以增量方式将 Parquet 和 Iceberg 表克隆到 Delta Lake

可以使用 Azure Databricks 克隆功能以增量方式将 Parquet 或 Iceberg 数据源中的数据转换为托管或外部的 Delta 表。

适用于 Parquet 和 Iceberg 的 Azure Databricks 克隆结合了用于克隆 Delta 表和将表转换为 Delta Lake 的功能。 本文介绍此功能的用例和限制并提供示例。

何时使用克隆以增量方式引入 Parquet 或 Iceberg 数据

Azure Databricks 提供许多选项用于将数据引入湖屋。 Databricks 建议在以下情况下使用克隆引入 Parquet 或 Iceberg 数据：

• 你正在执行从 Parquet 或 Iceberg 到 Delta Lake 的迁移，但需要继续使用源表。
• 你需要在目标表与接收追加、更新和删除操作的生产源表之间保持仅限引入的同步。
• 你想要为报告、机器学习或批处理 ETL 创建源数据的 ACID 合规快照。

克隆的语法是什么？

适用于 Parquet 和 Iceberg 的克隆使用的基本语法与用于克隆 Delta 表的语法相同，支持浅度克隆和深度克隆。 有关详细信息，请参阅克隆类型。

Databricks 建议对大多数工作负载使用增量克隆。 对 Parquet 和 Iceberg 的克隆支持使用 SQL 语法。

若要使用文件路径深度克隆 Parquet 或 Iceberg 表，请使用以下语法：

CREATE OR REPLACE TABLE <target-table-name> CLONE parquet.`/path/to/data`;

CREATE OR REPLACE TABLE <target-table-name> CLONE iceberg.`/path/to/data`;

若要使用文件路径浅度克隆 Parquet 或 Iceberg 表，请使用以下语法：

CREATE OR REPLACE TABLE <target-table-name> SHALLOW CLONE parquet.`/path/to/data`;

CREATE OR REPLACE TABLE <target-table-name> SHALLOW CLONE iceberg.`/path/to/data`;

还可为注册到元存储的 Parquet 表创建深度或浅度克隆，如以下示例所示：

CREATE OR REPLACE TABLE <target-table-name> CLONE <source-table-name>;

CREATE OR REPLACE TABLE <target-table-name> SHALLOW CLONE <source-table-name>;

有关克隆 Parquet 和 Iceberg 表的要求与限制

无论使用深度克隆还是浅度克隆，克隆发生后应用于目标表的更改都无法同步回到源表。 与克隆的增量同步是单向的，允许将源表的更改自动应用于目标 Delta 表。

将克隆用于 Parquet 和 Iceberg 表时，以下附加限制适用：

• 在克隆和使用表名来标识源表之前，必须将包含分区的 Parquet 表注册到某个目录（例如 Hive 元存储）。 不能对包含分区的 Parquet 表使用基于路径的克隆语法。
• 不能克隆经历过分区演变的 Iceberg 表。
• 不能克隆经历过更新、删除或合并操作的 Iceberg“读取时合并”表。
• 以下是使用截断列上定义的分区克隆 Iceberg 表的限制：
  • 在 Databricks Runtime 13.0 及更低版本中，唯一支持的截断列类型是 string。
  • 在 Databricks Runtime 13.1 及更高版本中，可以使用 string、long 或 int 类型的截断列。
  • Azure Databricks 不支持使用 decimal 类型的截断列。
• 增量克隆会同步源表中的架构更改和属性，从本地写入克隆表的所有架构更改和数据文件将被替代。
• Unity Catalog 不支持浅表克隆。