`COPY INTO`

项目
08/09/2024

适用于：勾选“是” Databricks SQL Databricks Runtime

将文件位置中的数据加载到 Delta 表中。这是可重试的幂等操作 – 会跳过已经加载的源位置中的文件。即使文件自加载以来已被修改也是如此。有关示例，请参阅使用 COPY INTO 的常见数据加载模式。

语法

COPY INTO target_table [ BY POSITION | ( col_name [ , <col_name> ... ] ) ]
  FROM { source_clause |
         ( SELECT expression_list FROM source_clause ) }
  FILEFORMAT = data_source
  [ VALIDATE [ ALL | num_rows ROWS ] ]
  [ FILES = ( file_name [, ...] ) | PATTERN = glob_pattern ]
  [ FORMAT_OPTIONS ( { data_source_reader_option = value } [, ...] ) ]
  [ COPY_OPTIONS ( { copy_option = value } [, ...] ) ]

source_clause
  source [ WITH ( [ CREDENTIAL { credential_name |
                                 (temporary_credential_options) } ]
                  [ ENCRYPTION (encryption_options) ] ) ]

参数

target_table

标识现有的 Delta 表。 target_table 不得包含时态规范。

如果表名称以位置的形式提供（例如 delta.`/path/to/table` ），则 Unity 目录可以控制对写入到的位置的访问。可以通过以下方式写入到外部位置：
- 将位置定义为外部位置并提供对该外部位置的 WRITE FILES 权限。
- 拥有对命名存储凭据的 WRITE FILES 权限，以便提供使用 COPY INTO delta.`/some/location` WITH (CREDENTIAL <named-credential>) 写入到某个位置的授权
如需更多详细信息，请参阅使用 Unity Catalog 连接到云对象存储。
BY POSITION | ( col_name [ , <col_name> … ] )

按位置顺序将源列与目标表列匹配。会自动完成匹配列的类型转换。

此参数仅支持无标头 CSV 文件格式。需要指定 FILEFORMAT = CSV。还需要将 FORMAT_OPTIONS 设置为 ("headers" = "false")（FORMAT_OPTIONS ("headers" = "false") 为默认值）。

语法选项 1：BY POSITION
- 自动按位置顺序将源列与目标表列匹配。
  - 该匹配不使用默认名称匹配。
  - 匹配源列时，将忽略目标表的 IDENTITY 列和 GENERATED 列。
  - 如果源列数不等于筛选的目标表列数，COPY INTO 将引发错误。
语法选项 2：( col_name [ , <col_name> ... ] )
- 使用括号中的目标表列名称列表（用逗号分隔）按相对位置顺序将源列与指定的目标表列匹配。
  - 匹配时不使用原始表列顺序和列名称。
  - 列名称列表中不能指定 IDENTITY 列和 GENERATED 列，否则 COPY INTO 会引发错误。
  - 无法复制指定的列。
  - 当源列数不等于指定的表列数时，COPY INTO 将引发错误。
  - 对于未在列名称列表中指定的列，COPY INTO 会分配默认值（如果有）或分配 NULL（如果没有）。如果有任何列不可为 null，COPY INTO 将引发错误。
source

要从中加载数据的文件位置。此位置中的文件必须采用 FILEFORMAT 中指定的格式。以 URI 的形式提供此位置。

可通过以下命令提供对源位置的访问权限：
- credential_name
  
  用于访问或写入存储位置的凭据的可选名称。仅在文件位置未包含在外部位置中时才使用此凭据。请参阅 credential_name。
- 内联临时凭据。
- 将源位置定义为外部位置，并通过 Unity 目录提供对外部位置的 READ FILES 权限。
- 使用拥有 READ FILES 权限的命名存储凭据，提供通过 Unity Catalog 从某个位置进行读取的授权。
如果路径已定义为你有权使用的外部位置，则无需提供内联或命名凭据。请参阅创建外部位置以将云存储连接到 Azure Databricks 了解详细信息。

