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Opciones de Cargador automático

Las opciones de configuración específicas del origen cloudFiles tienen el prefijo cloudFiles, de forma que se encuentran en un espacio de nombres independiente de otras opciones de origen de streaming estructurado.

Opciones comunes de Auto Loader

Puede configurar las siguientes opciones para flujos de Auto Loader.

Opciones
cloudFiles.allowOverwrites
Tipo: Boolean
Indica si se permiten cambios en el archivo de directorio de entrada para sobrescribir los datos existentes.
Para ver advertencias de configuración, consulte ¿Procesa el cargador automático el archivo de nuevo cuando el archivo se anexa o sobrescribe?.
Opción predeterminada: false
cloudFiles.backfillInterval
Tipo: Interval String
El cargador automático puede desencadenar reposición asincrónica en un intervalo determinado. Por ejemplo 1 day , para rellenar diariamente o 1 week para rellenar semanalmente. Para obtener más información, consulte Activar reposiciones regulares usando cloudFiles.backfillInterval.
No use cuando cloudFiles.useManagedFileEvents se establece en true.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.cleanSource
Tipo: String
Si desea eliminar automáticamente los archivos procesados del directorio de entrada. Cuando se establece en OFF (valor predeterminado), no se elimina ningún archivo.
Cuando se establece en DELETE, Auto Loader elimina automáticamente los archivos 30 días después de procesarlos. Para ello, El cargador automático debe tener permisos de escritura en el directorio de origen.
Cuando se establece en MOVE, Auto Loader mueve automáticamente los archivos a la ubicación especificada en cloudFiles.cleanSource.moveDestination 30 días después de procesarlos. Para ello, el Cargador Automático debe tener permisos de escritura en el directorio de origen, así como en la ubicación del movimiento.
Un archivo se considera procesado cuando tiene un valor distinto de NULL para commit_time en el resultado de la cloud_files_state función con valores de tabla. Consulte cloud_files_state función con valores de tabla. La espera adicional de 30 días después del procesamiento se puede configurar mediante cloudFiles.cleanSource.retentionDuration.
Nota: Databricks no recomienda usar esta opción si hay varios flujos que consumen datos de la ubicación de origen porque el consumidor más rápido eliminará los archivos y no se ingerirá en los orígenes más lentos.
Nota: La habilitación de esta característica requiere que Auto Loader mantenga el estado adicional en su punto de control, lo que incurre en sobrecarga de rendimiento, pero permite una observabilidad mejorada a través de la cloud_files_state función con valores de tabla. Consulte cloud_files_state función con valores de tabla.
Nota: cleanSource utiliza la configuración actual para decidir entre MOVE o DELETE un archivo determinado. Por ejemplo, supongamos que la configuración era MOVE cuando el archivo se procesó originalmente, pero se cambió a DELETE cuando el archivo se convirtió en candidato para la limpieza de 30 días después. En este caso, cleanSource eliminará el archivo.
Disponible en Databricks Runtime 16.4 y versiones posteriores.
Valor predeterminado: OFF
cloudFiles.cleanSource.retentionDuration
Tipo: Interval String
Tiempo de espera antes de que los archivos procesados se conviertan en candidatos para ser archivados con cleanSource. Debe ser mayor que 7 días para DELETE. No hay ninguna restricción mínima para MOVE.
Disponible en Databricks Runtime 16.4 y versiones posteriores.
Valor predeterminado: 30 días
cloudFiles.cleanSource.moveDestination
Tipo: String
Ruta de acceso para archivar los archivos procesados cuando cloudFiles.cleanSource se establece en MOVE.
La ubicación de traslado está restringida de las siguientes maneras:
  • No debe ser un elemento secundario del directorio de origen (esto hará que los archivos archivados se vuelvan a ingerir)
  • S3: debe ser un directorio en el mismo bucket de S3. Los movimientos entre cubos requieren que los archivos se descarguen y se vuelvan a cargar en el nuevo cubo, lo que puede ser costoso.
  • GCS: debe ser un directorio en el mismo depósito de GCS. Los movimientos entre cubos requieren que los archivos se descarguen y se vuelvan a cargar en el nuevo cubo, lo que puede ser costoso.
  • Azure: debe ser un directorio en el mismo contenedor de Azure. Los movimientos entre contenedores requieren que los archivos se descarguen y se vuelvan a cargar en el nuevo contenedor, lo que puede ser costoso.

Auto Loader debe tener permisos de escritura en este directorio.
Disponible en Databricks Runtime 16.4 y versiones posteriores.
Valor predeterminado: ninguno
cloudFiles.format
Tipo: String
El formato del archivo de datos en la ruta de acceso de origen. Los valores permitidos son:

