Listar tabelas

Ao listar tabelas, é possível ver todas as entidades de tabela registradas em um namespace no catálogo de tempo de execução do Lakehouse.

Os mecanismos de consulta podem listar tabelas usando comandos SQL padrão, e é possível recuperar identificadores de tabela usando a API REST.

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 APIs, você precisa da permissão serviceusage.services.enable. Se você criou o projeto, provavelmente já tem essa permissão com o papel de Proprietário (roles/owner). Caso contrário, é possível receber essa permissão com o papel de Administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Saiba como conceder papéis.

    Ativar a API

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

Funções exigidas

Para receber as permissões necessárias para listar tabelas, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto:

  • Listar tabelas: Leitor do BigLake (roles/biglake.viewer) - seu projeto

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 do ambiente de execução do Lakehouse, é útil entender a diferença entre os tipos de tabela. Para saber mais sobre o uso específico 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.

Listar tabelas

Liste as tabelas.

Console

  1. No console Google Cloud , acesse Lakehouse.

    Acessar o Lakehouse

  2. Selecione um catálogo ou crie um se você não tiver.

As tabelas aparecem na página Detalhes do namespace.

Spark 

spark.sql("SHOW TABLES").show()

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 

SHOW TABLES;

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'
)

gcloud

Para listar tabelas usando gcloud, execute o comando gcloud biglake iceberg tables list.

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

Substitua:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto Google Cloud .
  • CATALOG_ID: o ID do seu catálogo.
  • NAMESPACE_NAME: o nome do namespace do catálogo.

BigQuery

Para listar tabelas do Apache Iceberg no catálogo de tempo de execução do Lakehouse no BigQuery, acesse o painel Explorer no console do BigQuery ou use o comando bq ls.

REST

Para listar identificadores de tabela em um namespace usando a API REST, faça uma solicitação GET ao endpoint ListIcebergTableIdentifiers:

GET /iceberg/v1/restcatalog/v1/projects/PROJECT_ID/catalogs/CATALOG_ID/namespaces/NAMESPACE_NAME/tables

A resposta contém uma matriz JSON de identificadores de tabela registrados no namespace especificado.

Substitua:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto Google Cloud .
  • CATALOG_ID: o ID do seu catálogo.
  • NAMESPACE_NAME: o nome do namespace do catálogo.

A seguir