注意

如果源文件路径为根路径，请在文件路径末尾添加斜杠 (/)，例如 s3://my-bucket/。

接受的凭据选项如下：
- 适用于 ADLS Gen2 和 Azure Blob 存储的 AZURE_SAS_TOKEN
- 适用于 AWS S3 的 AWS_ACCESS_KEY、AWS_SECRET_KEY 和 AWS_SESSION_TOKEN
接受的加密选项如下：
- 适用于 AWS S3 的 TYPE = 'AWS_SSE_C' 和 MASTER_KEY

请参阅使用 COPY INTO 和临时凭据加载数据。

SELECT expression_list

在复制到 Delta 表之前，从源数据中选择指定的列或表达式。表达式可以是与 SELECT 语句一起使用的任何内容，包括窗口操作。你只能将聚合表达式用于全局聚合 - 你不能在使用此语法的列上使用 GROUP BY。
FILEFORMAT = data_source

要加载的源文件的格式。 CSV、JSON、AVRO、ORC、PARQUET、TEXT、BINARYFILE 之一。
VALIDATE

适用于： Databricks SQL Databricks Runtime 10.4 LTS 及更高版本

要加载到表中的数据会经过验证，但不写入表中。这些验证包括：
- 是否可以解析数据。
- 架构是否与表匹配，或者架构是否需要演变。
- 是否满足所有可空性和检查约束。
默认是验证所有要加载的数据。你可以提供要使用 ROWS 关键字验证的行数，例如 VALIDATE 15 ROWS。当小于 50 的数字与 ROWS 关键字一起使用时，COPY INTO 语句返回 50 行或更少的数据的预览）。
FILES

要加载的文件名的列表，限制为 1000 个文件。无法使用 PATTERN 进行指定。

PATTERN

glob 模式，用于标识要从源目录加载的文件。无法使用 FILES 进行指定。

模式	说明
`?`	匹配任何单一字符
`*`	与零个或多个字符匹配
`[abc]`	匹配字符集中的单个字符 {a,b,c}。
`[a-z]`	匹配字符范围 {a...z} 中的单个字符。
`[^a]`	匹配不是来自字符集或范围 {a} 的单个字符。请注意，`^` 字符必须立即出现在左括号的右侧。
`{ab,cd}`	匹配字符串集 {ab, cd} 中的字符串。
`{ab,c{de, fh}}`	匹配字符串集 {ab, cde, cfh} 中的字符串。

FORMAT_OPTIONS

要传递给指定格式的 Apache Spark 数据源读取器的选项。请参阅格式选项了解每种文件格式。
COPY_OPTIONS

用于控制 COPY INTO 命令的操作的选项。
- force：布尔值，默认为 false。如果设置为 true，则禁用幂等性并加载文件，而不管文件以前是否加载过。
- mergeSchema：布尔值，默认为 false。如果设置为 true，则架构可以根据传入的数据进行演变。

并发调用 `COPY INTO`

COPY INTO 支持对同一表进行并发调用。只要对不同的输入文件集并发调用 COPY INTO，每次调用最终都应成功，否则会出现事务冲突。 COPY INTO 不应并发调用以提高性能；具有多个文件的单个 COPY INTO 命令通常比分别具有单个文件的并发 COPY INTO 命令执行得更好。 COPY INTO 可在以下情况下并发调用：

多个数据生成者没有简单的协调方法，并且无法进行单个调用。
当可以按子目录引入非常大的目录时。当引入包含大量文件的目录时，Databricks 建议尽可能使用自动加载程序。

