Hedef kataloğu ve şemayı ayarlama

İşlem hattı yapılandırma kullanıcı arabiriminin Veri varlıkları için varsayılan konum bölümü, bir işlem hattı için varsayılan kataloğu ve şemayı ayarlar. Bu varsayılan katalog ve şema, sorgu içinde geçersiz kılınmadığı sürece tüm veri kümesi tanımları ve tablo okumaları için kullanılır.

Uyarı

Eski yayımlama modu, benzer davranışlar elde etmek için LIVE sanal şemasını kullanır. Varsayılan yayımlama modunda (tüm yeni pipeline'lar tarafından kullanılır), LIVE anahtar sözcüğü görmezden gelinir. LIVE şeması (eski) sayfasına bakın.

Farklı bir katalog veya şemadaki bir veri kümesini hedefleme

Lakeflow Spark Bildirimli İşlem Hatları üç katmanlı tanımlayıcı çözümleme semantiğini destekler. Databricks, işlem hattınız için yapılandırılan varsayılanlar dışındaki veri kümelerini hedefleyen sorgular ve deyimler için tam tanımlayıcılar kullanılmasını önerir. Bkz. Unity Kataloğu tanımlayıcı çözümlemesi. Örneğin, regional_sales adlı materyalize edilmiş bir görünümü, varsayılan işlem hattınız olmayan main kataloğunda ve stores şemasında oluşturmak için ismi main.stores.regional_sales olarak tam biçimde belirtin.

Piton

from pyspark import pipelines as dp

@dp.materialized_view(name="main.stores.regional_sales")
def func():
  return spark.read.table("partners");

SQL

CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW main.stores.regional_sales
  AS SELECT *
  FROM partners;

Pipelines, SQL komutlarını USE CATALOG catalog_name ve USE SCHEMA schema_name destekler. Geçerli kataloğu ve şemayı, bu komutları içeren dosya veya not defterine göre ayarlamak için bu komutları çalıştırın. Kaynak kod dosyasındaki bu komutları izleyen ve nitelenmemiş veya kısmen nitelenmiş tanımlayıcılar kullanan işlemler, işlem hattı yapılandırmasında ayarlanan varsayılan değerler yerine geçerli katalog ve şemaya çözümlanır. Bkz. Geçerli katalog ve şema nedir?.

Veri kümesi yoksa ne olur?

Aşağıdaki tabloda, işlem hattı kaynak kodunun var olmayan veri kümelerine başvurduğundaki davranışı açıklanmaktadır:

Operation	Outcome
Read	Belirtilen tanımlayıcı için tablo, gerçekleştirilmiş görünüm, akış tablosu veya görünüm yoksa güncelleştirme başarısız olur.
Write	Belirtilen tanımlayıcı için gerçekleştirilmiş bir görünüm, akış tablosu, görünüm veya havuz yoksa, güncelleştirme veri kümesini oluşturmaya çalışır. Gerekirse, güncelleştirme belirtilen şemayı da oluşturur.

Önemli

Veri kümesini görüntülemek için yeterli ayrıcalığınız yoksa bir veri kümesinin olmadığını belirten bir hata iletisi alabilirsiniz.

Lakeflow Spark Bildirimli İşlem Hatları ile veri kümelerini okumak, yazmak ve oluşturmak için yeterli ayrıcalıklara sahip olmanız gerekir. Bkz . Gereksinimler.