Valor predeterminado: Ninguno (opción obligatoria)
cloudFiles.includeExistingFiles
Tipo: Boolean
Indica si se incluyen los archivos existentes en la ruta de acceso de entrada del procesamiento de flujos o si solo se procesan los nuevos archivos que llegan después de la configuración inicial. Esta opción solo se evalúa cuando se inicia una secuencia por primera vez. Cambiar esta opción después de reiniciar la secuencia no tiene ningún efecto.
Opción predeterminada: true
cloudFiles.inferColumnTypes
Tipo: Boolean
Determinar si se deben inferir los tipos de columnas exactos al aprovechar la inferencia de esquema. De manera predeterminada, las columnas se infieren como cadenas al inferir conjuntos de datos JSON y CSV. Consulte la inferencia de esquemas para obtener más detalles.
Opción predeterminada: false
cloudFiles.maxBytesPerTrigger
Tipo: Byte String
Número máximo de bytes nuevos que se procesarán en cada desencadenador. Puede especificar una cadena de bytes como 10g para limitar cada microlote a 10 GB de datos. Se trata de un límite suave. Si tiene archivos de 3 GB cada uno, Azure Databricks procesa 12 GB en un microlote. Cuando se usa junto con cloudFiles.maxFilesPerTrigger, Azure Databricks consume hasta el límite inferior de cloudFiles.maxFilesPerTrigger o cloudFiles.maxBytesPerTrigger, lo que se alcance primero. Esta opción no tiene ningún efecto cuando se usa con Trigger.Once() (Trigger.Once() está en desuso).
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.maxFileAge
Tipo: Interval String
Cuánto dura el seguimiento de un evento de archivo con fines de desduplicación. Databricks no recomienda ajustar este parámetro a menos que ingiera datos en el orden de millones de archivos por hora. Consulte la sección seguimiento de eventos de archivo para obtener más detalles.
Un ajuste demasiado agresivo de cloudFiles.maxFileAge puede causar problemas en la calidad de los datos, como la ingesta duplicada o la falta de archivos. Por lo tanto, Databricks recomienda una configuración prudente para cloudFiles.maxFileAge, como 90 días, que es similar a lo que recomiendan soluciones comparables de ingesta de datos.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.maxFilesPerTrigger
Tipo: Integer
Número máximo de archivos nuevos que se procesarán en cada desencadenador. Cuando se usa junto con cloudFiles.maxBytesPerTrigger, Azure Databricks consume hasta el límite inferior de cloudFiles.maxFilesPerTrigger o cloudFiles.maxBytesPerTrigger, lo que se alcance primero. Esta opción no tiene ningún efecto cuando se usa con Trigger.Once() (en desuso).
Valor predeterminado: 1000
cloudFiles.partitionColumns
Tipo: String
Lista separada por comas de columnas de partición de estilo Hive que le gustaría inferir de la estructura de directorios de los archivos. Las columnas de partición de estilo Hive son pares clave-valor combinados por un signo igual, como <base-path>/a=x/b=1/c=y/file.format. En este ejemplo, las columnas de partición son a, by c. De manera predeterminada, estas columnas se agregan automáticamente al esquema si usa la inferencia de esquema y proporciona la <base-path> desde la que cargar los datos. Si proporciona un esquema, el cargador automático espera que estas columnas se incluyan en el esquema. Si no quiere que estas columnas formen parte del esquema, puede especificar "" para ignorarlas. Además, puede usar esta opción cuando desee que las columnas se infieran de la ruta de acceso del archivo en estructuras de directorio complejas, como en el ejemplo siguiente:
<base-path>/year=2022/week=1/file1.csv
<base-path>/year=2022/month=2/day=3/file2.csv
<base-path>/year=2022/month=2/day=4/file3.csv
Especificar cloudFiles.partitionColumns como year,month,day devuelve year=2022 para file1.csv, pero las month columnas y day son null.
month y day se analizan correctamente para file2.csv y file3.csv.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.schemaEvolutionMode
Tipo: String
El modo de hacer evolucionar el esquema a medida que se detectan nuevas columnas en los datos. De manera predeterminada, las columnas se infieren como cadenas al inferir conjuntos de datos JSON. Consulte evolución del esquema para obtener más detalles.
Valor predeterminado: addNewColumns cuando no se proporciona un esquema; de lo contrario, none
cloudFiles.schemaHints
Tipo: String
Información de esquema que se proporciona al cargador automático durante la inferencia del esquema. Consulte sugerencias de esquema para obtener más detalles.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.schemaLocation
Tipo: String
Ubicación en la que se almacenará el esquema deducido y los cambios posteriores. Consulte la inferencia de esquemas para obtener más detalles.
Valor predeterminado: Ninguno (necesario para deducir el esquema)
cloudFiles.useStrictGlobber
Tipo: Boolean
Si se usa un patrón global estricto que coincida con el comportamiento global predeterminado de otros orígenes de archivos en Apache Spark. Consulte Patrones comunes de carga de datos para obtener más detalles. Disponible en Databricks Runtime 12.2 LTS y versiones posteriores.
Opción predeterminada: false
cloudFiles.validateOptions
Tipo: Boolean
Indica si se validan las opciones de Auto Loader y se devuelve un error para opciones desconocidas o incoherentes.
Opción predeterminada: true

Opciones de listado de directorios

Las siguientes opciones son relevantes para el modo de lista de directorios.

Opciones
cloudFiles.useIncrementalListing (en desuso)
Tipo: String
Esta característica ha quedado en desuso. Databricks recomienda usar el modo de notificación de archivos con eventos de archivo en lugar de cloudFiles.useIncrementalListing.
Indica si se debe usar la lista incremental en lugar de la lista completa en el modo de lista de directorios. De forma predeterminada, Auto Loader hace todo lo posible para detectar automáticamente si un directorio determinado es aplicable para el listado incremental. Puede usar explícitamente la lista incremental o usar la lista de directorios completa si las establece como true o false respectivamente.
Habilitar incorrectamente la lista incremental en un directorio ordenado no léxico impide que Auto Loader detecte nuevos archivos.
Funciona con Azure Data Lake Storage (abfss://), S3 (s3://) y GCS (gs://).
Disponible en Databricks Runtime 9.1 LTS y versiones posteriores.
Valor predeterminado: autoen Databricks Runtime 16.4 LTS y versiones posteriores, false en Databricks Runtime 17.0 y versiones posteriores
Valores disponibles: auto, true, false

Opciones de notificación de archivos

Las siguientes opciones son relevantes para el modo de notificación de archivos.