访问文件元数据

若要了解如何访问基于文件的数据源的元数据，请参阅文件元数据列。

泛型选项

以下选项适用于所有文件格式。

选项
`ignoreCorruptFiles` 类型：`Boolean` 是否忽略损坏的文件。如果为 true，则当遇到损坏的文件时，Spark 作业将继续运行，并且仍会返回已读取的内容。可观测到，如 `numSkippedCorruptFiles` 中所示 Delta Lake 历史记录的 `operationMetrics` 列。在 Databricks Runtime 11.3 LTS 及更高版本中可用。默认值：30`false`
`ignoreMissingFiles` 类型：`Boolean` 是否忽略缺少的文件。如果为 true，则当遇到缺少的文件时，Spark 作业将继续运行，并且仍会返回已读取的内容。在 Databricks Runtime 11.3 LTS 及更高版本中可用。默认值： `false` （`COPY INTO` 的 `true`）
`modifiedAfter` 类型：`Timestamp String`，例如 `2021-01-01 00:00:00.000000 UTC+0` 一个可选时间戳，指示引入其修改时间戳晚于所提供的时间戳的文件。默认值：无
`modifiedBefore` 类型：`Timestamp String`，例如 `2021-01-01 00:00:00.000000 UTC+0` 一个可选时间戳，指示引入其修改时间戳早于所提供的时间戳的文件。默认值：无
`pathGlobFilter` 或 `fileNamePattern` 类型：`String` 提供用来选择文件的一种潜在 glob 模式。等效于 `COPY INTO` 中的 `PATTERN`。 `fileNamePattern` 可在 `read_files` 中使用。默认值：无
`recursiveFileLookup` 类型：`Boolean` 是否在架构推理期间跳过分区推理。这不会影响加载的文件。默认值：30`false`

`JSON` 选项

选项
`allowBackslashEscapingAnyCharacter` 类型：`Boolean` 是否允许反斜杠对其后面的任何字符进行转义。如果未启用，则只能对按 JSON 规范显式列出的字符进行转义。默认值：30`false`
`allowComments` 类型：`Boolean` 是否允许在分析的内容中使用 Java、C 和 C++ 样式的注释（`'/'`、`'*'` 和 `'//'` 变体）。默认值：30`false`
`allowNonNumericNumbers` 类型：`Boolean` 是否允许将非数字 (`NaN`) 标记集用作合法浮点数字值。默认值：30`true`
`allowNumericLeadingZeros` 类型：`Boolean` 是否允许整数以附加的（可忽略的）零开头（例如 `000001`）。默认值：30`false`
`allowSingleQuotes` 类型：`Boolean` 是否允许使用单引号（撇号字符 `'\'`）来引用字符串（名称和字符串值）。默认值：30`true`
`allowUnquotedControlChars` 类型：`Boolean` 是否允许 JSON 字符串包含未转义的控制字符（值小于 32 的 ASCII 字符，包括制表符和换行符）。默认值：30`false`
`allowUnquotedFieldNames` 类型：`Boolean` 是否允许使用不带引号的字段名称（JavaScript 允许，但 JSON 规范不允许）。默认值：30`false`
`badRecordsPath` 类型：`String` 用于记录错误 JSON 记录相关信息的存储文件的路径。默认值：无
