Megosztás a következőn keresztül:

Delta-megosztással megosztott táblák olvasása Apache Spark DataFrames használatával

  • Cikk

Ez a cikk szintaxisbeli példákat tartalmaz arra, hogy az Apache Spark segítségével lekérdezhetők a Delta Sharing használatával megosztott adatok. Használja a deltasharing kulcsszót formátumbeállításként a DataFrame-műveletekhez.

A megosztott adatok lekérdezésének egyéb lehetőségei

Olyan lekérdezéseket is létrehozhat, amelyek megosztott táblaneveket használnak a metaadattárban regisztrált Delta Sharing-katalógusokban, például az alábbi példákban:

SQL

SELECT * FROM shared_table_name

Python

spark.read.table("shared_table_name")

A Delta-megosztás Azure Databricksben való konfigurálásáról és az adatok megosztott táblanevek használatával történő lekérdezéséről további információt a Databricks-to-Databricks Delta Sharing használatával megosztott adatok olvasása (címzettek számára) című témakörben talál.

A strukturált streamelés használatával a megosztott táblák rekordjait növekményesen feldolgozhatja. A strukturált streamelés használatához engedélyeznie kell a tábla előzménymegosztását. Lásd: ALTER SHARE. Az előzmények megosztásához a Databricks Runtime 12.2 LTS vagy újabb verziója szükséges.

Ha a megosztott táblában engedélyezve van a változásadatcsatorna a forrás Delta táblában és a megosztáson engedélyezett előzményei között, akkor a változásadatcsatornát használhatja a Delta-megosztás strukturált streameléssel vagy kötegműveletekkel való olvasása során. Lásd: Delta Lake change data feed használata az Azure Databricksben.

Olvasás a Delta Sharing formátum kulcsszóval

A deltasharing kulcsszó az Apache Spark DataFrame olvasási műveleteihez támogatott, ahogy az a következő példában is látható:

df = (spark.read
  .format("deltasharing")
  .load("<profile-path>#<share-name>.<schema-name>.<table-name>")
)

Megosztott deltamegosztási táblák adatcsatornájának olvasása

Az olyan táblák esetében, amelyeken engedélyezve van az előzménymegosztás és az adatcsatorna módosítása, az Apache Spark DataFrames használatával olvashatja el a változásadatcsatorna rekordjait. Az előzmények megosztásához a Databricks Runtime 12.2 LTS vagy újabb verziója szükséges.

df = (spark.read
  .format("deltasharing")
  .option("readChangeFeed", "true")
  .option("startingTimestamp", "2021-04-21 05:45:46")
  .option("endingTimestamp", "2021-05-21 12:00:00")
  .load("<profile-path>#<share-name>.<schema-name>.<table-name>")
)

Megosztott deltamegosztási táblák olvasása strukturált streamelés használatával

A megosztott előzményeket tartalmazó táblák esetében a megosztott táblát használhatja a strukturált streamelés forrásaként. Az előzmények megosztásához a Databricks Runtime 12.2 LTS vagy újabb verziója szükséges.

streaming_df = (spark.readStream
  .format("deltasharing")
  .load("<profile-path>#<share-name>.<schema-name>.<table-name>")
)

# If CDF is enabled on the source table
streaming_cdf_df = (spark.readStream
  .format("deltasharing")
  .option("readChangeFeed", "true")
  .option("startingTimestamp", "2021-04-21 05:45:46")
  .load("<profile-path>#<share-name>.<schema-name>.<table-name>")
)