Delta Lake 添加列

Delta Lake 是一个建立在 Apache Spark 上的开源存储层，提供 ACID 事务、版本控制和数据共享功能。在 Delta Lake 中添加列非常简单，并且可以支持使用 SQL 和 DataFrame API 进行操作。

使用 SQL 添加列

在 Delta Lake 中，可以使用 ALTER TABLE 语句添加列。例如，以下代码将向名为 my_table 的 Delta 表中添加一个名为 new_column 的新列：

ALTER TABLE my_table ADD COLUMN new_column STRING;

可以在 ALTER TABLE 后使用 ADD COLUMN 子句指定要添加的新列的名称和数据类型。如果需要，在 ADD COLUMN 后也可以使用更复杂的列定义语法指定列的其他属性，例如注释、默认值或约束。

使用 DataFrame API 添加列

在 Delta Lake 中，也可以使用 DataFrame API 添加列。以下代码将向名为 my_df 的 DataFrame 中添加一个名为 new_column 的新列：

from pyspark.sql.functions import lit

my_df = my_df.withColumn("new_column", lit("default value"))

要添加列，可以使用 withColumn 方法并将新列的名称和表达式传递给它。表达式可以使用 Spark SQL 内置函数或任何其他可接受 DataFrame 列作为输入的 Python 函数。

Delta Lake 自动模式演变

Delta Lake 还提供了一种特殊的列添加方法，即自动模式演变。自动模式演变是指，当 Delta 表中的数据架构发生更改时，Delta Lake 会自动识别并适应这些更改，无需手动更新表定义。

例如，以下代码将向名为 my_table 的 Delta 表中添加一个名为 new_column 的新列：

from delta import *

deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "/path/to/my_table")

deltaTable.alias("old_data") \
  .merge(
    deltaTable.alias("new_data"),
    "old_data.id = new_data.id") \
  .whenNotMatchedInsertAll() \
  .execute()

自动模式演变可以让开发人员更轻松地对 Delta 表进行迭代开发，同时保留表和元数据的稳定性。

总结

在 Delta Lake 中添加列非常简单。可以通过 SQL 和 DataFrame API 快速添加新列，并使用自动模式演变更轻松地扩展表定义。Delta Lake 的 ACID 事务和版本控制功能为添加列提供了额外的保障，可以让开发人员更加安心地进行数据操作。