Opciones
cloudFiles.fetchParallelism
Tipo: Integer
Número de subprocesos que se usan al capturar mensajes del servicio de cola.
No use cuando cloudFiles.useManagedFileEvents se establece en true.
Valor predeterminado: 1
cloudFiles.pathRewrites
Tipo: cadena JSON
Solo es necesario si especifica un queueUrl que recibe notificaciones de archivos de varios cubos S3 y desea aprovechar los puntos de montaje configurados para acceder a los datos de estos contenedores. Use esta opción para reescribir el prefijo de la ruta de acceso bucket/key con el punto de montaje. Solo se pueden reescribir prefijos. Por ejemplo, para la configuración {"<databricks-mounted-bucket>/path": "dbfs:/mnt/data-warehouse"}, la ruta s3://<databricks-mounted-bucket>/path/2017/08/fileA.json se vuelve a modificar a dbfs:/mnt/data-warehouse/2017/08/fileA.json.
No use cuando cloudFiles.useManagedFileEvents se establece en true.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.resourceTag
Tipo: Map(String, String)
Una serie de pares de etiquetas clave-valor para ayudar a asociar e identificar recursos relacionados, por ejemplo:
cloudFiles.option("cloudFiles.resourceTag.myFirstKey", "myFirstValue")
.option("cloudFiles.resourceTag.mySecondKey", "mySecondValue")
Para obtener más información sobre AWS, consulte Etiquetas de asignación de costos de Amazon SQS y Configuración de etiquetas para un tema de Amazon SNS. (1)
Para obtener más información sobre Azure, consulte Asignar nombres a colas y metadatos y la cobertura de properties.labels en Suscripciones a eventos. El cargador automático almacena estos pares de etiquetas clave-valor en JSON como etiquetas. (1)
Para obtener más información sobre GCP, consulte Uso de informes con etiquetas. (1)
No use cuando cloudFiles.useManagedFileEvents se establece en true. En su lugar, establezca etiquetas de recursos mediante la consola del proveedor de nube.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.useManagedFileEvents
Versión preliminar: la compatibilidad del cargador automático con eventos de archivo está en versión preliminar pública. Solo está disponible en Databricks Runtime 14.3 LTS y versiones posteriores. Para inscribirse en la versión preliminar, póngase en contacto con el equipo de la cuenta de Azure Databricks.
Cuando se establece en true, Auto Loader usa el servicio de eventos de archivo para detectar archivos en la ubicación externa. Puede usar esta opción solo si la ruta de acceso de carga está en una ubicación externa donde los eventos de archivo estén habilitados. Consulte Uso del modo de notificación de archivos con eventos de archivo.
Los eventos de archivo proporcionan un rendimiento de nivel de notificaciones en la detección de archivos, ya que Auto Loader puede detectar nuevos archivos desde la última ejecución. A diferencia de la lista de directorios, este proceso no necesita enumerar todos los archivos del directorio.
Hay algunas situaciones en las que Auto Loader usa la lista de directorios aunque la opción de eventos de archivo esté habilitada:
  • Durante la carga inicial, cuando includeExistingFiles se establece en true, se realiza una lista completa de directorios para descubrir todos los archivos que estaban presentes en el directorio antes de que se inicie Auto Loader.
  • El servicio de eventos de archivos optimiza la detección de archivos almacenando en caché los archivos creados más recientemente. Si el cargador automático se ejecuta con poca frecuencia, esta caché puede expirar y el cargador automático vuelve a la lista de directorios para detectar archivos y actualizar la memoria caché. Para evitar este escenario, invoque Auto Loader al menos una vez cada siete días.
cloudFiles.useNotifications
Tipo: Boolean
Indica si se debe usar el modo de notificación de archivos para determinar cuándo hay nuevos archivos. Si es false, use el modo de lista de directorios. Consulte Comparación de los modos de detección de archivos del cargador automático.
No use cuando cloudFiles.useManagedFileEvents se establece en true.
Opción predeterminada: false

(1) El cargador automático agrega de forma predeterminada y en la medida de lo posible los siguientes pares de etiquetas clave-valor:

  • vendor: Databricks
  • path: ubicación desde la que se cargan los datos. No disponible en GCP debido a las limitaciones de etiquetado.
  • checkpointLocation: la ubicación del punto de control de la secuencia. No disponible en GCP debido a las limitaciones de etiquetado.
  • streamId: identificador único global de la secuencia.

Estos nombres de clave están reservados y no se pueden sobrescribir sus valores.

Opciones de formato de archivo

Con Auto Loader puede ingerir archivos JSON, CSV, PARQUET, AVRO, TEXT, BINARYFILE y ORC.

Opciones genéricas

Las siguientes opciones se aplican a todos los formatos de archivo.

Opción
ignoreCorruptFiles
Tipo: Boolean
Si se deben omitir los archivos dañados. Si el valor es true, los trabajos de Spark seguirán ejecutándose cuando haya archivos dañados y se devolverá el contenido leído. Observable como numSkippedCorruptFiles en la columna
operationMetrics del historial de Delta Lake. Disponible en Databricks Runtime 11.3 LTS y versiones posteriores.
Valor predeterminado: false
ignoreMissingFiles
Tipo: Boolean
Si se deben omitir los archivos que faltan. Si el valor es true, los trabajos de Spark seguirán ejecutándose cuando falten archivos y se devolverá el contenido leído. Disponible en Databricks Runtime 11.3 LTS y versiones posteriores.
Valor predeterminado: false para Auto Loader, true para COPY INTO (heredado)
modifiedAfter
Tipo: Timestamp String, por ejemplo, 2021-01-01 00:00:00.000000 UTC+0.
Se puede usar una marca de tiempo opcional como filtro para ingerir solo aquellos archivos que tengan una marca de tiempo de modificación posterior a la que se ha proporcionado.
Valor predeterminado: ninguno
modifiedBefore
Tipo: Timestamp String, por ejemplo, 2021-01-01 00:00:00.000000 UTC+0.
Marca de tiempo opcional como filtro para ingerir solo archivos que tengan una marca de tiempo de modificación antes de la marca de tiempo proporcionada.
Valor predeterminado: ninguno
pathGlobFilter o fileNamePattern
Tipo: String
Un posible patrón global que proporcionar para elegir archivos. Equivalente a
PATTERN en COPY INTO (heredado). fileNamePattern se puede usar en read_files.
Valor predeterminado: ninguno
recursiveFileLookup
Tipo: Boolean
Esta opción busca en directorios anidados incluso si sus nombres no siguen un esquema de nomenclatura de particiones como date=2019-07-01.
Valor predeterminado: false

JSON opciones

Opción
allowBackslashEscapingAnyCharacter
Tipo: Boolean
Si se permite que las barras diagonales invertidas sean caracteres de escape para cualquier carácter posterior. Si no está habilitado, solo se pueden escapar los caracteres que se enumeran explícitamente mediante la especificación JSON.
Valor predeterminado: false
allowComments
Tipo: Boolean
Si se permite el uso de comentarios de estilo en Java, C y C++ (variedades '/', '*' y '//') dentro del contenido analizado o no.
Valor predeterminado: false
allowNonNumericNumbers
Tipo: Boolean
Si se permite el conjunto de tokens que no son cifras (NaN) como valores de número flotante válidos.
Valor predeterminado: true
allowNumericLeadingZeros
Tipo: Boolean
Si se permite que los números enteros comiencen con ceros adicionales (que se pueden omitir) (por ejemplo, 000001).
Valor predeterminado: false
allowSingleQuotes
Tipo: Boolean
Si se permite el uso de comillas simples (apóstrofo, carácter '\') para citar cadenas (nombres y valores de cadena).
Valor predeterminado: true
allowUnquotedControlChars
Tipo: Boolean
Si se permite que las cadenas JSON contengan caracteres de control sin escape (caracteres ASCII con un valor inferior a 32, incluidos los de tabulación y avance de línea) o no.
Valor predeterminado: false
allowUnquotedFieldNames
Tipo: Boolean
Si se permite el uso de nombres de campo sin comillas (permitidos en JavaScript, pero no en la especificación JSON).
Valor predeterminado: false
badRecordsPath
Tipo: String
La ruta para almacenar archivos destinados a registrar la información sobre los registros JSON erróneos.
El uso de la badRecordsPath opción en un origen de datos basado en archivos tiene las siguientes limitaciones:
  • No es transaccional y puede dar lugar a resultados incoherentes.
  • Los errores transitorios se tratan como errores.

