Daten in eine Tabelle einfügen

Beim Einfügen von Daten werden Ihrer Apache Iceberg-Tabelle neue Datensätze und Datendateien hinzugefügt.

Hinweis

  1. Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud Projekt aktiviert ist.

  2. Aktivieren Sie die BigLake API.

    Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind

    Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Informationen zum Zuweisen von Rollen.

    API aktivieren

  3. Richten Sie den Lakehouse-Laufzeitkatalog mit dem Apache Iceberg-REST-Katalogendpunkt ein.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen für Ihr Projekt und Ihren Speicher-Bucket zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Einfügen von Daten in eine Tabelle benötigen:

  • Tabellendaten im Modus „Anmeldedaten bereitstellen“ schreiben: BigLake Editor (roles/biglake.editor) – das Projekt
  • Tabellendaten im Modus „Anmeldedaten nicht bereitstellen“ schreiben:
    • BigLake Editor (roles/biglake.editor) – das Projekt
    • Storage Object User (roles/storage.objectUser) – der Cloud Storage-Bucket

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Tabellenfunktionen und -support

Wenn Sie Tabellen im Lakehouse-Laufzeitkatalog verwenden, ist es hilfreich, die verschiedenen Tabellentypen und ihre Opt-in-Funktionen zu kennen. Weitere Informationen zur Verwendung von Apache Iceberg-Tabellen finden Sie unter Übersicht über Apache Iceberg Tabellen.

Unterstützte Iceberg-Tabellen

Es werden nur Apache Iceberg V2-Tabellen (GA) und V3-Tabellen (Vorschau) unterstützt. Iceberg V1-Tabellen werden nicht unterstützt. Informationen zum Upgrade vorhandener V1-Tabellen finden Sie unter Iceberg V1 Tabellen auf V2 aktualisieren.

Tabellenoptionen verwenden (Vorschau)

Sie können bestimmte Tabelleneigenschaften konfigurieren, um BigQuery-Verwaltungsfunktionen wie die BigQuery-Datenbearbeitungssprache (Data Manipulation Language, DML) und die automatische Tabellenverwaltung zu verwenden. Diese Funktionen werden je nachdem, wo die Tabelle erstellt wird, auf unterschiedliche Weise aktiviert:

  • Aus BigQuery: BigQuery DML und die automatische Tabellenverwaltung sind standardmäßig aktiviert.
  • Aus Open-Source-Engines: Wenn Sie diese Funktionen verwenden möchten, müssen Sie die Tabelleneigenschaften explizit konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie unter Tabellenoptionen konfigurieren.

Daten in die Tabelle einfügen

Fügen Sie Beispieldaten in die Tabelle ein.

Wenn Sie Daten aus BigQuery einfügen möchten, muss für die Tabelle BigQuery DML aktiviert sein (gcp.biglake.bigquery-dml.enabled = true). Eine detaillierte Anleitung finden Sie unter Tabellen optionen konfigurieren.

Spark 

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

Fügen Sie die Eigenschaften der TBLPROPERTIES Klausel hinzu, um die Lese-/Schreibinteroperabilität und die Tabellenverwaltung (Vorschau) zu aktivieren:

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');

Fügen Sie diese Eigenschaften der WITH Klausel hinzu, um die Lese-/Schreibinteroperabilität und die Tabellenverwaltung (Vorschau) zu aktivieren:

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

BigQuery

Wenn Sie Daten aus BigQuery in eine Apache Iceberg-Tabelle im Lakehouse-Laufzeitkatalog einfügen möchten, muss für die Tabelle BigQuery DML aktiviert sein. Verwenden Sie die folgende GoogleSQL-Anweisung INSERT:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud Projekt-ID.
  • CATALOG_ID: Ihre Lakehouse-Laufzeitkatalog-ID.
  • NAMESPACE: Der Name Ihres Iceberg-Namespace.
  • TABLE_NAME: Der Name Ihrer Iceberg-Tabelle.

Nächste Schritte