Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Python ile bir işlem hattında bir görünüm tanımlamak için @temporary_view dekoratörünü uygulayın, ardından önbelleğe alınmış görünümler ve akış tabloları da dahil olmak üzere diğer sorgularda, görünümlere isimleriyle atıfta bulunun. Sorgulandığında görünümün sonuçları hesaplanır.
Uyarı
Eski dlt modül, geçici bir görünüm tanımlamak için @view dekoratörünü kullanmıştır. Databricks, geçici görünümleri tanımlamak için pyspark.pipelines modülünü (olarak içe aktarılır dp) ve @temporary_view dekoratörünü kullanmanızı önerir.
Sözdizimi
from pyspark import pipelines as dp
@dp.temporary_view(
name="<name>",
comment="<comment>")
@dp.expect(...)
def <function-name>():
return (<query>)
Parametreler
| Parametre | Türü | Description |
|---|---|---|
| fonksiyon | function |
Gerekli. Kullanıcı tarafından tanımlanan bir sorgudan Apache Spark DataFrame veya akışkan DataFrame döndüren bir işlev. |
name |
str |
Görünüm adı. Sağlanmadıysa, varsayılan olarak işlev adını kullanır. Ad, işlem hattının hedeflediği katalog ve şema içinde benzersiz olmalıdır. |
comment |
str |
Tablo için bir açıklama. |