要在 Python 中定义视图,请应用 @view
装饰器。 像 @table
装饰器一样,在 Lakeflow 的声明性管道中,您可以将视图用于静态数据集或流数据集。 下面是使用 Python 来定义视图的语法:
import dlt
@dlt.view(
name="<name>",
comment="<comment>")
@dlt.expect(...)
def <function-name>():
return (<query>)
参数 | 类型 | DESCRIPTION |
---|---|---|
函数 | function |
必填。 从用户定义的查询返回 Apache Spark 数据帧或流数据帧的函数。 |
name |
str |
表名称。 如果未提供,则默认为函数名称。 |
comment |
str |
表的说明。 |