테이블에 데이터 삽입

데이터를 삽입하면 새 레코드와 데이터 파일이 Apache Iceberg 테이블에 추가됩니다.

쓰기 작업은 원래 테이블을 만든 특정 엔진 (예: Spark 또는 Trino)으로 제한되어 Lakehouse 런타임 카탈로그 전반에서 메타데이터 일관성을 유지합니다.

시작하기 전에

표 개요를 참고하여 다양한 유형의 표와 표 사용의 영향을 알아보세요.

  1. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

  2. BigLake API를 사용 설정합니다.

    API 사용 설정에 필요한 역할

    API를 사용 설정하려면 serviceusage.services.enable 권한이 포함된 서비스 사용량 관리자 IAM 역할(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)이 필요합니다. 역할 부여 방법 알아보기

    API 사용 설정

필요한 역할

표에 데이터를 삽입하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트 및 스토리지 버킷에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

  • 인증 정보 제공 모드로 테이블 데이터 쓰기: BigLake 편집자 (roles/biglake.editor) - 프로젝트
  • 사용자 인증 정보 벤더 제공 모드가 아닌 모드에서 테이블 데이터를 씁니다.
    • BigLake 편집자 (roles/biglake.editor) - 프로젝트
    • 스토리지 객체 사용자 (roles/storage.objectUser) - Cloud Storage 버킷

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.

데이터를 테이블에 삽입

테이블에 샘플 데이터를 삽입합니다.

Spark 

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

Trino 

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

다음 단계