对于Datawarehouse来说,我有一个新的要求,就是从Datalake(Gen1/GEN2 2)创建从Databricks到DWH的外部表。我使用创建了下面的代码。
// Set up the Blob storage account access key in the notebook session conf.
spark.conf.set(
"fs.azure.account.key.<your-storage-account-name>.blob.core.windows.net",
"<your-storage-account-
我试图使用AWS的Databricks来执行SELECT命令。
我浏览了自述并配置了:
火花驱动程序到红移-我正在传递user和password选项
火花到S3 -我已经使用dbfs挂载了AWS S3。
红移到S3 -我要经过temporary_aws_access_key_id,temporary_aws_secret_access_key,temporary_aws_session_token
注意,,这是概念的一种证明,所以我忽略了所有的安全细节,比如加密。
下面是我在Databricks笔记本中使用的配置:
%python
# Read data from a t
我试图在Databricks环境中设置Apache,并在Spark中执行MERGE语句时遇到错误。
这个代码:
CREATE TABLE iceberg.db.table (id bigint, data string) USING iceberg;
INSERT INTO iceberg.db.table VALUES (1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c');
INSERT INTO iceberg.db.table SELECT id, data FROM (select * from iceberg.db.table)
我使用的是com.databricks.spark.avro。当我在spark-shell中运行它时,就像这样:spark-shell --jar spark-avro_2.11-4.0.0.jar,我可以通过这样的方式读取文件:
import org.apache.spark.sql.SQLContext
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val avroInput = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.avro").load(inputPath)
avroInput.write.f
我正在使用下面的代码从databricks中的dataframe创建一个表并运行错误。
df.write.saveAsTable("newtable")
这在第一次很好的工作,但对于可重用性,如果我要重写如下。
df.write.mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("newtable")
我得到以下错误。
错误消息:
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Can not create the managed table newtable. The associated locatio
我正在使用Azure Databricks笔记本并访问Azure plateform上提供的SQL Server。
我正在将Spark数据帧添加到表'TableName‘中。
以下是从Azure Databricks笔记本连接数据并将其保存到SQL Server DB中的示例代码:
val jdbc_url = sql-db-connection-string
val user = sql-db-username
val password = sql-db-password
val connectionProperties = new Properties()
connectionPr
我正在尝试通过databricks更新雪花表。在那里我创建了databricks临时表,并创建了基于临时表的查询,这将更新雪花表。但我不确定这是否可能,有人可以在这方面帮助我。
query = """MERGE INTO dw_3nf.temp_tgt target
USING
(SELECT source1.id as mergekey, 0 as deleted, source1.* FROM dw_3nf.temp_src as source1
UNION ALL
SELECT NULL as mergekey,0 as deleted,
我希望使用Azure数据块中的SQL将Spark表的结果插入到新的SQL Synapse表中。
我尝试了以下解释,https://learn.microsoft.com/en-us/azure/databricks/spark/latest/spark-sql/language-manual/sql-ref-syntax-ddl-create-table-datasource,但我没有运气。
必须根据SELECT语句的结果创建Synapse表。源应该是星火/数据砖、临时视图或Parquet源。
例如临时表
# Load Taxi Location Data from Azure Syn
我正在尝试使用scala从Hive导出数据。但我会跟着错误走。
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException:com.databricks.spark.csv.DefaultSource
我的scala脚本如下所示。
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
val sqlContext = new HiveContext(sc)
val df = sqlContext.sql("SELECT * FROM sparksdata")
df.write.format("com.dat
我想更改Databricks Delta表的列名。 因此,我做了以下工作: // Read old table data
val old_data_DF = spark.read.format("delta")
.load("dbfs:/mnt/main/sales")
// Created a new DF with a renamed column
val new_data_DF = old_data_DF
.withColumnRenamed("column_a", "metric1")
.sel
我在Databricks上编写了以下PySpark代码,它成功地用代码行将结果从sparkSQL保存到Azure Cosmos DB:
df.write.format("com.microsoft.azure.cosmosdb.spark").mode("overwrite").options(**writeConfig3).save()
完整的代码如下:
test = spark.sql("""SELECT
Sales.CustomerID AS pattersonID1
,Sales.InvoiceNumber AS myinv
我需要将数据集读取到DataFrame中,然后将数据写入Delta Lake。但我有以下例外:
AnalysisException: 'Incompatible format detected.\n\nYou are trying to write to `dbfs:/user/class@azuredatabrickstraining.onmicrosoft.com/delta/customer-data/` using Databricks Delta, but there is no\ntransaction log present. Check the upstream job
我正在Databricks notebook上编写pyspark脚本来插入/更新/查询cassandra表,但是我找不到从表中删除行的方法,我尝试了spark sql: spark.sql("DELETE from users_by_email where email_address IN ('abc@test.com')") 我也不认为使用dataframe删除数据是可能的。有什么变通方法吗?
我想从databricks的增量文件中删除数据。我正在使用这些命令
例如:
PR=spark.read.format('delta').options(header=True).load('/mnt/landing/Base_Tables/EventHistory/')
PR.write.format("delta").mode('overwrite').saveAsTable('PR')
spark.sql('delete from PR where PR_Number=4600')
这是从表中删