Compartilhar via

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT (Transact-SQL)

  • Artigo

Aplica-se a: SQL Server 2016 (13.x) e posterior Instância Gerenciada de SQL do Azure PDW (Sistema de Plataforma de Análise) do Azure Synapse Analytics

Cria um objeto de formato de arquivo externo definindo dados externos armazenados no Hadoop, no Armazenamento de Blobs do Azure, no Azure Data Lake Storage ou para os fluxos de entrada e de saída associados a fluxos externos. Criar um formato de arquivo externo é um pré-requisito para criar uma tabela externa. Ao criar um formato de arquivo externo, você especificará o layout real dos dados referenciados por uma tabela externa. Para criar uma tabela externa, confira CREATE EXTERNAL TABLE (Transact-SQL).

Os seguintes formatos de arquivo são compatíveis:

Sintaxe

Convenções de sintaxe de Transact-SQL

-- Create an external file format for DELIMITED (CSV/TSV) files.
CREATE EXTERNAL FILE FORMAT file_format_name
WITH (
        FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT
    [ , FORMAT_OPTIONS ( <format_options> [ ,...n  ] ) ]
    [ , DATA_COMPRESSION = {
           'org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec'
        }
     ]);

<format_options> ::=
{
    FIELD_TERMINATOR = field_terminator
    | STRING_DELIMITER = string_delimiter
    | FIRST_ROW = integer -- Applies to: Azure Synapse Analytics and SQL Server 2022 and later versions
    | DATE_FORMAT = datetime_format
    | USE_TYPE_DEFAULT = { TRUE | FALSE }
    | ENCODING = {'UTF8' | 'UTF16'}
    | PARSER_VERSION = {'parser_version'}

}

Argumentos

file_format_name

Especifica um nome para o formato de arquivo externo.

FORMAT_TYPE

Especifica o formato dos dados externos.

  • FORMAT_TYPE = PARQUET

    especifica um formato Parquet.

  • FORMAT_TYPE = ORC

    Especifica um formato ORC (Optimized Row Columnar). Essa opção requer o Hive versão 0.11 ou superior no cluster do Hadoop externo. No Hadoop, o formato de arquivo ORC oferece melhor compactação e desempenho que o formato de arquivo RCFILE.

  • FORMAT_TYPE = RCFILE, SERDE_METHOD = SERDE_method

    Especifica um formato de arquivo RcFile (Record Columnar). Essa opção requer que você especifique um método SerDe (serializador e desserializador) do Hive. Esse requisito é o mesmo para usar o Hive/HiveQL no Hadoop para consultar arquivos RC. Observe que o método SerDe diferencia maiúsculas de minúsculas.

    Exemplos de especificação de RCFile com os dois métodos SerDe compatíveis com o PolyBase.

    • FORMAT_TYPE = RCFILE, SERDE_METHOD = 'org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.LazyBinaryColumnarSerDe'
    • FORMAT_TYPE = RCFILE, SERDE_METHOD = 'org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.ColumnarSerDe'

  • FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT

    Especifica um formato de texto com delimitadores de coluna, também chamados de terminadores de campo.

  • FORMAT_TYPE = JSON

    Especifica um formato JSON. Aplica-se somente ao SQL do Azure no Edge.

  • FORMAT_TYPE = DELTA

    Especifica um formato Delta Lake. Aplica-se aos pools de SQL sem servidor no Azure Synapse Analytics e ao SQL Server 2022 (16.x).

FORMAT_OPTIONS

Opcional. Somente para tipos de dados de texto delimitados.

Somente os pools de SQL sem servidor no Azure Synapse Analytics suportam PARSER_VERSION.

Os pools de SQL sem servidor não dão suporte à opção DATE_FORMAT.

DATA_COMPRESSION = data_compression_method

Especifica o método de compactação de dados para os dados externos. Quando DATA_COMPRESSION não for especificado, o padrão será dados não compactados.

Para funcionar corretamente, os arquivos compactados pelo Gzip precisam ter a extensão de arquivo ".gz".