Valor predeterminado: ninguno
columnNameOfCorruptRecord
Tipo: String
Columna para almacenar registros mal formados que no se pueden interpretar. Si para mode el análisis se establece como DROPMALFORMED, esta columna estará vacía.
Valor predeterminado: _corrupt_record
dateFormat
Tipo: String
Formato para analizar las cadenas de fecha.
Valor predeterminado: yyyy-MM-dd
dropFieldIfAllNull
Tipo: Boolean
Si se debe ignorar las columnas con todos los valores NULL o las matrices y estructuras vacías durante la inferencia del esquema.
Valor predeterminado: false
encoding o charset
Tipo: String
Nombre de la codificación de los archivos JSON. Consulte java.nio.charset.Charset para la lista de opciones. No se puede usar UTF-16 y UTF-32 cuando multiline es true.
Valor predeterminado: UTF-8
inferTimestamp
Tipo: Boolean
Si se deben probar y deducir cadenas de marca de tiempo como TimestampType. Cuando se establece en
true, la inferencia de esquema puede tardar notablemente más tiempo. Debe habilitar cloudFiles.inferColumnTypes para usar con Auto Loader.
Valor predeterminado: false
lineSep
Tipo: String
Cadena de texto entre dos registros JSON consecutivos.
Valor predeterminado: None, que abarca \r, \r\n y \n.
locale
Tipo: String
Un identificador java.util.Locale. Influye en la fecha predeterminada, la marca de tiempo y el análisis decimal dentro de JSON.
Valor predeterminado: US
mode
Tipo: String
Modo de analizador para el control de registros con formato incorrecto. Uno dePERMISSIVE, DROPMALFORMED o FAILFAST.
Valor predeterminado: PERMISSIVE
multiLine
Tipo: Boolean
Si los registros JSON abarcan varias líneas.
Valor predeterminado: false
prefersDecimal
Tipo: Boolean
Intentos para inferir cadenas como DecimalType en lugar de tipo float o double cuando sea posible. También debe usar la inferencia de esquema, ya sea habilitando
inferSchema o bien usando cloudFiles.inferColumnTypes con el Auto Loader.
Valor predeterminado: false
primitivesAsString
Tipo: Boolean
Si se deben extrapolar los tipos primitivos, como, por ejemplo, números y booleanos, como StringType.
Valor predeterminado: false
readerCaseSensitive
Tipo: Boolean
Especifica el comportamiento de distinción entre mayúsculas y minúsculas cuando rescuedDataColumn está habilitado. Si es true, rescate las columnas de datos cuyos nombres difieren entre mayúsculas y minúsculas del esquema; de lo contrario, lea los datos de una manera sin distinción entre mayúsculas y minúsculas. Disponible en Databricks Runtime
13.3 y versiones posteriores.
Valor predeterminado: true
rescuedDataColumn
Tipo: String
Si se recopilan todos los datos que no se pueden analizar por un error de coincidencia de tipos de datos o a una falta de coincidencia de esquemas (incluido el uso de mayúsculas y minúsculas en las columnas) en una columna independiente. Esta columna se incluye de forma predeterminada cuando se usa Auto Loader. Para obtener más información, consulte ¿Cuál es la columna de datos rescatados?.
COPY INTO (heredado) no admite la columna de datos rescatada porque no se puede establecer manualmente el esquema mediante COPY INTO. Databricks recomienda usar Auto Loader para la mayoría de los escenarios de ingesta.
Valor predeterminado: ninguno
singleVariantColumn
Tipo: String
Si se debe ingerir todo el documento JSON, analizado en una sola columna Variant con la cadena especificada como el nombre de la columna. Si está deshabilitado, los campos JSON se incorporarán en sus propias columnas.
Valor predeterminado: ninguno
timestampFormat
Tipo: String
Formato para analizar cadenas de marca de tiempo.
Valor predeterminado: yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss[.SSS][XXX]
timeZone
Tipo: String
java.time.ZoneId que se usará al analizar marcas de tiempo y fechas.
Valor predeterminado: ninguno

CSV opciones

Opción
badRecordsPath
Tipo: String
Ruta de acceso para almacenar archivos para registrar la información sobre los registros CSV no válidos.
Valor predeterminado: ninguno
charToEscapeQuoteEscaping
Tipo: Char
Carácter utilizado como carácter de escape de las comillas. Por ejemplo, para el registro siguiente: [ " a\\", b ]:
  • Si el carácter que se va a escapar '\' está indefinido, no se procesará el registro. El analizador leerá caracteres: [a],[\],["],[,],[ ],[b] y producirá un error porque no encuentra una comilla de cierre.
  • Si el carácter de escape de '\' se define como '\', el registro se leerá con 2 valores: [a\] y [b].

