Столбец метаданных файла

Примечание

Доступно в Databricks Runtime 10.5 и более поздних версий.

Вы можете получить сведения о метаданных для входных файлов с помощью столбца _metadata. Столбец _metadata является скрытым. Он доступен для всех форматов входных файлов. Чтобы включить _metadata столбец в возвращаемый DataFrame, необходимо явно сослаться на него в запросе.

Если источник данных содержит столбец с именем _metadata, запросы будут возвращать столбец из источника данных, а не метаданные файла.

Предупреждение

Новые поля можно будет добавить в столбец _metadata в будущих выпусках. Чтобы предотвратить ошибки развития схемы при обновлении столбца _metadata, в Databricks рекомендуется выбрать определенные поля из столбца в запросах. См. примеры:

Поддерживаемые метаданные

Столбец _metadata — это STRUCT со следующими полями:

Имя Тип Описание Пример
file_path STRING Путь к файлу входного файла. file:/tmp/f0.csv
file_name STRING Имя входного файла вместе с его расширением. f0.csv
file_size LONG Длина входного файла в байтах. 628
file_modification_time TIMESTAMP Метка времени последнего изменения входного файла. 2021-12-20 20:05:21

Примеры

Использование в базовом средстве чтения источника данных на основе файлов

Python

df = spark.read \
  .format("csv") \
  .schema(schema) \
  .load("dbfs:/tmp/*") \
  .select("*", "_metadata")

display(df)

'''
Result:
+---------+-----+----------------------------------------------------+
|   name  | age |                 _metadata                          |
+=========+=====+====================================================+
|         |     | {                                                  |
|         |     |    "file_path": "dbfs:/tmp/f0.csv",                |
| Debbie  | 18  |    "file_name": "f0.csv",                          |
|         |     |    "file_size": 12,                                |
|         |     |    "file_modification_time": "2021-07-02 01:05:21" |
|         |     | }                                                  |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
|         |     | {                                                  |
|         |     |    "file_path": "dbfs:/tmp/f1.csv",                |
| Frank   | 24  |    "file_name": "f1.csv",                          |
|         |     |    "file_size": 12,                                |
|         |     |    "file_modification_time": "2021-12-20 02:06:21" |
|         |     | }                                                  |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
'''

Scala

val df = spark.read
  .format("csv")
  .schema(schema)
  .load("dbfs:/tmp/*")
  .select("*", "_metadata")

display(df_population)

/* Result:
+---------+-----+----------------------------------------------------+
|   name  | age |                 _metadata                          |
+=========+=====+====================================================+
|         |     | {                                                  |
|         |     |    "file_path": "dbfs:/tmp/f0.csv",                |
| Debbie  | 18  |    "file_name": "f0.csv",                          |
|         |     |    "file_size": 12,                                |
|         |     |    "file_modification_time": "2021-07-02 01:05:21" |
|         |     | }                                                  |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
|         |     | {                                                  |
|         |     |    "file_path": "dbfs:/tmp/f1.csv",                |
| Frank   | 24  |    "file_name": "f1.csv",                          |
|         |     |    "file_size": 10,                                |
|         |     |    "file_modification_time": "2021-12-20 02:06:21" |
|         |     | }                                                  |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
*/

Выбор определенных полей

Python

spark.read \
  .format("csv") \
  .schema(schema) \
  .load("dbfs:/tmp/*") \
  .select("_metadata.file_name", "_metadata.file_size")

Scala

spark.read
  .format("csv")
  .schema(schema)
  .load("dbfs:/tmp/*")
  .select("_metadata.file_name", "_metadata.file_size")

Использование в фильтрах

Python

spark.read \
  .format("csv") \
  .schema(schema) \
  .load("dbfs:/tmp/*") \
  .select("*") \
  .filter(col("_metadata.file_name") == lit("test.csv"))

Scala

spark.read
  .format("csv")
  .schema(schema)
  .load("dbfs:/tmp/*")
  .select("*")
  .filter(col("_metadata.file_name") === lit("test.csv"))

Использование в COPY INTO

COPY INTO my_delta_table
FROM (
  SELECT *, _metadata FROM 'abfss://my-bucket/csvData'
)
FILEFORMAT = CSV

Использование в автозагрузчике

Python

spark.readStream \
  .format("cloudFiles") \
  .option("cloudFiles.format", "csv") \
  .schema(schema) \
  .load("abfss://my-bucket/csvData") \
  .select("*", "_metadata") \
  .writeStream \
  .format("delta") \
  .option("checkpointLocation", checkpointLocation) \
  .start(targetTable)

Scala

spark.readStream
  .format("cloudFiles")
  .option("cloudFiles.format", "csv")
  .schema(schema)
  .load("abfss://my-bucket/csvData")
  .select("*", "_metadata")
  .writeStream
  .format("delta")
  .option("checkpointLocation", checkpointLocation)
  .start(targetTable)