`read_files` 表值函数

项目
11/07/2024

适用于：勾选“是” Databricks SQL Databricks Runtime 13.3 LTS 及更高版本

读取提供位置下方的文件，并以表格形式返回数据。

支持读取 JSON、CSV、XML、TEXT、BINARYFILE、PARQUET、AVRO 和 ORC 文件格式。可以自动检测文件格式，并跨所有文件推断出统一的架构。

语法

read_files(path [, option_key => option_value ] [...])

参数

此函数需要用于选项键的命名参数调用。

path：一种 STRING，其中包含数据位置的 URI。支持从 Azure Data Lake Storage Gen2 ('abfss://')、S3 (s3://) 和 Google Cloud Storage ('gs://') 读取。可以包含 glob。有关详细信息，请参阅文件发现。
option_key：要配置的选项的名称。对于包含点 (.) 的选项需要使用反引号。
option_value：用于设置选项的常数表达式。接受文本和标量函数。

由从给定 path 下方读取的文件中的数据组成的表。

文件发现

read_files 可以读取提供的目录下的单个文件或多个文件。 read_files 以递归方式发现提供的目录下的所有文件，除非提供了 glob 指示 read_files 递归到特定的目录模式中。

使用 glob 模式筛选目录或文件

在路径中提供 Glob 模式时，可用于筛选目录和文件。

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。

发现具有 glob 的文件后，read_files 使用自动加载程序的严格 globber。使用“useStrictGlobber”选项来配置。如禁用严格的 globber，会删除末尾的斜杠 (/)，而 /*/ 等星星图案可以扩展到发现多个目录中。请参阅以下示例，查看它们行为之间的差异。

模式	文件路径	已禁用严格 globber	已启用严格 globber
`/a/b`	`/a/b/c/file.txt`	是	是
`/a/b`	`/a/b_dir/c/file.txt`	否	否
`/a/b`	`/a/b.txt`	否	否
`/a/b/`	`/a/b.txt`	否	否
`/a/*/c/`	`/a/b/c/file.txt`	是	是
`/a/*/c/`	`/a/b/c/d/file.txt`	是	是
`/a/*/d/`	`/a/b/c/d/file.txt`	是	否
`/a/*/c/`	`/a/b/x/y/c/file.txt`	是	否
`/a/*/c`	`/a/b/c_file.txt`	是	否
`/a/*/c/`	`/a/b/c_file.txt`	是	否
`/a/*/c`	`/a/b/cookie/file.txt`	是	否
`/a/b*`	`/a/b.txt`	是	是
`/a/b*`	`/a/b/file.txt`	是	是
`/a/{0.txt,1.txt}`	`/a/0.txt`	是	是
`/a/*/{0.txt,1.txt}`	`/a/0.txt`	否	否
`/a/b/[cde-h]/i/`	`/a/b/c/i/file.txt`	是	是

架构推理

可以使用“schema”选项，将文件的架构明确地提供给 read_files。如果未提供架构，则 read_files 会尝试在发现的文件中推出统一的架构。除非使用 LIMIT 语句，否则这需要读取所有文件。即使在使用 LIMIT 查询时，也可能要读取比所需更多的文件数才能返回更具代表性的数据架构。 Databricks 会自动在笔记本和 SQL 编辑器中为 SELECT 查询添加 LIMIT 语句（如果用户未提供）。

“schemaHints”选项可用于修复推断出的架构的子集。有关详细信息，请参阅使用架构提示覆盖架构推理。

默认情况下提供 rescuedDataColumn 来补救与架构不匹配的任何数据。有关详细信息，请参阅什么是补救的数据列？。可以通过设置选项“schemaEvolutionMode => 'none'”来删除 rescuedDataColumn。

分区架构推理

如果文件存储在采用 Hive 样式分区的目录下，即 /column_name=column_value/，则 read_files 也可以推理出分区依据列。如果提供了 schema，则发现的分区列将使用 schema 中提供的类型。如果分区列不是所提供的 schema 中的一部分，则推理出的分区列将被忽略。

如果分区架构和数据列中同时存在某个列，则会使用从分区值而非数据值中读取到的值。若要忽略来自目录的值并使用数据列，可以使用“partitionColumns”选项以逗号分隔列表的形式提供分区列的列表。