`columnNameOfCorruptRecord` 类型：`String` 用于存储因格式不正确而无法分析的记录的列。如果用于分析的 `mode` 设置为 `DROPMALFORMED`，则此列将为空。默认值：30`_corrupt_record`
`dateFormat` 类型：`String` 用于分析日期字符串的格式。默认值：30`yyyy-MM-dd`
`dropFieldIfAllNull` 类型：`Boolean` 在进行架构推理期间是否忽略所有 null 值或空数组和结构的列。默认值：30`false`
`encoding` 或 `charset` 类型：`String` JSON 文件编码的名称。有关选项列表，请参阅 `java.nio.charset.Charset`。当 `multiline` 为 `true` 时，不能使用 `UTF-16` 和 `UTF-32`。默认值：30`UTF-8`
`inferTimestamp` 类型：`Boolean` 是否尝试将时间戳字符串推理为 `TimestampType`。设置为为 `true` 时，架构推理可能需要明显更长的时间。必须启用 `cloudFiles.inferColumnTypes` 才能与自动加载程序一起使用。默认值：30`false`
`lineSep` 类型：`String` 两个连续 JSON 记录之间的字符串。默认值：None，涵盖 `\r`、`\r\n` 和 `\n`
`locale` 类型：`String` 一个 `java.util.Locale` 标识符。影响 JSON 中的默认日期、时间戳和十进制分析。默认值：30`US`
`mode` 类型：`String` 围绕处理格式错误的记录提供的分析程序模式。 `'PERMISSIVE'`、 `'DROPMALFORMED'` 或 `'FAILFAST'` 中的一项。默认值：30`PERMISSIVE`
`multiLine` 类型：`Boolean` JSON 记录是否跨多行。默认值：30`false`
`prefersDecimal` 类型：`Boolean` 如果可能，尝试将字符串推断为 `DecimalType` 而不是浮点型或双精度型。还必须通过启用以下项来使用架构推理 `inferSchema` 或配合使用 `cloudFiles.inferColumnTypes` 和自动加载程序。默认值：30`false`
`primitivesAsString` 类型：`Boolean` 是否将数字和布尔值等基元类型推理为 `StringType`。默认值：30`false`
`readerCaseSensitive` 类型：`Boolean` 指定启用 `rescuedDataColumn` 时区分大小写的行为。如果为 true，则拯救名称因大小写而与架构不同的数据列；否则，请以不区分大小写的方式读取数据。在 Databricks Runtime 13.3 及更高版本中可用。默认值：30`true`
`rescuedDataColumn` 类型：`String` 是否将因数据类型不匹配或架构不匹配（包括列大小写）而无法分析的所有数据收集到单独的列。使用自动加载程序时，默认包含此列。有关更多详细信息，请参考什么是补救的数据列？。默认值：无
`singleVariantColumn` 类型：`String` 是否引入整个 JSON 文档，将其解析为一个以给定字符串作为列名的单个 Variant 列。如果禁用，则 JSON 字段将引入到自己的列中。默认值：无
`timestampFormat` 类型：`String` 用于分析时间戳字符串的格式。默认值：30`yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss[.SSS][XXX]`
`timeZone` 类型：`String` 分析时间戳和日期时要使用的 `java.time.ZoneId`。默认值：无