O tipo de formato DELIMITEDTEXT é compatível com estes métodos de compactação:

  • DATA_COMPRESSION = org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec

Opções de formato de texto delimitado

As opções de formato descritas nesta seção são opcionais e só se aplicam a arquivos de texto delimitado.

FIELD_TERMINATOR = field_terminator

Aplica-se somente a arquivos de texto delimitado. O terminador de campo especifica um ou mais caracteres que marcam o final de cada campo (coluna) no arquivo de texto delimitado. O padrão é o caractere barra vertical |. Para garantir o suporte, é recomendável usar um ou mais caracteres ASCII.

Exemplos:

  • FIELD_TERMINATOR = '|'
  • FIELD_TERMINATOR = ' '
  • FIELD_TERMINATOR = ꞌ\tꞌ
  • FIELD_TERMINATOR = '~|~'

STRING_DELIMITER

STRING_DELIMITER = *string_delimiter*

Especifica o terminador de campo dos dados da cadeia de caracteres de tipo no arquivo de texto delimitado. O delimitador de cadeia de caracteres tem um ou mais caracteres de comprimento e está entre aspas simples. O padrão é a cadeia de caracteres vazia "". Para garantir o suporte, é recomendável usar um ou mais caracteres ASCII.

Exemplos:

  • STRING_DELIMITER = '"'

  • STRING_DELIMITER = '0x22' (Hexadecimal com aspas duplas)

  • STRING_DELIMITER = '*'

  • STRING_DELIMITER = ꞌ,ꞌ

  • STRING_DELIMITER = '0x7E0x7E' (Dois sinais de “til”, por exemplo, ~~)

FIRST_ROW = first_row_int

Aplicável a: Azure Synapse Analytics, SQL Server 2022 e versões posteriores

Especifica o número de linha lido primeiro em todos os arquivos durante o carregamento do PolyBase. Esse parâmetro pode receber valores de 1 a 15. Se o valor for definido como dois, a primeira linha em todos os arquivos (linha de cabeçalho) será ignorada quando os dados forem carregados. As linhas são ignoradas com base na existência de terminadores de linhas (/r/n, /r, /n). Quando essa opção é usada para exportação, as linhas são adicionadas aos dados para garantir que o arquivo possa ser lido sem perda de dados. Se o valor for definido como >2, a primeira linha exportada será a de nomes de colunas da tabela externa.

DATE_FORMAT = datetime_format

Especifica um formato personalizado para todos os dados de data e hora que podem aparecer em um arquivo de texto delimitado. Se o arquivo de origem usar os formatos datetime padrão, essa opção não será necessária. Apenas um formato datetime personalizado é permitido por arquivo. Não é possível especificar mais de um formato datetime personalizado por arquivo. No entanto, você poderá usar mais de um formato datetime se cada um deles estiver no formato padrão do tipo de dados respectivo na definição da tabela externa.

Importante

O PolyBase só usa o formato de data personalizado para importar os dados. Ele não usa o formato personalizado para gravar dados em um arquivo externo.

Quando DATE_FORMAT não for especificado ou for a cadeia de caracteres vazia, o PolyBase usará os seguintes formatos padrão:

  • datetime: 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'

  • smalldatetime: 'yyyy-MM-dd HH:mm'

  • date: 'yyyy-MM-dd'

  • datetime2: 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'

  • datetimeoffset: 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'

  • time: 'HH:mm:ss'

Importante

A especificação de DATE_FORMAT personalizado substituirá todos os formatos de tipo padrão. Ou seja, você precisará ter os mesmos formatos de data em todas as células de datetime, data e hora em seus arquivos. Com o DATE_FORMAT substituído, não é possível ter valores de data e hora em formato diferente.

Há exemplos de formatos de data na tabela a seguir:

Observações sobre a tabela:

  • Ano, mês e dia podem ter vários formatos e ordens. A tabela mostra apenas o formato amd. Mês pode ter um ou dois dígitos, ou três caracteres. Dia pode ter um ou dois dígitos. Ano pode ter dois ou quatro dígitos.

  • Milissegundos (fffffff) não são necessários.

  • am ou pm (tt) não é necessário. O padrão é AM.

