Columna de metadatos de archivo
Puede obtener información de metadatos para los archivos de entrada con la columna _metadata. La columna _metadata es una columna oculta y está disponible para todos los formatos de archivo de entrada. Para que se incluya la columna _metadata en el DataFrame devuelto, debe hacer referencia explícitamente a ella en la consulta.
Si el origen de datos contiene una columna denominada _metadata, las consultas devuelven la columna desde el origen de datos y no los metadatos del archivo.
Advertencia
Se pueden agregar nuevos campos a la columna _metadata en futuras versiones. Para evitar errores de evolución del esquema si se actualiza la columna _metadata, Databricks recomienda seleccionar campos específicos de la columna en las consultas. Consulte ejemplos.
Metadatos admitidos
La columna _metadata es un objeto STRUCT que contiene los campos siguientes:
| Nombre | Tipo | Descripción | Ejemplo | Versión mínima de Databricks Runtime |
|---|---|---|---|---|
| file_path | STRING |
Ruta de acceso del archivo de entrada. | file:/tmp/f0.csv |
10.5 |
| file_name | STRING |
Nombre del archivo de entrada junto con su extensión. | f0.csv |
10.5 |
| file_size | LONG |
Tamaño del archivo de entrada, en bytes. | 628 | 10.5 |
| file_modification_time | TIMESTAMP |
Marca de tiempo de la última modificación del archivo de entrada. | 2021-12-20 20:05:21 |
10.5 |
| file_block_start | LONG |
Desplazamiento inicial del bloque que se va a leer, en bytes. | 0 | 13.0 |
| file_block_length | LONG |
Longitud del bloque que se lee, en bytes. | 628 | 13.0 |
Ejemplos
Uso en un lector de origen de datos basado en archivos básico
Python
df = spark.read \
.format("csv") \
.schema(schema) \
.load("dbfs:/tmp/*") \
.select("*", "_metadata")
display(df)
'''
Result:
+---------+-----+----------------------------------------------------+
| name | age | _metadata |
+=========+=====+====================================================+
| | | { |
| | | "file_path": "dbfs:/tmp/f0.csv", |
| Debbie | 18 | "file_name": "f0.csv", |
| | | "file_size": 12, |
| | | "file_block_start": 0, |
| | | "file_block_length": 12, |
| | | "file_modification_time": "2021-07-02 01:05:21" |
| | | } |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
| | | { |
| | | "file_path": "dbfs:/tmp/f1.csv", |
| Frank | 24 | "file_name": "f1.csv", |
| | | "file_size": 12, |
| | | "file_block_start": 0, |
| | | "file_block_length": 12, |
| | | "file_modification_time": "2021-12-20 02:06:21" |
| | | } |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
'''
Scala
val df = spark.read
.format("csv")
.schema(schema)
.load("dbfs:/tmp/*")
.select("*", "_metadata")
display(df_population)
/* Result:
+---------+-----+----------------------------------------------------+
| name | age | _metadata |
+=========+=====+====================================================+
| | | { |
| | | "file_path": "dbfs:/tmp/f0.csv", |
| Debbie | 18 | "file_name": "f0.csv", |
| | | "file_size": 12, |
| | | "file_block_start": 0, |
| | | "file_block_length": 12, |
| | | "file_modification_time": "2021-07-02 01:05:21" |
| | | } |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
| | | { |
| | | "file_path": "dbfs:/tmp/f1.csv", |
| Frank | 24 | "file_name": "f1.csv", |
| | | "file_size": 10, |
| | | "file_block_start": 0, |
| | | "file_block_length": 12, |
| | | "file_modification_time": "2021-12-20 02:06:21" |
| | | } |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
*/
Selección de campos específicos
Python
spark.read \
.format("csv") \
.schema(schema) \
.load("dbfs:/tmp/*") \
.select("_metadata.file_name", "_metadata.file_size")
Scala
spark.read
.format("csv")
.schema(schema)
.load("dbfs:/tmp/*")
.select("_metadata.file_name", "_metadata.file_size")
Uso en filtros
Python
spark.read \
.format("csv") \
.schema(schema) \
.load("dbfs:/tmp/*") \
.select("*") \
.filter(col("_metadata.file_name") == lit("test.csv"))
Scala
spark.read
.format("csv")
.schema(schema)
.load("dbfs:/tmp/*")
.select("*")
.filter(col("_metadata.file_name") === lit("test.csv"))
Uso en COPY INTO
COPY INTO my_delta_table
FROM (
SELECT *, _metadata FROM 'abfss://my-container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/csvData'
)
FILEFORMAT = CSV
Uso en el cargador automático
Nota:
Al escribir la columna _metadata, se le cambia el nombre a source_metadata. Escribirlo como _metadata haría imposible tener acceso a la columna de metadatos de la tabla de destino, ya que si el origen de datos contiene una columna denominada _metadata, las consultas devolverán la columna del origen de datos y no los metadatos del archivo.
Python
spark.readStream \
.format("cloudFiles") \
.option("cloudFiles.format", "csv") \
.schema(schema) \
.load("abfss://my-container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/csvData") \
.selectExpr("*", "_metadata as source_metadata") \
.writeStream \
.format("delta") \
.option("checkpointLocation", checkpointLocation) \
.start(targetTable)
Scala
spark.readStream
.format("cloudFiles")
.option("cloudFiles.format", "csv")
.schema(schema)
.load("abfss://my-container-name@storage-account-name.dfs.core.windows.net/csvData")
.selectExpr("*", "_metadata as source_metadata")
.writeStream
.format("delta")
.option("checkpointLocation", checkpointLocation)
.start(targetTable)