Menghapus tabel

Menghapus atau menghilangkan tabel hanya akan menghapus pendaftaran dan metadata tabel dari katalog runtime Lakehouse. File data yang mendasarinya yang disimpan di Cloud Storage tidak akan dihapus atau dihilangkan.

Anda dapat menghapus tabel menggunakan Google Cloud konsol, perintah penghapusan SQL di Spark dan Trino, atau REST API.

Sebelum memulai

  1. Pastikan penagihan diaktifkan untuk Google Cloud project Anda.

  2. Aktifkan BigLake API.

    Peran yang diperlukan untuk mengaktifkan API

    Untuk mengaktifkan API, Anda memerlukan peran IAM Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), yang berisi izin serviceusage.services.enable. Pelajari cara memberikan peran.

    Mengaktifkan API

  3. Siapkan katalog runtime Lakehouse dengan endpoint katalog REST Apache Iceberg.

Peran yang diperlukan

Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan untuk menghapus tabel, minta administrator Anda untuk memberi Anda peran IAM berikut di project Anda:

  • Semua: Admin BigLake (roles/biglake.admin) - project Anda

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses ke project, folder, dan organisasi.

Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.

Kemampuan dan dukungan tabel

Saat menggunakan tabel di katalog runtime Lakehouse, sebaiknya pahami berbagai jenis tabel dan kemampuan opsionalnya. Untuk mempelajari lebih lanjut cara menggunakan tabel Apache Iceberg secara khusus, lihat Ringkasan tabel Apache Iceberg tables.

Tabel Iceberg yang didukung

Hanya tabel Apache Iceberg V2 (GA) dan V3 (Pratinjau) yang didukung. Tabel Iceberg V1 tidak didukung. Untuk mengupgrade tabel V1 yang ada, lihat Mengupgrade tabel Iceberg V1 ke V2.

Menggunakan opsi tabel (Pratinjau)

Anda dapat memilih untuk menggunakan kemampuan terkelola BigQuery, seperti BigQuery Data Manipulation Language (DML) dan pengelolaan tabel otomatis, dengan mengonfigurasi properti tabel tertentu. Fitur ini diaktifkan dengan cara yang berbeda, bergantung pada tempat tabel dibuat:

Menghapus pendaftaran tabel dari katalog akan menghapus tabel, terlepas dari apakah tabel tersebut adalah tabel Iceberg standar atau tabel yang diaktifkan untuk kemampuan terkelola BigQuery. Lihat Mengonfigurasi opsi tabel untuk memahami cara penghapusan tabel berinteraksi dengan tugas pengelolaan tabel latar belakang.

Menghapus tabel

Menghapus tabel.

Konsol

  1. Di Google Cloud konsol, buka Lakehouse.

    Buka Lakehouse

  2. Pilih katalog yang ada atau buat katalog jika Anda belum memilikinya.

  3. Di tabel Namespace details, pilih tabel dan luaskan opsi menu.

  4. Klik Delete.

  5. Konfirmasi penghapusan dengan memasukkan nama tabel dalam dialog.

  6. Klik Delete.

Spark 

spark.sql("DROP TABLE TABLE_NAME;")

DROP TABLE TABLE_NAME;

gcloud

Untuk menghapus tabel menggunakan gcloud, jalankan perintah gcloud biglake iceberg tables delete.

gcloud biglake iceberg tables delete TABLE_NAME \
    --project="PROJECT_ID" \
    --catalog="CATALOG_ID" \
    --namespace="NAMESPACE_NAME"

Ganti kode berikut:

  • TABLE_NAME: nama tabel Iceberg Anda.
  • PROJECT_ID: Project ID Google Cloud Anda.
  • CATALOG_ID: ID katalog Anda.
  • NAMESPACE_NAME: nama namespace katalog Anda.

BigQuery

Untuk menghapus pendaftaran tabel Apache Iceberg di katalog runtime Lakehouse dari BigQuery, gunakan pernyataan DROP TABLE GoogleSQL berikut:

DROP TABLE `PROJECT_ID.CATALOG_ID.NAMESPACE.TABLE_NAME`;

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: Project ID Google Cloud Anda.
  • CATALOG_ID: ID katalog runtime Lakehouse Anda.
  • NAMESPACE: nama namespace Iceberg Anda.
  • TABLE_NAME: nama tabel Iceberg Anda.

REST

Untuk menghapus pendaftaran tabel Iceberg menggunakan REST API, buat DELETE permintaan ke DeleteIcebergTable endpoint:

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

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: Project ID Google Cloud Anda.
  • CATALOG_ID: ID katalog Anda.
  • NAMESPACE_NAME: nama namespace katalog Anda.
  • TABLE_NAME: nama tabel Iceberg Anda.

Langkah berikutnya