Tipo de data Exemplo Descrição
datetime DATE_FORMAT = yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff Além de ano, mês e dia, esse formato de data inclui 00 a 24 horas, 00 a 59 minutos, 00 a 59 segundos e 3 dígitos para milissegundos.
datetime DATE_FORMAT = yyyy-MM-dd hh:mm:ss.ffftt Além de ano, mês e dia, esse formato de data inclui 00 a 12 horas, 00 a 59 minutos, 00 a 59 segundos, 3 dígitos para milissegundos e AM, am, PM ou pm.
smalldatetime DATE_FORMAT = yyyy-MM-dd HH:mm Além de ano, mês e dia, esse formato de data inclui 00 a 23 horas e 00 a 59 minutos.
smalldatetime DATE_FORMAT = yyyy-MM-dd hh:mmtt Além de ano, mês e dia, esse formato de data inclui 00 a 11 horas, 00 a 59 minutos, não inclui segundos e inclui AM, am, PM ou pm.
date DATE_FORMAT = yyyy-MM-dd Ano, mês e dia. Não é incluído nenhum elemento de hora.
date DATE_FORMAT = yyyy-MMM-dd Ano, mês e dia. Quando o mês é especificado com MMM, o valor de entrada é uma ou são as cadeias de caracteres, Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, Jul, Aug, Sep, Oct, Nov ou Dec.
datetime2 DATE_FORMAT = yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fffffff Além de ano, mês e dia, esse formato de data inclui 00 a 23 horas, 00 a 59 minutos, 00 a 59 segundos e 7 dígitos para milissegundos.
datetime2 DATE_FORMAT = yyyy-MM-dd hh:mm:ss.ffffffftt Além de ano, mês e dia, esse formato de data inclui 00 a 11 horas, 00 a 59 minutos, 00 a 59 segundos, 7 dígitos para milissegundos e AM, am, PM ou pm.
datetimeoffset DATE_FORMAT = yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fffffff zzz Além de ano, mês e dia, esse formato de data inclui 00 a 23 horas, 00 a 59 minutos, 00 a 59 segundos, 7 dígitos para milissegundos e a diferença de fuso horário que você coloca no arquivo de entrada como {+&#124;-}HH:ss. Por exemplo, com o horário de Los Angeles sem horário de verão está 8 horas atrás do UTC, o valor -08:00 no arquivo de entrada especifica o fuso horário de Los Angeles.
datetimeoffset DATE_FORMAT = yyyy-MM-dd hh:mm:ss.ffffffftt zzz Além de ano, mês e dia, esse formato de data inclui 00 a 11 horas, 00 a 59 minutos, 00 a 59 segundos, 7 dígitos para milissegundos, (AM, am, PM ou pm) e a diferença de fuso horário. Veja a descrição na linha anterior.
time DATE_FORMAT = HH:mm:ss Não há nenhum valor de data, apenas de 00 a 23 horas, 00 a 59 minutos e 00 a 59 segundos.

Formatos de data e hora com suporte

O formato de arquivo externo pode descrever um grande número de formatos de data e hora:

DATETIME smalldatetime date datetime2 datetimeoffset
[M[M]]M-[d]d-[yy]yy HH:mm:ss[.fff] [M[M]]M-[d]d-[aa]aa HH:mm[:00] [M[M]]M-[d]d-[aa]aa [M[M]]M-[d]d-[aa]aa HH:mm:ss[.fffffff] [M[M]]M-[d]d-[aa]aa HH:mm:ss[.fffffff] zzz
[M[M]]M-[d]d-[aa]aa hh:mm:ss[.fff][tt] [M[M]]M-[d]d-[aa]aa hh:mm[:00][tt] [M[M]]M-[d]d-[aa]aa hh:mm:ss[.fffffff][tt] [M[M]]M-[d]d-[aa]aa hh:mm:ss[.fffffff][tt] zzz
[M[M]]M-[yy]yy-[d]d HH:mm:ss[.fff] [M[M]]M-[yy]yy-[d]d HH:mm[:00] [M[M]]M-[yy]yy-[d]d [M[M]]M-[yy]yy-[d]d HH:mm:ss[.fffffff] [M[M]]M-[aa]aa-[d]d HH:mm:ss[.fffffff] zzz
[M[M]]M-[aa]aa-[d]d hh:mm:ss[.fff][tt] [M[M]]M-[aa]aa-[d]d hh:mm[:00][tt] [M[M]]M-[aa]aa-[d]d hh:mm:ss[.fffffff][tt] [M[M]]M-[aa]aa-[d]d hh:mm:ss[.fffffff][tt] zzz
[yy]yy-[M[M]]M-[d]d HH:mm:ss[.fff] [yy]yy-[M[M]]M-[d]d HH:mm[:00] [yy]yy-[M[M]]M-[d]d [yy]yy-[M[M]]M-[d]d HH:mm:ss[.fffffff] [aa]aa-[M[M]]M-[d]d HH:mm:ss[.fffffff] zzz
[aa]aa-[M[M]]M-[d]d hh:mm:ss[.fff][tt] [aa]aa-[M[M]]M-[d]d hh:mm[:00][tt] [aa]aa-[M[M]]M-[d]d hh:mm:ss[.fffffff][tt] [aa]aa-[M[M]]M-[d]d hh:mm:ss[.fffffff][tt] zzz
[yy]yy-[d]d-[M[M]]M HH:mm:ss[.fff] [aa]aa-[d]d-[M[M]]M HH:mm[:00] [yy]yy-[d]d-[M[M]]M [aa]aa-[d]d-[M[M]]M HH:mm:ss[.fffffff] [aa]aa-[d]d-[M[M]]M HH:mm:ss[.fffffff] zzz
[aa]aa-[d]d-[M[M]]M hh:mm:ss[.fff][tt] [aa]aa-[d]d-[M[M]]M hh:mm[:00][tt] [aa]aa-[d]d-[M[M]]M hh:mm:ss[.fffffff][tt] [aa]aa-[d]d-[M[M]]M hh:mm:ss[.fffffff][tt] zzz
[d]d-[M[M]]M-[aa]aa HH:mm:ss[.fff] [d]d-[M[M]]M-[aa]aa HH:mm[:00] [d]d-[M[M]]M-[aa]aa [d]d-[M[M]]M-[aa]aa HH:mm:ss[.fffffff] [d]d-[M[M]]M-[aa]aa HH:mm:ss[.fffffff] zzz
[d]d-[M[M]]M-[aa]aa hh:mm:ss[.fff][tt] [d]d-[M[M]]M-[aa]aa hh:mm[:00][tt] [d]d-[M[M]]M-[aa]aa hh:mm:ss[.fffffff][tt] [d]d-[M[M]]M-[aa]aa hh:mm:ss[.fffffff][tt] zzz
[d]d-[yy]yy-[M[M]]M HH:mm:ss[.fff] [d]d-[aa]aa-[M[M]]M HH:mm[:00] [d]d-[yy]yy-[M[M]]M [d]d-[yy]yy-[M[M]]M HH:mm:ss[.fffffff] [d]d-[aa]aa-[M[M]]M HH:mm:ss[.fffffff] zzz
[d]d-[aa]aa-[M[M]]M hh:mm:ss[.fff][tt] [d]d-[aa]aa-[M[M]]M hh:mm[:00][tt] [d]d-[aa]aa-[M[M]]M hh:mm:ss[.fffffff][tt] [d]d-[aa]aa-[M[M]]M hh:mm:ss[.fffffff][tt] zzz

Detalhes:

  • Para separar valores de mês, dia e ano, você deve usar um dos seguintes separadores: -, / ou .. Para simplificar, a tabela use apenas o separador -.

  • Para especificar o mês como texto, use três ou mais caracteres. Os meses com um ou dois caracteres são interpretados como um número.

  • Para separar os valores de tempo, use o símbolo :.

  • As letras entre colchetes são opcionais.

  • As letras tt designam [AM|PM|am|pm]. AM é o padrão. Quando tt for especificado, o valor de hora (hh) precisará estar no intervalo de 0 a 12.

  • As letras zzz designam a diferença do fuso horário atual do sistema no formato {+|-}HH:ss].

USE_TYPE_DEFAULT = { TRUE | FALSE }

Especifica como tratar valores ausentes em arquivos de texto delimitados quando o PolyBase recuperar dados do arquivo de texto. O valor padrão é FALSE.