Valor predeterminado: '\0'
columnNameOfCorruptRecord
Compatible con el Cargador automático. No se admite para COPY INTO (heredado).
Tipo: String
Columna para almacenar registros mal formados que no se pueden interpretar. Si para mode el análisis se establece como DROPMALFORMED, esta columna estará vacía.
Valor predeterminado: _corrupt_record
comment
Tipo: Char
Define el carácter que representa un comentario de línea cuando se encuentra al principio de una línea de texto. Use '\0' para deshabilitar la omisión de comentarios.
Valor predeterminado: '\u0000'
dateFormat
Tipo: String
Formato para analizar las cadenas de fecha.
Valor predeterminado: yyyy-MM-dd
emptyValue
Tipo: String
Representación de cadena de un valor vacío.
Valor predeterminado: ""
encoding o charset
Tipo: String
Nombre de la codificación de los archivos CSV. Consulte java.nio.charset.Charset para la lista de opciones. UTF-16 y UTF-32 no se pueden usar cuando multiline es true.
Valor predeterminado: UTF-8
enforceSchema
Tipo: Boolean
Si se aplica forzosamente el esquema especificado o inferido a los archivos CSV. Si la opción está habilitada, se omiten los encabezados de los archivos CSV. Esta opción se omite de forma predeterminada al usar Auto Loader para rescatar datos y permitir la evolución del esquema.
Valor predeterminado: true
escape
Tipo: Char
Carácter de escape que se usará al analizar los datos.
Valor predeterminado: '\'
header
Tipo: Boolean
Si los archivos CSV contienen encabezado. Auto Loader supone que los archivos tienen encabezados al inferir el esquema.
Valor predeterminado: false
ignoreLeadingWhiteSpace
Tipo: Boolean
Si se omiten los espacios en blanco iniciales en los valores analizados.
Valor predeterminado: false
ignoreTrailingWhiteSpace
Tipo: Boolean
Si se omiten los espacios en blanco finales en los valores analizados.
Valor predeterminado: false
inferSchema
Tipo: Boolean
Decidir si inferir los tipos de datos de los registros CSV analizados o bien suponer que todas las columnas son de StringType. Requiere un paso adicional sobre los datos si se establece en true. Para el Cargador automático, use cloudFiles.inferColumnTypes en su lugar.
Valor predeterminado: false
lineSep
Tipo: String
Cadena entre dos registros CSV consecutivos.
Valor predeterminado: None, que abarca \r, \r\n y \n.
locale
Tipo: String
Un identificador java.util.Locale. Influye en la fecha predeterminada, la marca de tiempo y el análisis decimal dentro de CSV.
Valor predeterminado: US
maxCharsPerColumn
Tipo: Int
Máximo de caracteres esperados de un valor que se analizará. Se puede usar para evitar errores en la memoria. El valor predeterminado es -1, que significa ilimitado.
Valor predeterminado: -1
maxColumns
Tipo: Int
Límite máximo de columnas que puede tener un registro.
Valor predeterminado: 20480
mergeSchema
Tipo: Boolean
Si se debe inferir el esquema en varios archivos y combinar el esquema de cada archivo. Habilitado de forma predeterminada para Auto Loader al inferir el esquema.
Valor predeterminado: false
mode
Tipo: String
Modo de analizador para el control de registros con formato incorrecto. Uno de estos valores: 'PERMISSIVE',
'DROPMALFORMED' y 'FAILFAST'.
Valor predeterminado: PERMISSIVE
multiLine
Tipo: Boolean
Si los registros CSV abarcan varias líneas.
Valor predeterminado: false
nanValue
Tipo: String
Representación de cadena de un valor no numérico al analizar columnas FloatType y DoubleType.
Valor predeterminado: "NaN"
negativeInf
Tipo: String
Representación en cadena de infinito negativo al analizar las columnas FloatType o DoubleType.
Valor predeterminado: "-Inf"
nullValue
Tipo: String
Representación de cadena de un valor NULL.
Valor predeterminado: ""
parserCaseSensitive (en desuso)
Tipo: Boolean
Durante la lectura de archivos, si se alinean las columnas declaradas en el encabezado con el esquema, se distingue entre mayúsculas y minúsculas. Esto es true de manera predeterminada para Auto Loader. Las columnas que difieren en las mayúsculas y las minúsculas se rescatarán en rescuedDataColumn si está habilitado. Esta opción ha quedado en desuso en favor de readerCaseSensitive.
Valor predeterminado: false
positiveInf
Tipo: String
La representación en cadena del infinito positivo al interpretar columnas FloatType o DoubleType.
Valor predeterminado: "Inf"
preferDate
Tipo: Boolean
Intentos para inferir cadenas como fechas en lugar de marca de tiempo cuando sea posible. También debe usar la inferencia de esquemas, ya sea habilitando inferSchema o usando
cloudFiles.inferColumnTypes con Cargador Automático.
Valor predeterminado: true
quote
Tipo: Char
Carácter utilizado para escapar valores en los que el delimitador de campo forma parte del valor.
Valor predeterminado: "
readerCaseSensitive
Tipo: Boolean
Especifica el comportamiento de distinción entre mayúsculas y minúsculas cuando rescuedDataColumn está habilitado. Si es true, rescate las columnas de datos cuyos nombres difieren entre mayúsculas y minúsculas del esquema; de lo contrario, lea los datos de una manera sin distinción entre mayúsculas y minúsculas.
Valor predeterminado: true
rescuedDataColumn
Tipo: String
Si se deben recopilar todos los datos que no se puedan analizar debido a un desajuste de tipos de datos y un desajuste de esquema (incluida la distinción entre mayúsculas y minúsculas en las columnas) en una columna independiente. Esta columna se incluye de forma predeterminada cuando se usa Auto Loader. Para obtener más información, consulte ¿Qué es la columna de datos rescatados?.
COPY INTO (heredado) no admite la columna de datos rescatada porque no se puede establecer manualmente el esquema mediante COPY INTO. Databricks recomienda usar Auto Loader para la mayoría de los escenarios de ingesta.
Valor predeterminado: ninguno
sep o delimiter
Tipo: String
Cadena separadora de columnas.
Valor predeterminado: ","
skipRows
Tipo: Int
Número de filas desde el principio del archivo CSV que se debe omitir (incluidas las filas comentadas y vacías). Si header es true, el encabezado será la primera fila sin descodificar y sin marca de comentario.
Valor predeterminado: 0
timestampFormat
Tipo: String
Formato para analizar cadenas de marca de tiempo.
Valor predeterminado: yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss[.SSS][XXX]
timeZone
Tipo: String
java.time.ZoneId que se usará al analizar marcas de tiempo y fechas.
Valor predeterminado: ninguno
unescapedQuoteHandling
Tipo: String
Estrategia para controlar las comillas sin escape. Opciones permitidas:
  • STOP_AT_CLOSING_QUOTE: si se encuentran comillas sin escape en la entrada, acumule el carácter de comilla y continúe analizando el valor como un valor entre comillas hasta que se encuentre una comilla de cierre.
  • BACK_TO_DELIMITER: si se encuentran comillas sin escape en la entrada, considere el valor como un valor sin comillas. Esto hará que el analizador acumule todos los caracteres del valor analizado actual hasta que se encuentre el delimitador definido por sep. Si no se encuentra ningún delimitador en el valor, el analizador seguirá acumulando caracteres de la entrada hasta que se encuentre un delimitador o un final de línea.
  • STOP_AT_DELIMITER: si se encuentran comillas sin escape en la entrada, considere el valor como un valor sin comillas. Esto hará que el analizador acumule todos los caracteres hasta el delimitador definido mediante sep o hasta que se encuentre un final de línea en la entrada.
  • SKIP_VALUE: si se encontrasen comillas sin escape en la entrada, se omitirá el contenido analizado para el valor dado (hasta que se encuentre el siguiente delimitador) y se producirá en su lugar el valor establecido en nullValue.
  • RAISE_ERROR: si se encontrasen comillas sin escape en la entrada, un
    se producirá TextParsingException.