`CSV` 选项

选项
`badRecordsPath` 类型：`String` 用于记录错误 CSV 记录相关信息的存储文件的路径。默认值：无
`charToEscapeQuoteEscaping` 类型：`Char` 用来对引号的转义字符进行转义的字符。例如，对于以下记录：`[ " a\\", b ]`： - 如果未定义用来对 `'\'` 进行转义的字符，则不会分析记录。分析程序会将字符读取为 `[a],[\],["],[,],[ ],[b]`，并引发错误，因为它找不到右引号。 - 如果将用来对 `'\'` 转义的字符定义为 `'\'`，则读取的记录会带有 2 个值：`[a\]` 和 `[b]`。默认值：30`'\0'`
`columnNameOfCorruptRecord` > [!NOTE] >> 支持自动加载程序。不支持 `COPY INTO`。类型：`String` 用于存储因格式不正确而无法分析的记录的列。如果用于分析的 `mode` 设置为 `DROPMALFORMED`，则此列将为空。默认值：30`_corrupt_record`
`comment` 类型：`Char` 定义表示行注释的字符（位于文本行的开头时）。请使用 `'\0'` 来禁用注释跳过。默认值：30`'\u0000'`
`dateFormat` 类型：`String` 用于分析日期字符串的格式。默认值：30`yyyy-MM-dd`
`emptyValue` 类型：`String` 空值的字符串表示形式。默认值：30`""`
`encoding` 或 `charset` 类型：`String` CSV 文件编码的名称。有关选项列表，请参阅 `java.nio.charset.Charset`。当 `multiline` 为 `true` 时，不能使用 `UTF-16` 和 `UTF-32`。默认值：30`UTF-8`
`enforceSchema` 类型：`Boolean` 是否将指定的或推理出的架构强制应用于 CSV 文件。如果启用此选项，则会忽略 CSV 文件的标题。默认情况下，当使用自动加载程序来补救数据并允许架构演变时，会忽略此选项。默认值：30`true`
`escape` 类型：`Char` 分析数据时要使用的转义字符。默认值：30`'\'`
`header` 类型：`Boolean` CSV 文件是否包含标题。自动加载程序在推理架构时会假定文件具有标题。默认值：30`false`
`ignoreLeadingWhiteSpace` 类型：`Boolean` 是否忽略每个所分析值的前导空格。默认值：30`false`
`ignoreTrailingWhiteSpace` 类型：`Boolean` 是否忽略每个所分析值的尾随空格。默认值：30`false`
`inferSchema` 类型：`Boolean` 是推理所分析 CSV 记录的数据类型，还是假定所有列都是 `StringType` 类型的。如果设置为 `true`，则需要对数据进行另一轮操作。对于自动加载程序，请改用 `cloudFiles.inferColumnTypes`。默认值：30`false`
`lineSep` 类型：`String` 两个连续 CSV 记录之间的字符串。默认值：None，涵盖 `\r`、`\r\n` 和 `\n`
`locale` 类型：`String` 一个 `java.util.Locale` 标识符。影响 CSV 中的默认日期、时间戳和十进制分析。默认值：30`US`
`maxCharsPerColumn` 类型：`Int` 要分析的值预期包含的最大字符数。可用于避免内存错误。默认为 `-1`，表示无限制。默认值：30`-1`
`maxColumns` 类型：`Int` 记录可以包含的列数的硬限制。默认值：30`20480`
`mergeSchema` 类型：`Boolean` 是否跨多个文件推理架构并合并每个文件的架构。已默认在推理架构时为自动加载程序启用。默认值：30`false`
`mode` 类型：`String` 围绕处理格式错误的记录提供的分析程序模式。 `'PERMISSIVE'`、 `'DROPMALFORMED'` 和 `'FAILFAST'`。默认值：30`PERMISSIVE`
