widok tymczasowy

Aby zdefiniować widok w potoku za pomocą języka Python, zastosuj dekorator @temporary_view, i następnie odwołuj się do widoków po nazwie w innych zapytaniach, w tym zmaterializowanych widoków i tabel przesyłania strumieniowego. Wyniki widoku są obliczane podczas wykonywania zapytań.

Uwaga / Notatka

Starszy moduł dlt użył dekoratora @view do zdefiniowania tymczasowego widoku. Databricks zaleca używanie modułu pyspark.pipelines (importowanego jako dp) i dekoratora @temporary_view do definiowania widoków tymczasowych.

Składnia

from pyspark import pipelines as dp

@dp.temporary_view(
  name="<name>",
  comment="<comment>")
@dp.expect(...)
def <function-name>():
    return (<query>)

Parametry

Parameter	Typ	Description
funkcja	function	To jest wymagane. Funkcja zwracająca ramkę danych platformy Apache Spark lub ramkę danych strumieniowych z zapytania zdefiniowanego przez użytkownika.
name	str	Nazwa widoku. Jeśli nie zostanie podana, wartość domyślna to nazwa funkcji. Nazwa musi być unikatowa w obrębie katalogu i schematu, na który jest skierowany potok.
comment	str	Opis tabeli.