此外，“partitionColumns”选项还可用于指示 read_files 在最终推理出的架构中包含哪些发现的列。提供空的字符串会忽略所有分区列。

还可以提供“schemaHints”选项来覆盖推理出的某个分区列的架构。

TEXT 和 BINARYFILE 具有固定的架构，不过 read_files 在条件允许时也会尝试推出这些格式的分区。

流式处理表中的使用情况

可在流式处理表中使用 read_files，将文件引入 Delta 湖中。用在流式处理表查询中时，read_files 利用“自动加载器”。关键字“STREAM”必须与 read_files 一起使用。有关详细信息，请参阅什么是自动加载器？。

如果用于流式处理查询，read_files 将使用一个数据示例来引入架构，并可以在其处理更多数据时改进架构。有关详细信息，请参阅在自动加载程序中配置架构推理和演变。

基本选项

选项
`format` 类型：`String` 源路径中的数据文件格式。如果未提供，则自动推断。允许的值包括： - `avro`：Avro 文件 - `binaryFile`：二进制文件 - `csv`：阅读 CSV 文件 - `json`：JSON 文件 - `orc`：ORC 文件 - `parquet`：使用 Azure Databricks 读取 Parquet 文件 - `text`：文本文件 - `xml`：读取和写入 XML 文件默认值：无
`inferColumnTypes` 类型：`Boolean` 在利用架构推理时是否推断确切的列类型。默认情况下，在推断 JSON 和 CSV 数据集时，会推断列。有关更多详细信息，请参阅架构推理。请注意，这与默认的自动加载器相反。默认值：30`true`
`partitionColumns` 类型：`String` 要从文件目录结构推断出的 Hive 样式分区列的逗号分隔列表。 Hive 样式的分区列是由等号组合的键值对，例如 `<base-path>/a=x/b=1/c=y/file.format`。在此示例中，分区列为 `a`、`b` 和 `c`。默认情况下，如果你使用的是架构推理并提供可从中加载数据的 `<base-path>`，则这些列将自动添加到架构中。如果提供架构，则自动加载程序会期望这些列包含在架构中。如果你不希望这些列成为架构的一部分，则可以指定 `""` 以忽略这些列。此外，当你希望推断出复杂目录结构中的文件路径时，可以使用此选项，如下面的示例所示： `<base-path>/year=2022/week=1/file1.csv` `<base-path>/year=2022/month=2/day=3/file2.csv` `<base-path>/year=2022/month=2/day=4/file3.csv` 如果将 `cloudFiles.partitionColumns` 指定为 `year,month,day`，则针对 `file1.csv`，将返回 `year=2022`，但 `month` 和 `day` 列将为 `null`。对于 `file2.csv` 和 `file3.csv`，将正确分析 `month` 和 `day`。默认值：无
`schemaHints` 类型：`String` 在架构推理期间向自动加载程序提供的架构信息。有关更多详细信息，请参阅架构提示。默认值：无
`useStrictGlobber` 类型：`Boolean` 是否使用与 Apache Spark 中其他文件源的默认通配行为相匹配的严格通配符。有关更多详细信息，请参阅常见数据加载模式。在 Databricks Runtime 12.2 LTS 及更高版本中可用。请注意，这与“自动加载器”的默认值相反。默认值：30`true`