Valor predeterminado: STOP_AT_DELIMITER

XML opciones

Opción Descripción Ámbito
rowTag Etiqueta de fila de los archivos XML que se van a tratar como una fila. En el XML <books> <book><book>...<books> de ejemplo, el valor adecuado es book. Esta es una opción necesaria. leer
samplingRatio Define una fracción de filas usadas para la inferencia de esquema. Las funciones integradas XML omiten esta opción. Predeterminado: 1.0. leer
excludeAttribute Si se excluyen los atributos en los elementos. Predeterminado: false. leer
mode Modo para tratar los registros corruptos durante el análisis sintáctico.
PERMISSIVE: Para los registros corruptos, coloca la cadena malformada en un campo configurado por columnNameOfCorruptRecord, y establece los campos con formato incorrecto en null. Para conservar los registros corruptos, puede establecer un campo de tipo string denominado columnNameOfCorruptRecord en un esquema definido por el usuario. Si un esquema no tiene el campo, los registros dañados se quitan durante el análisis. Al deducir un esquema, agrega implícitamente un campo columnNameOfCorruptRecord en un esquema de salida.
DROPMALFORMED: omite los registros dañados. Este modo no es compatible con las funciones integradas XML.
FAILFAST: Arroja una excepción cuando el analizador encuentra registros dañados.		 leer
inferSchema Si true, intenta deducir un tipo adecuado para cada columna del "DataFrame" resultante. Si false, todas las columnas resultantes son del tipo string. Valor predeterminado:
true. Las funciones integradas XML omiten esta opción.		 leer
columnNameOfCorruptRecord Permite cambiar el nombre del nuevo campo que contiene una cadena con formato incorrecto creada por el
el modo PERMISSIVE. Predeterminado: spark.sql.columnNameOfCorruptRecord.		 leer
attributePrefix El prefijo de los atributos para diferenciarlos de los elementos. Este será el prefijo para los nombres de campo. El valor predeterminado es _. Puede estar vacío para leer XML, pero no para escribir. lectura,escritura
valueTag Etiqueta usada para los datos de caracteres dentro de los elementos que también tienen atributos o elementos secundarios. El usuario puede especificar el valueTag campo en el esquema o se agregará automáticamente durante la inferencia de esquema cuando los datos de caracteres estén presentes en elementos con otros elementos o atributos. Opción predeterminada: _VALUE lectura,escritura
encoding Para leer, descodifica los archivos XML mediante el tipo de codificación especificado. Para escribir, especifica la codificación (charset) de los archivos XML guardados. Las funciones integradas XML omiten esta opción. Predeterminado: UTF-8. lectura,escritura
ignoreSurroundingSpaces Define si deben omitirse los espacios en blanco circundantes de los valores que se están leyendo. Predeterminado: true. Los datos de caracteres de solo espacio en blanco se omiten. leer
rowValidationXSDPath Ruta a un archivo XSD opcional que se utiliza para validar el XML de cada fila individualmente. Las filas que no se validan se tratan como errores de análisis como se mencionó anteriormente. De otro modo, el archivo XSD no afecta al esquema proporcionado o inferido. leer
ignoreNamespace Si true, se omiten los prefijos de los espacios de nombres en los elementos y atributos XML. Las etiquetas <abc:author> y <def:author>, por ejemplo, se tratan como si ambos son simplemente <author>. Los espacios de nombres no se pueden omitir en el elemento rowTag, solo sus elementos secundarios de lectura. El análisis XML no es compatible con el espacio de nombres, incluso si es false. Predeterminado: false. leer
timestampFormat Cadena de formato de marca de tiempo personalizada que sigue el formato del patrón de fecha y hora . Esto se aplica al tipo timestamp. Predeterminado: yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss[.SSS][XXX]. lectura,escritura
timestampNTZFormat Cadena de formato personalizada para la marca de tiempo sin zona horaria que sigue el formato del patrón fecha y hora. Esto se aplica al tipo TimestampNTZType. Valor predeterminado:
yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss[.SSS]		 lectura,escritura
dateFormat Cadena de formato de fecha personalizada que sigue el patrón de fecha y hora. Esto se aplica al tipo de fecha. Predeterminado: yyyy-MM-dd. lectura,escritura
locale Establece una configuración regional como etiqueta de idioma en formato IETF BCP 47. Por ejemplo, locale se usa al analizar fechas y marcas de tiempo. Predeterminado: en-US. leer
rootTag Etiqueta raíz de los archivos XML. Por ejemplo, en <books> <book><book>...</books>, el valor adecuado es books. Puede incluir atributos básicos especificando un valor como books foo="bar". Predeterminado: ROWS. escribir
declaration Contenido de la declaración XML que se va a escribir al principio de cada archivo XML de salida, antes de rootTag. Por ejemplo, un valor de foo provoca que se escriba <?xml foo?>. Se establece una cadena vacía para suprimirla. Opción predeterminada: version="1.0"
encoding="UTF-8" standalone="yes".		 escribir
arrayElementName Nombre del elemento XML que incluye cada elemento de una columna con valores de matriz al escribir. Predeterminado: item. escribir
nullValue Establece la representación en cadena de un valor nulo. Predeterminado: cadena null. Cuando se trata de null, el analizador no escribe atributos y elementos para los campos. lectura,escritura
compression Código de compresión a utilizar al guardar en un archivo. Puede ser uno de los nombres abreviados conocidos sin distinción de mayúsculas y minúsculas (none, bzip2, gzip,lz4, snappy y
deflate). Las funciones integradas XML omiten esta opción. Predeterminado: none.		 escribir
validateName Si es true, produce un error si la validación del nombre del elemento XML falla. Por ejemplo, los nombres de campo SQL pueden tener espacios, pero los nombres de elementos XML no. Valor predeterminado:
true.		 escribir
readerCaseSensitive Especifica el comportamiento de distinción entre mayúsculas y minúsculas cuando se habilita rescuedDataColumn. Si es true, rescate las columnas de datos cuyos nombres difieren entre mayúsculas y minúsculas del esquema; de lo contrario, lea los datos de una manera sin distinción entre mayúsculas y minúsculas. Predeterminado: true. leer
rescuedDataColumn Si se van a recopilar todos los datos que no se pueden analizar debido a un desajuste de tipo de datos y a un desajuste de esquema (incluido el uso de mayúsculas y minúsculas de columna) en una columna separada. Esta columna se incluye de forma predeterminada cuando se usa Auto Loader. Para obtener más información, consulte ¿Qué es la columna de datos rescatados?.
COPY INTO (heredado) no admite la columna de datos rescatada porque no se puede establecer manualmente el esquema mediante COPY INTO. Databricks recomienda usar Auto Loader para la mayoría de los escenarios de ingesta.
Predeterminado: Ninguno.		 leer
singleVariantColumn Especifica el nombre de la columna variante única. Si se especifica esta opción para leer, analice todo el registro XML en una sola columna Variant con el valor de cadena de opción especificado como nombre de la columna. Si se ofrece esta opción para la escritura, escriba el valor de la columna única de Variant en archivos XML. Predeterminado: none. lectura,escritura

