenden Beispiel wird der Kommentar eines Schemas aktualisiert:
databricks schemas update main.analytics --comment "Updated analytics schema"
Im folgenden Beispiel wird der Besitzer eines Schemas geändert:
databricks schemas update main.analytics --owner someone@example.com
Im folgenden Beispiel wird ein Schema umbenannt:
databricks schemas update main.analytics --new-name analytics_v2
Globale Kennzeichnungen
--debug
Gibt an, ob die Debugprotokollierung aktiviert werden soll.
-h oder --help
Hilfe für die Databricks CLI oder die zugehörige Befehlsgruppe oder den zugehörigen Befehl anzeigen.
--log-file Schnur
Eine Zeichenfolge, die die Datei darstellt, in die Ausgabeprotokolle geschrieben werden sollen. Wenn dieses Flag nicht angegeben ist, werden Ausgabeprotokolle standardmäßig in stderr geschrieben.
--log-format Format
Der Protokollformattyp text oder json. Der Standardwert ist text.
--log-level Schnur
Eine Zeichenfolge, die die Protokollformatebene darstellt. Wenn nicht angegeben, ist die Protokollformatebene deaktiviert.
-o, --output Typ
Der Befehlsausgabetyp text oder json. Der Standardwert ist text.
-p, --profile Schnur
Der Name des Profils in der ~/.databrickscfg Datei, das zum Ausführen des Befehls verwendet werden soll. Wenn dieses Flag nicht angegeben wird, wird, falls vorhanden, das Profil mit dem Namen DEFAULT verwendet.
--progress-format Format
Das Format zum Anzeigen von Statusprotokollen: default, , append, inplaceoder json
-t, --target Schnur
Falls zutreffend, das zu verwendende Bündelziel