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`

流式处理选项

当在流式处理表或流式处理查询中使用 read_files 时，会应用这些选项。

选项
`allowOverwrites` 类型：`Boolean` 是否重新处理发现后已修改的文件。如果自上次成功刷新查询启动时间起，文件已修改，则会在刷新过程中处理文件的最新可用版本。默认值：30`false`
`includeExistingFiles` 类型：`Boolean` 是包含流式处理输入路径中的现有文件，还是仅处理初始设置后到达的新文件。仅在首次启动流时会评估此选项。在重启流后更改此选项不起作用。默认值：30`true`
`maxBytesPerTrigger` 类型：`Byte String` 要在每个触发器中处理的最大新字节数。你可以指定一个字节字符串（例如 `10g`），将每个微批限制为 10 GB 数据。这个一个软性最大值。如果每个文件为 3 GB，则 Azure Databricks 在一个微批中可以处理 12 GB。与 `maxFilesPerTrigger` 一起使用时，Azure Databricks 最多将消耗 `maxFilesPerTrigger` 或 `maxBytesPerTrigger` 的最低限制（以先达到者为准）。注意：对于在无服务器 SQL 仓库中创建的流式处理表，不得将此选项和 `maxFilesPerTrigger` 设置为使用动态许可控制，该控制按工作负载大小和无服务器计算资源进行缩放，从而为你提供最佳延迟和性能。默认值：无
`maxFilesPerTrigger` 类型：`Integer` 要在每个触发器中处理的最大新文件数。与 `maxBytesPerTrigger` 一起使用时，Azure Databricks 最多将消耗 `maxFilesPerTrigger` 或 `maxBytesPerTrigger` 的最低限制（以先达到者为准）。注意：对于在无服务器 SQL 仓库中创建的流式处理表，不得将此选项和 `maxBytesPerTrigger` 设置为使用动态许可控制，该控制按工作负载大小和无服务器计算资源进行缩放，从而为你提供最佳延迟和性能。默认值：1000
`schemaEvolutionMode` 类型：`String` 在数据中发现新列时架构演变的模式。默认情况下，在推断 JSON 数据集时，将列推断为字符串。有关更多详细信息，请参阅架构演变。此选项不适用于 `text` 和 `binaryFile` 文件。默认值：在未提供架构时为 `"addNewColumns"`。否则为 `"none"`。
`schemaLocation` 类型：`String` 存储推断出的架构和后续更改的位置。有关更多详细信息，请参阅架构推理。在流式处理表查询中使用时，不需要架构位置。默认值：无

示例

-- Reads the files available in the given path. Auto-detects the format and schema of the data.
> SELECT * FROM read_files('abfss://container@storageAccount.dfs.core.windows.net/base/path');

-- Reads the headerless CSV files in the given path with the provided schema.
> SELECT * FROM read_files(
    's3://bucket/path',
    format => 'csv',
    schema => 'id int, ts timestamp, event string');

-- Infers the schema of CSV files with headers. Because the schema is not provided,
-- the CSV files are assumed to have headers.
> SELECT * FROM read_files(
    's3://bucket/path',
    format => 'csv')

-- Reads files that have a csv suffix.
> SELECT * FROM read_files('s3://bucket/path/*.csv')

-- Reads a single JSON file
> SELECT * FROM read_files(
    'abfss://container@storageAccount.dfs.core.windows.net/path/single.json')

-- Reads JSON files and overrides the data type of the column `id` to integer.
> SELECT * FROM read_files(
    's3://bucket/path',
    format => 'json',
    schemaHints => 'id int')

-- Reads files that have been uploaded or modified yesterday.
> SELECT * FROM read_files(
    'gs://my-bucket/avroData',
    modifiedAfter => date_sub(current_date(), 1),
    modifiedBefore => current_date())

-- Creates a Delta table and stores the source file path as part of the data
> CREATE TABLE my_avro_data
  AS SELECT *, _metadata.file_path
  FROM read_files('gs://my-bucket/avroData')

-- Creates a streaming table that processes files that appear only after the table's creation.
-- The table will most likely be empty (if there's no clock skew) after being first created,
-- and future refreshes will bring new data in.
> CREATE OR REFRESH STREAMING TABLE avro_data
  AS SELECT * FROM STREAM read_files('gs://my-bucket/avroData', includeExistingFiles => false);

通过

`read_files` 表值函数

语法

参数

返回

文件发现

使用 glob 模式筛选目录或文件

架构推理

分区架构推理

流式处理表中的使用情况

选项

基本选项

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`JSON` 选项

`CSV` 选项

`XML` 选项

`PARQUET` 选项

`AVRO` 选项

`BINARYFILE` 选项

`TEXT` 选项

`ORC` 选项

流式处理选项

示例

反馈

其他资源

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read_files 表值函数

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BINARYFILE 选项

TEXT 选项

ORC 选项

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`read_files` 表值函数

`JSON` 选项

`CSV` 选项

`XML` 选项

`PARQUET` 选项

`AVRO` 选项

`BINARYFILE` 选项

`TEXT` 选项

`ORC` 选项