`multiLine` 类型：`Boolean` CSV 记录是否跨多行。默认值：30`false`
`nanValue` 类型：`String` 分析 `FloatType` 和 `DoubleType` 列时非数字值的字符串表示形式。默认值：30`"NaN"`
`negativeInf` 类型：`String` 分析 `FloatType` 或 `DoubleType` 列时负无穷大的字符串表示形式。默认值：30`"-Inf"`
`nullValue` 类型：`String` null 值的字符串表示形式。默认值：30`""`
`parserCaseSensitive`（已弃用）类型：`Boolean` 读取文件时，将标题中声明的列与架构对齐时是否区分大小写。对于自动加载程序，此项默认为 `true`。如果启用，则会在 `rescuedDataColumn` 中补救大小写不同的列。已不推荐使用此选项，推荐使用 `readerCaseSensitive`。默认值：30`false`
`positiveInf` 类型：`String` 分析 `FloatType` 或 `DoubleType` 列时正无穷大的字符串表示形式。默认值：30`"Inf"`
`preferDate` 类型：`Boolean` 如果可能，尝试将字符串推断为日期而不是时间戳。还必须通过启用 `inferSchema` 或使用以下项来使用架构推理 `cloudFiles.inferColumnTypes` 与自动加载程序。默认值：30`true`
`quote` 类型：`Char` 当字段分隔符是值的一部分时用于对值进行转义的字符。默认值：30`"`
`readerCaseSensitive` 类型：`Boolean` 指定启用 `rescuedDataColumn` 时区分大小写的行为。如果为 true，则拯救名称因大小写而与架构不同的数据列；否则，请以不区分大小写的方式读取数据。默认值：30`true`
`rescuedDataColumn` 类型：`String` 是否将因数据类型不匹配和架构不匹配（包括列大小写）而无法分析的所有数据收集到单独的列。使用自动加载程序时，默认包含此列。有关更多详细信息，请参考什么是补救的数据列？。默认值：无
`sep` 或 `delimiter` 类型：`String` 列之间的分隔符字符串。默认值：30`","`
`skipRows` 类型：`Int` CSV 文件开头应忽略的行数（包括注释行和空行）。如果 `header` 为 true，则标头将是第一个未跳过和未注释的行。默认值：30`0`
`timestampFormat` 类型：`String` 用于分析时间戳字符串的格式。默认值：30`yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss[.SSS][XXX]`
`timeZone` 类型：`String` 分析时间戳和日期时要使用的 `java.time.ZoneId`。默认值：无
`unescapedQuoteHandling` 类型：`String` 用于处理未转义的引号的策略。允许的选项： - `STOP_AT_CLOSING_QUOTE`：如果在输入中发现了未转义的引号，则会累积引号字符并继续将值解析为带引号的值，直至找到右引号。 - `BACK_TO_DELIMITER`：如果在输入中发现了未转义的引号，则会将该值视为无引号的值。这会让分析程序累积当前所分析值的所有字符，直至找到 `sep` 定义的分隔符。如果在值中找不到分隔符，则分析程序会继续从输入中累积字符，直到找到分隔符或行尾。 - `STOP_AT_DELIMITER`：如果在输入中发现了未转义的引号，则会将该值视为无引号的值。这会让分析程序累积所有字符，直至在输入中找到 `sep` 定义的分隔符或找到行尾。 - `SKIP_VALUE`：如果在输入中发现了未转义的引号，则将跳过针对给定值所解析的内容（直至找到下一个分隔符），并将改为生成 `nullValue` 中设置的值。 - `RAISE_ERROR`：如果在输入中发现了未转义的引号，则会引发 `TextParsingException`。默认值：30`STOP_AT_DELIMITER`