PARQUET opciones

Opción
datetimeRebaseMode
Tipo: String
Controla el cambio de base de los valores de fecha y marca de tiempo entre el calendario juliano y gregoriano proléptico. Valores permitidos: EXCEPTION, LEGACY y
CORRECTED.
Valor predeterminado: LEGACY
int96RebaseMode
Tipo: String
Controla el cambio de base de los valores de marca de tiempo INT96 entre el calendario juliano y el gregoriano proléptico. Valores permitidos: EXCEPTION, LEGACY y
CORRECTED.
Valor predeterminado: LEGACY
mergeSchema
Tipo: Boolean
Si se debe inferir el esquema en varios archivos y combinar el esquema de cada archivo.
Valor predeterminado: false
readerCaseSensitive
Tipo: Boolean
Especifica el comportamiento de distinción entre mayúsculas y minúsculas cuando rescuedDataColumn está habilitado. Si es true, rescate las columnas de datos cuyos nombres difieren entre mayúsculas y minúsculas del esquema; de lo contrario, lea los datos de una manera sin distinción entre mayúsculas y minúsculas.
Valor predeterminado: true
rescuedDataColumn
Tipo: String
Si se deben recopilar todos los datos que no se puedan analizar debido a un desajuste de tipos de datos y un desajuste de esquema (incluida la distinción entre mayúsculas y minúsculas en las columnas) en una columna independiente. Esta columna se incluye de forma predeterminada cuando se usa Auto Loader. Para obtener más información, consulte ¿Qué es la columna de datos rescatados?.
COPY INTO (heredado) no admite la columna de datos rescatada porque no se puede establecer manualmente el esquema mediante COPY INTO. Databricks recomienda usar Auto Loader para la mayoría de los escenarios de ingesta.
Valor predeterminado: ninguno

AVRO opciones

Opción
avroSchema
Tipo: String
Esquema opcional proporcionado por un usuario en formato Avro. Al leer Avro, esta opción se puede establecer en un esquema evolucionado, que es compatible con el esquema de Avro real pero distinto de este. El esquema de deserialización será coherente con el esquema evolucionado. Por ejemplo, si establece un esquema evolucionado que contiene una columna adicional con un valor predeterminado, el resultado de lectura contendrá también la nueva columna.
Valor predeterminado: ninguno
datetimeRebaseMode
Tipo: String
Controla el cambio de base de los valores de fecha y marca de tiempo entre el calendario juliano y gregoriano proléptico. Valores permitidos: EXCEPTION, LEGACY y
CORRECTED.
Valor predeterminado: LEGACY
mergeSchema
Tipo: Boolean
Si se debe inferir el esquema en varios archivos y combinar el esquema de cada archivo.
mergeSchema para Avro no flexibiliza los tipos de datos.
Valor predeterminado: false
readerCaseSensitive
Tipo: Boolean
Especifica el comportamiento de distinción entre mayúsculas y minúsculas cuando rescuedDataColumn está habilitado. Si es true, rescate las columnas de datos cuyos nombres difieren entre mayúsculas y minúsculas del esquema; de lo contrario, lea los datos de una manera sin distinción entre mayúsculas y minúsculas.
Valor predeterminado: true
rescuedDataColumn
Tipo: String
Si se deben recopilar todos los datos que no se puedan analizar debido a un desajuste de tipos de datos y un desajuste de esquema (incluida la distinción entre mayúsculas y minúsculas en las columnas) en una columna independiente. Esta columna se incluye de forma predeterminada cuando se usa Auto Loader.
COPY INTO (heredado) no admite la columna de datos rescatada porque no se puede establecer manualmente el esquema mediante COPY INTO. Databricks recomienda usar Auto Loader para la mayoría de los escenarios de ingesta.
Para obtener más información, consulte ¿Qué es la columna de datos rescatados?.
Valor predeterminado: ninguno

BINARYFILE opciones

Los archivos binarios no tienen ninguna opción de configuración adicional.

TEXT opciones

Opción
encoding
Tipo: String
Nombre de la codificación del separador de líneas de archivo TEXT. Para obtener una lista de opciones, vea java.nio.charset.Charset.
El contenido del archivo no se ve afectado por esta opción y se lee as-is.
Valor predeterminado: UTF-8
lineSep
Tipo: String
Cadena entre dos registros de TEXT consecutivos.
Valor predeterminado: None, que abarca \r, \r\n y \n
wholeText
Tipo: Boolean
Si se debe leer un archivo como único registro.
Valor predeterminado: false

ORC opciones

Opción
mergeSchema
Tipo: Boolean
Si se debe inferir el esquema en varios archivos y combinar el esquema de cada archivo.
Valor predeterminado: false

Opciones específicas de la nube

Auto Loader ofrece una serie de opciones para configurar la infraestructura en la nube.

