更改表

通过更改表，您可以演变架构（例如添加列）并更新表元数据属性。

修改由 Lakehouse 运行时目录管理。

准备工作

  1. 验证是否已为您的 Google Cloud 项目启用结算功能。

  2. 启用 BigLake API。

    启用 API 所需的角色

    如需启用 API，您需要拥有 Service Usage Admin IAM 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)，该角色包含 serviceusage.services.enable 权限。了解如何授予角色。

    启用 API

  3. 使用 Apache Iceberg REST 目录端点设置 Lakehouse 运行时目录。

所需的角色

如需获取更改表所需的权限，请让管理员在您的项目和存储桶中向您授予以下 IAM 角色：

  • 在 凭据自动售卖模式 下更改表：项目的 BigLake Editor (roles/biglake.editor) 角色
  • 在非凭据自动售卖模式下更改表：
    • 项目的 BigLake Editor (roles/biglake.editor) 角色
    • 针对 Cloud Storage 存储桶的 Storage Object User (roles/storage.objectUser) 角色

如需详细了解如何授予角色，请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。

您也可以通过自定义 角色或其他预定义 角色来获取所需的权限。

表功能和支持

在 Lakehouse 运行时目录中使用表时，了解不同的表类型及其选择启用功能会很有帮助。如需详细了解如何专门使用 Apache Iceberg 表，请参阅 Apache Iceberg 表概览。

支持的 Iceberg 表

仅支持 Apache Iceberg V2（正式版）和 V3（预览版）表。不支持 Iceberg V1 表。如需升级现有的 V1 表，请参阅将 Iceberg V1 表升级到 V2。

使用表选项（预览版）

您可以配置特定的表属性，选择启用 BigQuery 管理的功能，例如 BigQuery 数据操纵语言 (DML) 和自动表管理。这些功能的启用方式因表的创建位置而异：

  • 来自 BigQuery： BigQuery DML 和自动表管理默认处于启用状态。
  • 来自开源引擎： 如需选择启用，您必须明确配置表属性。如需了解详情，请参阅配置表 选项。

如需了解详细说明，请参阅配置表 选项。

更改表

向表中添加列：

控制台

  1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Lakehouse。

    前往 Lakehouse

  2. 选择现有目录，或者在没有目录的情况下创建一个目录。

  3. 在命名空间详细信息 表中，选择一个表并展开菜单选项。

  4. 点击修改 。

  5. 在对话框中更新表值。

  6. 点击保存 。

Spark 

spark.sql("ALTER TABLE TABLE_NAME ADD COLUMNS ( desc string);")
spark.sql("DESCRIBE NAMESPACE_NAME.TABLE_NAME").show()

如需启用 读写互操作性和表管理，请使用 SET TBLPROPERTIES 子句设置属性：

SET TBLPROPERTIES (
  'gcp.biglake.bigquery-dml.enabled' = true,
  'gcp.biglake.table-management.enabled' = true
)

Trino 

ALTER TABLE TABLE_NAME ADD COLUMN desc varchar;
DESCRIBE SCHEMA_NAME.TABLE_NAME;

如需启用 读写互操作性和表管理，您可以配置以下表属性：

  • 'gcp.biglake.bigquery-dml.enabled' = true
  • 'gcp.biglake.table-management.enabled' = true

gcloud

如需使用 gcloud 更新表属性，请运行 gcloud biglake iceberg tables update 命令。

gcloud biglake iceberg tables update TABLE_NAME \
    --project="PROJECT_ID" \
    --catalog="CATALOG_ID" \
    --namespace="NAMESPACE_NAME" \
    --update-properties="KEY=VALUE,..."

替换以下内容：

  • TABLE_NAME：Iceberg 表的名称。
  • PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。
  • CATALOG_ID：目录的 ID。
  • NAMESPACE_NAME：目录命名空间的名称。
  • KEY=VALUE,...：要添加或更新的表属性。

BigQuery

如需从 BigQuery 更新 Lakehouse 运行时目录中 Apache Iceberg 表的表属性（例如启用 BigQuery DML 或自动表管理），请使用以下 GoogleSQL ALTER TABLE 语句：

ALTER TABLE `PROJECT_ID.CATALOG_ID.NAMESPACE.TABLE_NAME`
SET OPTIONS (`properties.gcp.biglake.table-management` = "enabled");

如需从 BigQuery 更新 Lakehouse 运行时目录中 Apache Iceberg 表的架构并添加列，请使用以下 GoogleSQL ALTER TABLE 语句：

ALTER TABLE `PROJECT_ID.CATALOG_ID.NAMESPACE.TABLE_NAME`
ADD COLUMN new_column STRING;

替换以下内容：

  • PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。
  • CATALOG_ID：Lakehouse 运行时目录的 ID。
  • NAMESPACE：Iceberg 命名空间的名称。
  • TABLE_NAME：Iceberg 表的名称。

REST

如需使用 REST API 将更改提交到 Iceberg 表，请向 UpdateIcebergTable (CommitTable) 端点发出 POST 请求：

POST /iceberg/v1/restcatalog/v1/projects/PROJECT_ID/catalogs/CATALOG_ID/namespaces/NAMESPACE_NAME/tables/TABLE_NAME

请求正文必须包含有效的 Iceberg CommitTableRequest JSON 载荷，该载荷定义了基本要求以及要应用的一系列元数据更新。

替换以下内容：

  • PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。
  • CATALOG_ID：目录的 ID。
  • NAMESPACE_NAME：目录命名空间的名称。
  • TABLE_NAME：Iceberg 表的名称。

后续步骤