`XML` 选项

选项	说明	范围
`rowTag`	要作为行处理的 XML 文件的行标记。在示例 XML `<books> <book><book>...<books>` 中，相应的值为 `book`。这是必需选项。	读取
`samplingRatio`	定义用于架构推理的行的一部分。 XML 内置函数会忽略此选项。默认：`1.0`。	读取
`excludeAttribute`	是否排除元素中的属性。默认：`false`。	读取
`mode`	在分析期间处理损坏记录的模式。 `PERMISSIVE`：对于损坏的记录，将格式错误的字符串放入由 `columnNameOfCorruptRecord` 配置的字段中，并将格式错误的字段设置为 `null`。若要保留损坏的记录，可以在用户定义的架构中设置名为 `columnNameOfCorruptRecord` 的 `string` 类型字段。如果架构没有该字段，则会在分析期间删除损坏的记录。推理架构时，分析程序会在输出架构中隐式添加 `columnNameOfCorruptRecord` 字段。 `DROPMALFORMED`：忽略损坏的记录。 XML 内置函数不支持此模式。 `FAILFAST`：分析程序遇到损坏的记录时引发异常。	读取
`inferSchema`	如果为 `true`，则尝试推断每个生成的 DataFrame 列的相应类型。如果为 `false`，则生成的所有列均为 `string` 类型。默认值： `true`。 XML 内置函数会忽略此选项。	读取
`columnNameOfCorruptRecord`	允许重命名包含由 `PERMISSIVE` 模式创建的格式错误的字符串的新字段。默认：`spark.sql.columnNameOfCorruptRecord`。	读取
`attributePrefix`	属性的前缀，用于区分属性和元素。这将是字段名称的前缀。默认值为 `_`。读取 XML 时可以为空，但写入时不能为空。	读取、写入
`valueTag`	该标记用于同时具有属性元素或子元素的元素中的字符数据。用户可以在架构中指定 `valueTag` 字段，或者当字符数据存在于具有其他元素或属性的元素中时，该字段将在架构推断期间自动添加。默认值：`_VALUE`	读取、写入
`encoding`	若要读取，请根据给定的编码类型解码 XML 文件。对于写入，请指定已保存的 XML 文件的编码（字符集）。 XML 内置函数会忽略此选项。默认：`UTF-8`。	读取、写入
`ignoreSurroundingSpaces`	定义是否应跳过正在读取的值周围的空格。默认：`true`。将忽略只有空格的字符数据。	读取
`rowValidationXSDPath`	可选 XSD 文件的路径，用于单独验证每行的 XML。未能通过验证的行视为上述解析错误。 XSD 不会以其他方式影响提供或推理的架构。	读取
`ignoreNamespace`	如果为 `true`，则忽略 XML 元素和属性上的命名空间前缀。例如，标记 `<abc:author>` 和 `<def:author>` 会被视为只是 `<author>`。不能忽略 `rowTag` 元素上的命名空间，只忽略其读取子元素。 XML 分析不识别命名空间，即使 `false`。默认：`false`。	读取
`timestampFormat`	遵循日期/时间模式格式的自定义时间戳格式字符串。它适用于 `timestamp` 类型。默认：`yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss[.SSS][XXX]`。	读取、写入
`timestampNTZFormat`	遵循日期/时间模式格式的不带时区的自定义时间戳格式字符串。这适用于 TimestampNTZType 类型。默认值： `yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss[.SSS]`	读取、写入
`dateFormat`	遵循日期/时间模式格式的自定义日期格式字符串。这适用于日期类型。默认：`yyyy-MM-dd`。	读取、写入
`locale`	将区域设置设置为 IETF BCP 47 格式的语言标记。例如，在分析日期和时间戳时使用 `locale`。默认：`en-US`。	读取
`rootTag`	XML 文件的根标记。例如，在 `<books> <book><book>...</books>` 中，相应的值为 `books`。可以通过指定类似于 `books foo="bar"` 的值来包含基本属性。默认：`ROWS`。	写入
`declaration`	要在每个输出 XML 文件的开头（在 `rootTag` 之前）写入的 XML 声明的内容。例如，值 `foo` 会导致写入 `<?xml foo?>`。设置为空字符串以禁用。默认值：`version="1.0"` `encoding="UTF-8" standalone="yes"`。	写入
`arrayElementName`	写入时将数组值列的每个元素括起来的 XML 元素的名称。默认：`item`。	写入
`nullValue`	设置 null 值的字符串表示形式。默认值：字符串 `null`。当为 `null` 时，分析程序不会为字段写入属性和元素。	读取、写入
`compression`	保存到文件时使用的压缩代码。这可以是已知不区分大小写的缩短名称之一（`none`、`bzip2`、`gzip`、`lz4`、`snappy` 和 %> XML 内置函数会忽略此选项。默认：`none`。	写入
`validateName`	如果为 true，则当 XML 元素名称验证失败时引发错误。例如，SQL 字段名称可以有空格，但 XML 元素名称不能为空。默认值： `true`。	写入
`readerCaseSensitive`	指定启用 rescuedDataColumn 时区分大小写的行为。如果为 true，则拯救名称因大小写而与架构不同的数据列；否则，请以不区分大小写的方式读取数据。默认：`true`。	读取
`rescuedDataColumn`	是否将因数据类型不匹配和架构不匹配（包括列大小写）而无法分析的所有数据收集到单独的列。使用自动加载程序时，默认包含此列。有关详细信息，请参阅什么是补救的数据列？。默认值：无。	读取