Opciones específicas de AWS

Proporcione la siguiente opción solo si elige cloudFiles.useNotifications = true y desea que Auto Loader configure automáticamente los servicios de notificación:

Opción
cloudFiles.region
Tipo: String
La región en la que reside el cubo S3 de origen y donde se crean los servicios AWS SDK y SQS.
Valor predeterminado: la región de la instancia EC2.

Proporcione la siguiente opción solo si elige cloudFiles.useNotifications = true y desea que el cargador automático use una cola que ya haya configurado:

Opción
cloudFiles.queueUrl
Tipo: String
Dirección URL de la cola de SQS. Si se proporciona, el cargador automático consume directamente los eventos de esta cola en lugar de configurar sus propios servicios AWS SNS y SQS.
Valor predeterminado: Ninguno

Opciones de autenticación de AWS

Proporcione la siguiente opción de autenticación para usar una credencial de servicio de Databricks:

Opción
databricks.serviceCredential
Tipo: String
Nombre de la credencial de servicio de Databricks . Disponible en Databricks Runtime 16.1 y versiones posteriores.
Valor predeterminado: Ninguno

Cuando las credenciales del servicio Databricks o los roles de IAM no están disponibles, puede proporcionar las siguientes opciones de autenticación en su lugar:

Opciones
cloudFiles.awsAccessKey
Tipo: String
El ID de clave de acceso de AWS del usuario. Debe proporcionarse con cloudFiles.awsSecretKey.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.awsSecretKey
Tipo: String
Clave de acceso secreta de AWS para el usuario. Debe proporcionarse con cloudFiles.awsAccessKey.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.roleArn
Tipo: String
EL ARN de un rol IAM que se debe asumir, si procede. El rol se puede asumir desde el perfil de instancia del clúster o proporcionando credenciales con cloudFiles.awsAccessKey y cloudFiles.awsSecretKey.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.roleExternalId
Tipo: String
Identificador que se debe proporcionar a la vez que se asume un rol mediante cloudFiles.roleArn.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.roleSessionName
Tipo: String
Un nombre de sesión opcional que se usará al asumir un rol mediante cloudFiles.roleArn.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.stsEndpoint
Tipo: String
Un punto de conexión opcional para proporcionar acceso a AWS STS al asumir un rol mediante cloudFiles.roleArn.
Valor predeterminado: Ninguno

Opciones específicas de Azure

Debe proporcionar valores para todas las opciones siguientes si especifica cloudFiles.useNotifications = true y desea que el cargador automático configure automáticamente los servicios de notificación:

Opciones
cloudFiles.resourceGroup
Tipo: String
Grupo de recursos de Azure en el que se ha creado la cuenta de almacenamiento.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.subscriptionId
Tipo: String
Id. de suscripción de Azure en la que se ha creado el grupo de recursos.
Valor predeterminado: Ninguno
databricks.serviceCredential
Tipo: String
Nombre de la credencial de servicio de Databricks . Disponible en Databricks Runtime 16.1 y versiones posteriores.
Valor predeterminado: Ninguno

Si una credencial de servicio de Databricks no está disponible, puede proporcionar las siguientes opciones de autenticación en su lugar:

Opciones
cloudFiles.clientId
Tipo: String
Id. de cliente o id. de aplicación de la entidad de servicio.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.clientSecret
Tipo: String
El secreto de cliente de la entidad de servicio.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.connectionString
Tipo: String
Cadena de conexión de la cuenta de almacenamiento, en función de la clave de acceso de la cuenta o de la firma de acceso compartido (SAS).
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.tenantId
Tipo: String
Id. de inquilino de Azure en el que se ha creado la entidad de servicio.
Valor predeterminado: Ninguno

Importante

La configuración automatizada de las notificaciones está disponible en las regiones de Azure China y Government con Databricks Runtime 9.1 y versiones superiores. Debe proporcionar un queueName para usar el cargador automático con notificaciones de archivos en estas regiones para versiones anteriores de DBR.

Proporcione la siguiente opción solo si elige cloudFiles.useNotifications = true y desea que el cargador automático use una cola que ya haya configurado:

Opción
cloudFiles.queueName
Tipo: String
Nombre de la cola de Azure. Si se proporciona, el origen de archivos en la nube consume directamente los eventos de esta cola en lugar de configurar sus propios servicios de Azure Event Grid y Queue Storage. En ese caso, databricks.serviceCredential o cloudFiles.connectionString solo necesita permisos de lectura en la cola.
Valor predeterminado: Ninguno

Opciones específicas de Google

El cargador automático puede configurar automáticamente los servicios de notificaciones utilizando las credenciales de servicio de Databricks . La cuenta de servicio creada con la credencial de servicio de Databricks requerirá los permisos especificados en Configurar flujos de cargador automático en modo de notificación de archivos.

Opciones
cloudFiles.projectId
Tipo: String
La ID del proyecto en el que se encuentra el bucket de GCS. La suscripción a Google Cloud Pub/Sub también se creará dentro de este proyecto.
Valor predeterminado: Ninguno
databricks.serviceCredential
Tipo: String
Nombre de la credencial de servicio de Databricks . Disponible en Databricks Runtime 16.1 y versiones posteriores.
Valor predeterminado: Ninguno

Si una credencial de servicio de Databricks no está disponible, puede usar las cuentas de servicio de Google directamente. Puede configurar el clúster para asumir una cuenta de servicio siguiendo la configuración del servicio de Google o proporcionar las siguientes opciones de autenticación directamente:

Opciones
cloudFiles.client
Tipo: String
El Id. de cliente de la cuenta de servicio de Google.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.clientEmail
Tipo: String
El correo electrónico de la cuenta de servicio de Google.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.privateKey
Tipo: String
Clave privada que se genera para la cuenta de servicio de Google.
Valor predeterminado: Ninguno
cloudFiles.privateKeyId
Tipo: String
Identificador de la clave privada que se genera para la cuenta de servicio de Google.
Valor predeterminado: Ninguno

Proporcione la siguiente opción solo si elige cloudFiles.useNotifications = true y desea que el cargador automático use una cola que ya haya configurado:

Opción
cloudFiles.subscription
Tipo: String
Nombre de la suscripción de Google Cloud Pub/Sub. Si se proporciona, el origen de archivos en la nube consume los eventos de esta cola en lugar de configurar sus propios servicios GCS Notification y Google Cloud Pub/Sub.
Valor predeterminado: Ninguno