Inserir dados em uma tabela

A inserção de dados adiciona novos registros e arquivos de dados à sua tabela do Apache Iceberg.

Antes de começar

  1. Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

  2. Ative a API BigLake.

    Funções necessárias para ativar APIs

    Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador de uso do serviço (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

    Ativar a API

  3. Configure o catálogo de ambientes de execução do Lakehouse com o endpoint do catálogo REST do Apache Iceberg.

Funções exigidas

Para ter as permissões necessárias para inserir dados em uma tabela, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto e no bucket de armazenamento:

  • Gravar dados da tabela no modo de venda de credenciais: Editor do BigLake (roles/biglake.editor): o projeto
  • Grave dados da tabela no modo sem fornecimento de credenciais:
    • Editor do BigLake (roles/biglake.editor): o projeto
    • Usuário de objetos do Storage (roles/storage.objectUser): o bucket do Cloud Storage

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Também é possível conseguir as permissões necessárias usando papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

Recursos e suporte de tabelas

Ao usar tabelas no catálogo de tempo de execução do lakehouse, é útil entender os diferentes tipos de tabelas e os recursos de ativação. Para saber mais sobre o uso de tabelas do Apache Iceberg, consulte Visão geral das tabelas do Apache Iceberg.

Tabelas do Iceberg compatíveis

Somente tabelas do Apache Iceberg V2 (GA) e V3 (pré-lançamento) são compatíveis. Não há suporte para tabelas do Iceberg V1. Para fazer upgrade das tabelas V1 atuais, consulte Fazer upgrade das tabelas Iceberg V1 para V2.

Usar opções de tabela (prévia)

É possível ativar o uso de recursos gerenciados do BigQuery, como a linguagem de manipulação de dados (DML) do BigQuery e o gerenciamento automático de tabelas, configurando propriedades específicas da tabela. Esses recursos são ativados de maneiras diferentes, dependendo de onde a tabela é criada:

  • No BigQuery:a DML do BigQuery e o gerenciamento automático de tabelas são ativados por padrão.
  • De mecanismos de código aberto:para ativar, configure explicitamente as propriedades da tabela. Consulte Configurar opções de tabela para mais informações.

Inserir dados na tabela

Insira dados de amostra na tabela.

Para inserir dados do BigQuery, a tabela precisa ter a DML do BigQuery ativada (gcp.biglake.bigquery-dml.enabled = true). Consulte Configurar opções de tabela para instruções detalhadas.

Spark 

spark.sql("INSERT INTO TABLE_NAME VALUES (1, \"first row\"), (2, \"second row\"), (3, \"third row\");")

Para ativar a interoperabilidade de leitura/gravação e o gerenciamento de tabelas (prévia), adicione as propriedades à cláusula TBLPROPERTIES:

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

Trino 

INSERT INTO TABLE_NAME VALUES (1, 'first row'), (2, 'second row'), (3, 'third row');

Para ativar a interoperabilidade de leitura/gravação e o gerenciamento de tabelas (prévia), adicione estas propriedades à cláusula WITH:

WITH (
  "gcp.biglake.bigquery-dml.enabled" = 'true',
  "gcp.biglake.table-management.enabled" = 'true'
)

BigQuery

Para inserir dados em uma tabela do Apache Iceberg no catálogo de tempo de execução do lakehouse do BigQuery, a tabela precisa ter a DML do BigQuery ativada. Use a seguinte instrução INSERT do GoogleSQL:

INSERT INTO `PROJECT_ID.CATALOG_ID.NAMESPACE.TABLE_NAME` VALUES (1, "foo");

Substitua:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud.
  • CATALOG_ID: o ID do catálogo de ambientes de execução do Lakehouse.
  • NAMESPACE: o nome do namespace do Iceberg.
  • TABLE_NAME: o nome da sua tabela Iceberg.

A seguir