`PARQUET` 选项

选项
`datetimeRebaseMode` 类型：`String` 控制 DATE 和 TIMESTAMP 值在儒略历与外推格里历之间的基本值重定。允许的值：`EXCEPTION`、`LEGACY` 和 `CORRECTED`。默认值：30`LEGACY`
`int96RebaseMode` 类型：`String` 控制 INT96 时间戳值在儒略历与外推格里历之间的基本值重定。允许的值：`EXCEPTION`、`LEGACY` 和 `CORRECTED`。默认值：30`LEGACY`
`mergeSchema` 类型：`Boolean` 是否跨多个文件推理架构并合并每个文件的架构。默认值：30`false`
`readerCaseSensitive` 类型：`Boolean` 指定启用 `rescuedDataColumn` 时区分大小写的行为。如果为 true，则拯救名称因大小写而与架构不同的数据列；否则，请以不区分大小写的方式读取数据。默认值：30`true`
`rescuedDataColumn` 类型：`String` 是否将因数据类型不匹配和架构不匹配（包括列大小写）而无法分析的所有数据收集到单独的列。使用自动加载程序时，默认包含此列。有关更多详细信息，请参考什么是补救的数据列？。默认值：无

`AVRO` 选项

选项
`avroSchema` 类型：`String` 用户以 Avro 格式提供的可选架构。读取 Avro 时，可以将此选项设置为一个演变的架构，该架构与实际 Avro 架构兼容但不同。反序列化架构会与演变的架构保持一致。例如，如果你设置的演变架构包含一个具有默认值的附加列，则读取结果也会包含该新列。默认值：无
`datetimeRebaseMode` 类型：`String` 控制 DATE 和 TIMESTAMP 值在儒略历与外推格里历之间的基本值重定。允许的值：`EXCEPTION`、`LEGACY` 和 `CORRECTED`。默认值：30`LEGACY`
`mergeSchema` 类型：`Boolean` 是否跨多个文件推理架构并合并每个文件的架构。 Avro 的 `mergeSchema` 不放宽数据类型。默认值：30`false`
`readerCaseSensitive` 类型：`Boolean` 指定启用 `rescuedDataColumn` 时区分大小写的行为。如果为 true，则拯救名称因大小写而与架构不同的数据列；否则，请以不区分大小写的方式读取数据。默认值：30`true`
`rescuedDataColumn` 类型：`String` 是否将因数据类型不匹配和架构不匹配（包括列大小写）而无法分析的所有数据收集到单独的列。使用自动加载程序时，默认包含此列。有关更多详细信息，请参考什么是补救的数据列？。默认值：无

`BINARYFILE` 选项

二进制文件没有任何额外的配置选项。

`TEXT` 选项

选项
`encoding` 类型：`String` TEXT 文件编码的名称。有关选项列表，请参阅 `java.nio.charset.Charset`。默认值：30`UTF-8`
`lineSep` 类型：`String` 两个连续 TEXT 记录之间的字符串。默认值：None，涵盖 `\r`、`\r\n` 和 `\n`
`wholeText` 类型：`Boolean` 是否将文件读取为单个记录。默认值：30`false`

`ORC` 选项

选项
`mergeSchema` 类型：`Boolean` 是否跨多个文件推理架构并合并每个文件的架构。默认值：30`false`

通过

`COPY INTO`

语法

参数

并发调用 `COPY INTO`

访问文件元数据

格式选项

泛型选项

`JSON` 选项

`CSV` 选项

`XML` 选项

`PARQUET` 选项

`AVRO` 选项

`BINARYFILE` 选项

`TEXT` 选项

`ORC` 选项

反馈

其他资源

通过

COPY INTO

语法

参数

并发调用 COPY INTO

访问文件元数据

格式选项

泛型选项

JSON 选项

CSV 选项

XML 选项

PARQUET 选项

AVRO 选项

BINARYFILE 选项

TEXT 选项

ORC 选项

相关文章

反馈

其他资源

`COPY INTO`

并发调用 `COPY INTO`

`JSON` 选项

`CSV` 选项

`XML` 选项

`PARQUET` 选项

`AVRO` 选项

`BINARYFILE` 选项

`TEXT` 选项

`ORC` 选项