  • TRUE

    Ao recuperar dados do arquivo de texto, armazene cada valor ausente, usando o valor padrão para o tipo de dados da coluna correspondente na definição da tabela externa. Por exemplo, substitua um valor ausente por:

    • 0 se a coluna for definida como numérica. Não há suporte a colunas decimais. Elas gerarão erros.

    • A cadeia de caracteres vazia "" se a coluna for uma coluna de cadeia de caracteres.

    • 1900-01-01 se a coluna for uma coluna de data.

    • No Azure Synapse Analytics, USE_TYPE_DEFAULT=true não tem suporte em FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT, PARSER_VERSION = '2.0'.

  • FALSE

    Armazene todos os valores ausentes como NULL. Todos os valores NULL que estão armazenados usando a palavra NULL no arquivo de texto delimitado são importados como a cadeia de caracteres NULL.

ENCODING = {'UTF8' | 'UTF16'}

No Azure Synapse Analytics e no PDW (Analytics Platform System) (APS CU 7.4), o PolyBase pode ler arquivos de texto delimitados codificados em UTF8 e UTF16-LE.

No SQL Server, o PolyBase não dá suporte à leitura de arquivos codificados em UTF16.

Permissões

Requer a permissão ALTER ANY EXTERNAL FILE FORMAT.

Comentários

O formato de arquivo externo está no escopo do banco de dados no SQL Server e Azure Synapse Analytics. Ele está no escopo do servidor no PDW (Analytics Platform System).

As opções de formato são todas opcionais e só se aplicam a arquivos de texto delimitado.

Quando os dados são armazenados em um dos formatos compactados, o PolyBase primeiro descompacta os dados antes de retornar os registros de dados.

Limitações

O delimitador de linha nos arquivos de texto delimitados precisa ser compatível com o LineRecordReader do Hadoop. Ou seja, ele deve ser \r, \n ou \r\n. Esses delimitadores não podem ser configurados pelo usuário.

As combinações de métodos SerDe compatíveis com RCFiles e os métodos de compactação de dados compatíveis estão listados anteriormente neste artigo. Nem todas as combinações são compatíveis.

O número máximo de consultas simultâneas do PolyBase é 32. Quando houver 32 consultas simultâneas em execução, cada consulta poderá ler no máximo 33.000 arquivos do local do arquivo externo. A pasta raiz e cada subpasta também são contadas como arquivos. Se o grau de simultaneidade for menor que 32, o local do arquivo externo poderá conter mais de 33.000 arquivos.

Devido à limitação no número de arquivos da tabela externa, é recomendável armazenar menos de 30.000 arquivos na pasta raiz e nas subpastas no local do arquivo externo. Além disso, é recomendável manter um número pequeno de subpastas no diretório raiz. Quando muitos arquivos são referenciados, pode ocorrer uma exceção de falta de memória da Máquina Virtual Java.

Ao exportar dados para o Hadoop ou para o Armazenamento de Blobs do Azure pelo PolyBase, somente os dados são exportados, não a coluna names(metadata), conforme a definição no comando CREATE EXTERNAL TABLE.

Bloqueio

Coloca um bloqueio compartilhado no objeto EXTERNAL FILE FORMAT.

Desempenho

O uso de arquivos compactados sempre traz a desvantagem de transferir menos dados entre a fonte de dados externa e o SQL Server e aumentar o uso da CPU para compactar e descompactar os dados.

Os arquivos de texto compactados com gzip não são divisíveis. Para melhorar o desempenho dos arquivos de texto compactados com Gzip, é recomendável gerar vários arquivos armazenados no mesmo diretório na fonte de dados externa. Essa estrutura de arquivo permite que o PolyBase leia e descompacte os dados com mais rapidez por meio de vários processos do leitor e de descompactação. O número ideal de arquivos compactados é o número máximo de processos do leitor de dados por nó de computação. No SQL Server e no PDW (Analytics Platform System), o número máximo de processos do leitor de dados é 8 por nó, exceto no Azure Synapse Analytics Gen2, cujo número máximo é 20 leitores por nó. No Azure Synapse Analytics, o número máximo de processos do leitor de dados por nó varia por SLO. Confira Padrões e estratégias de carregamento do Azure Synapse Analytics para obter detalhes.

