İşlem hattı veri kümeleriyle ALTER ifadeleri kullanın

Lakeflow işlem hatları, SQL veya Python örneğin Lakeflow İşlem Hatları Düzenleyicisi'nde yazdığınız ayrılmış kaynak kodunda tanımlanır.

Lakeflow Connect, verileri alan işlem hatları oluşturur ve veri alımı akış tabloları oluşturur.

Azure Databricks, Databricks SQL adlı bir SQL ortamı da sağlar. Lakeflow dışında işlem hattı işlevselliğini kullanarak Databricks SQL ile gerçekleştirilmiş görünümler ve akış tabloları oluşturabilirsiniz (bkz. Tek başına işlem hatları). Databricks SQL genellikle update Lakeflow işlem hatlarını oluşturmak için kullanılmaz.

Ancak Databricks SQL'de SQL deyimlerini kullanarak ALTER Lakeflow işlem hatları, Databricks SQL veya Lakeflow Connect ile oluşturulan bir veri kümesinin özelliklerini değiştirebilirsiniz. Lakeflow işlem hattı veri kümelerini, tek başına işlem hattı veri kümelerini veya Lakeflow Connect veri kümelerini değiştirirken, tüm Databricks SQL ortamlarından bu SQL deyimlerini kullanın.

Databricks SQL'de oluşturulmuş bağımsız bir işlem hattıyla desteklenen veri kümeleri için, SET OWNER TO ile sahibi de değiştirebilirsiniz.

Uyarı

Lakeflow işlem hatlarında tanımlanan bir veri kümesinin zamanlamasını veya tetikleyicisini bir ALTER deyimle değiştiremezsiniz.

Sınırlama: İşlem hattı üzerinde yapılan güncelleştirmeler ve değişiklikler ALTER

ALTER deyimlerinin, işlem hattı tarafından oluşturulan veri kümelerinin tanımıyla çakıştığı bazı durumlar vardır. İşlem hattındaki bir tabloyu veya görünümü tanımlayan SQL, her güncelleştirmede yeniden çalıştırılır. Bu, ALTER ifadesiyle yaptığınız değişiklikleri geri alır.

Örneğin, aşağıdaki gibi gerçekleştirilmiş bir görünümü tanımlayan bir SQL deyiminiz varsa:

CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW masked_view (
    id int,
    name string,
    region string,
    ssn string MASK catalog.schema.ssn_mask_fn
  )
  WITH ROW FILTER catalog.schema.us_filter_fn ON (region)
  AS SELECT id, name, region, ssn
       FROM employees;

Ardından aşağıdaki gibi bir ssn deyim kullanarak maskeyi ALTER sütundan kaldırmaya çalışırsınız:

ALTER MATERIALIZED VIEW masked_view ALTER COLUMN ssn DROP MASK;

Maske kaldırılır, ancak gerçeklenmiş görünüm bir sonraki güncelleştirildiğinde SQL tanımı onu geri ekler.

Maskeyi güvenli bir şekilde kaldırmak için, SQL tanımını düzenleyerek maskeyi kaldırmanız ve ardından maskeyi etkisiz hale getirmek için ALTER komutunu DROP çalıştırmanız gerekir.

Uyarı

Lakeflow işlem hatlarında tanımlanan bir işlem hattının tanımını düzenlemek için işlem hattı düzenleyicisini kullanarak işlem hattı kaynağınızı düzenleyin. Tek başına işlem hattının tanımını düzenlemek için değiştirilen SQL deyimini herhangi bir Databricks SQL ortamında çalıştırın.

Ek kaynaklar

  • Last updated on