Delen via

Delta Lake-tabellen verrijken met aangepaste metagegevens

  • Artikel

Databricks raadt aan altijd opmerkingen voor tabellen en kolommen in tabellen op te geven. U kunt deze opmerkingen genereren met BEHULP van AI. Zie DOOR AI gegenereerde opmerkingen toevoegen aan Unity Catalog-objecten.

Unity Catalog biedt ook de mogelijkheid om gegevens te taggen. Zie Tags toepassen op beveiligbare objecten van Unity Catalog.

U kunt ook berichten vastleggen voor afzonderlijke doorvoeringen naar tabellen in een veld in het Delta Lake-transactielogboek.

Door de gebruiker gedefinieerde doorvoermetagegevens instellen

U kunt door de gebruiker gedefinieerde tekenreeksen opgeven als metagegevens in doorvoeringen, met behulp van de optie userMetadata DataFrameWriter of de SparkSession-configuratie spark.databricks.delta.commitInfo.userMetadata. Als beide zijn opgegeven, heeft de optie voorkeur. Deze door de gebruiker gedefinieerde metagegevens kunnen worden gelezen in de DESCRIBE HISTORY bewerking. Zie Werken met Delta Lake-tabelgeschiedenis.

SQL


SET spark.databricks.delta.commitInfo.userMetadata=some-comment
INSERT OVERWRITE target_table SELECT * FROM data_source

Python

df.write \
  .mode("overwrite") \
  .option("userMetadata", "some-comment") \
  .table("target_table")

Scala

df.write
  .mode("overwrite")
  .option("userMetadata", "some-comment")
  .table("target_table")