Exemplos

a. Criar um formato de arquivo externo DELIMITEDTEXT

Este exemplo cria um formato de arquivo externo denominado textdelimited1 para um arquivo de texto delimitado. As opções listadas para FORMAT_OPTIONS especificam que os campos no arquivo devem ser separados usando um caractere de barra vertical |. O arquivo de texto também é compactado com o codec Gzip. Se DATA_COMPRESSION não for especificado, o arquivo de texto será descompactado.

Para um arquivo de texto delimitado, o método de compactação de dados pode ser o Codec padrão, org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, ou o Codec Gzip, org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec.

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT textdelimited1
WITH (
    FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT,
    FORMAT_OPTIONS (
        FIELD_TERMINATOR = '|',
        DATE_FORMAT = 'MM/dd/yyyy' ),
    DATA_COMPRESSION = 'org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec'
);

B. Criar um formato de arquivo externo RCFile

Este exemplo cria um formato de arquivo externo para um RCFile que usa o método serialization/deserializationorg.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.LazyBinaryColumnarSerDe. Ela também especifica o uso do Codec padrão para o método de compactação de dados. Se DATA_COMPRESSION não for especificado, o padrão será sem compactação.

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT rcfile1
WITH (
    FORMAT_TYPE = RCFILE,
    SERDE_METHOD = 'org.apache.hadoop.hive.serde2.columnar.LazyBinaryColumnarSerDe',
    DATA_COMPRESSION = 'org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec'
);

C. Criar um formato de arquivo externo ORC

Este exemplo cria um formato de arquivo externo para um arquivo ORC que compacta os dados com o método de compactação de dados org.apache.io.compress.SnappyCodec. Se DATA_COMPRESSION não for especificado, o padrão será sem compactação.

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT orcfile1
WITH (
    FORMAT_TYPE = ORC,
    DATA_COMPRESSION = 'org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec'
);

D. Criar um formato de arquivo externo PARQUET

Este exemplo cria um formato de arquivo externo para um arquivo Parquet que compacta os dados com o método de compactação de dados org.apache.io.compress.SnappyCodec. Se DATA_COMPRESSION não for especificado, o padrão será sem compactação.

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT parquetfile1
WITH (
    FORMAT_TYPE = PARQUET,
    DATA_COMPRESSION = 'org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec'
);

E. Criar um arquivo de texto delimitado, ignorando a linha de cabeçalho

Aplica-se a: Azure Synapse Analytics e SQL Server 2022 (16.x) e posterior.

Este exemplo cria um formato de arquivo externo para o arquivo CSV com uma única linha de cabeçalho. Para obter mais informações, confira Virtualizar arquivo CSV com o PolyBase.

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT skipHeader_CSV
WITH (FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT,
      FORMAT_OPTIONS(
          FIELD_TERMINATOR = ',',
          STRING_DELIMITER = '"',
          FIRST_ROW = 2,
          USE_TYPE_DEFAULT = True)
);

F. Criar um formato de arquivo externo do JSON

Aplica-se ao: SQL do Azure no Edge.

Este exemplo cria um formato de arquivo externo para um arquivo JSON que compacta os dados com o método de compactação de dados org.apache.io.compress.SnappyCodec. Se DATA_COMPRESSION não for especificado, o padrão será sem compactação. Este exemplo se aplica ao SQL do Azure no Edge e atualmente não é compatível com outros produtos SQL.

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT jsonFileFormat
WITH (
    FORMAT_TYPE = JSON,
    DATA_COMPRESSION = 'org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec'
);

G. Criar um formato de arquivo externo de tabela Delta

Este exemplo cria um formato de arquivo externo para o formato de arquivo de tipo de tabela Delta. Este exemplo aplica-se ao SQL Server 2022 (16.x). Para obter mais informações, confira Virtualizar arquivo de tabela delta com o PolyBase.

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT DeltaFileFormat
WITH (
    FORMAT_TYPE = DELTA
);

Conteúdo relacionado