将数据加载到 Apache Iceberg™ 表中

Snowflake 支持通过以下选项将数据加载到 Snowflake 管理的Iceberg 表中：

文件格式

您可以将数据从支持加载到标准 Snowflake 表中的任何格式的文件加载到 Iceberg 表中。

对于 CSV、JSON、Avro 和 ORC，Snowflake 将非 Parquet 文件格式的数据转换为 Iceberg Parquet 文件，并将数据存储在 Iceberg 表的基础位置。对于这些需要类型转换的文件格式加载场景，仅支持默认 LOAD_MODE = FULL_INGEST 选项。

对于 Apache Parquet 文件，Snowflake 将数据直接加载到表列中，并允许您从以下 LOAD_MODE 选项中进行选择：

  • FULL_INGEST：扫描文件并重写 Iceberg 表基础位置下的 Parquet 数据。

  • ADD_FILES_COPY：二进制将未在 Iceberg 目录中注册的与 Iceberg 兼容的 Apache Parquet 文件复制到 Iceberg 表的基本位置，然后将这些文件注册到 Iceberg 表。

有关更多信息，请参阅 COPY INTO <table>。

示例：加载与 Iceberg 兼容的 Parquet 文件

此示例介绍如何创建 Iceberg 表，然后在外部暂存区从与 Iceberg 兼容的 Parquet 数据文件将数据加载到其中。

出于演示目的，此示例使用以下资源：

  • 名为 iceberg_ingest_vol 的外部卷。要创建外部卷，请参阅 配置外部卷。

  • 名为 my_parquet_stage 的外部暂存区，其中包含与 Iceberg 兼容的 Parquet 文件。要创建外部暂存区，请参阅 CREATE STAGE。

  1. 使用复制与 Iceberg 兼容的 Parquet 数据所需的配置，创建一个描述暂存 Parquet 文件的文件格式对象 (TYPE = PARQUET USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE)：

    CREATE OR REPLACE FILE FORMAT my_parquet_format
  TYPE = PARQUET
  USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE;
    Copy

  2. 创建 Snowflake 管理的Iceberg 表，并定义包含与源 Parquet 文件数据类型兼容的数据类型的列：

    CREATE OR REPLACE ICEBERG TABLE customer_iceberg_ingest (
  c_custkey INTEGER,
  c_name STRING,
  c_address STRING,
  c_nationkey INTEGER,
  c_phone STRING,
  c_acctbal INTEGER,
  c_mktsegment STRING,
  c_comment STRING
)
  CATALOG = 'SNOWFLAKE'
  EXTERNAL_VOLUME = 'iceberg_ingest_vol'
  BASE_LOCATION = 'customer_iceberg_ingest/';
    Copy

    备注

    示例语句指定映射到 Snowflake 数据类型的 Iceberg 数据类型。有关更多信息，请参阅 Apache Iceberg™ 表的数据类型。

  3. 使用 COPY INTO 语句将暂存的 Parquet 文件（直接位于暂存区 URL 路径下）中的数据加载到 Iceberg 表中：

    COPY INTO customer_iceberg_ingest
  FROM @my_parquet_stage
  FILE_FORMAT = 'my_parquet_format'
  LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY
  PURGE = TRUE
  MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_SENSITIVE;
    Copy

    备注

    该示例指定 LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY，它告诉 Snowflake 将文件复制到外部卷位置，然后将文件注册到表中。

    此选项可避免文件费用，因为 Snowflake 不会扫描源 Parquet 文件并将数据重写到新的 Parquet 文件中。

    输出：

    +---------------------------------------------------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------+
| file                                                          | status | rows_parsed | rows_loaded | error_limit | errors_seen | first_error | first_error_line | first_error_character | first_error_column_name |
|---------------------------------------------------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------|
| my_parquet_stage/snow_af9mR2HShTY_AABspxOVwhc_0_1_008.parquet | LOADED |       15000 |       15000 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| my_parquet_stage/snow_af9mR2HShTY_AABspxOVwhc_0_1_006.parquet | LOADED |       15000 |       15000 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| my_parquet_stage/snow_af9mR2HShTY_AABspxOVwhc_0_1_005.parquet | LOADED |       15000 |       15000 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| my_parquet_stage/snow_af9mR2HShTY_AABspxOVwhc_0_1_002.parquet | LOADED |           5 |           5 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
| my_parquet_stage/snow_af9mR2HShTY_AABspxOVwhc_0_1_010.parquet | LOADED |       15000 |       15000 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
+---------------------------------------------------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------+

  4. 查询表：

    SELECT
    c_custkey,
    c_name,
    c_mktsegment
  FROM customer_iceberg_ingest
  LIMIT 10;
    Copy

    输出：

    +-----------+--------------------+--------------+
| C_CUSTKEY | C_NAME             | C_MKTSEGMENT |
|-----------+--------------------+--------------|
|     75001 | Customer#000075001 | FURNITURE    |
|     75002 | Customer#000075002 | FURNITURE    |
|     75003 | Customer#000075003 | MACHINERY    |
|     75004 | Customer#000075004 | AUTOMOBILE   |
|     75005 | Customer#000075005 | FURNITURE    |
|         1 | Customer#000000001 | BUILDING     |
|         2 | Customer#000000002 | AUTOMOBILE   |
|         3 | Customer#000000003 | AUTOMOBILE   |
|         4 | Customer#000000004 | MACHINERY    |
|         5 | Customer#000000005 | HOUSEHOLD    |
+-----------+--------------------+--------------+

示例：将与 Iceberg 兼容的 Parquet 文件加载到使用 INFER_SCHEMA 函数创建的表中

此示例介绍如何执行以下操作：

  1. 使用 INFER_SCHEMA 函数创建 Apache Iceberg™ 表。

  2. 从外部暂存区上与 Iceberg 兼容的 Parquet 数据文件中加载数据。

出于演示目的，此示例使用以下资源：

  • 名为 iceberg_ingest_vol 的外部卷。要创建外部卷，请参阅 配置外部卷。

  • 名为 my_parquet_stage 的外部暂存区，其中包含与 Iceberg 兼容的 Parquet 文件。要创建外部暂存区，请参阅 CREATE STAGE。

  1. 使用复制与 Iceberg 兼容的 Parquet 数据所需的配置，创建一个描述暂存 Parquet 文件的文件格式对象 (TYPE = PARQUET USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE)：

    CREATE OR REPLACE FILE FORMAT my_parquet_format
  TYPE = PARQUET
  USE_VECTORIZED_SCANNER = TRUE;
    Copy

  2. 检索 my_parquet_stage 暂存区中 Parquet 文件的列定义：

    SELECT *
  FROM TABLE(
    INFER_SCHEMA(
      LOCATION=>'@my_parquet_stage/customer_iceberg/files-to-ingest/'
      , FILE_FORMAT=>'my_parquet_format'
      , KIND => 'ICEBERG'
      )
    );
    Copy

    输出：

    +-------------+---------+----------+---------------------+------------------------------------------------------+----------+
| COLUMN_NAME | TYPE    | NULLABLE | EXPRESSION          | FILENAMES                                            | ORDER_ID |
|-------------+---------+----------+---------------------+------------------------------------------------------|----------+
| id          | INT     | False    | $1:id::INT          | customer_iceberg/files-to-ingest/customers.parquet   | 0        |
| custnum     | INT     | False    | $1:custnum::INT     | customer_iceberg/files-to-ingest/customers.parquet   | 1        |
+-------------+---------+----------+---------------------+------------------------------------------------------+----------+

  3. 使用检测到的架构创建 Iceberg 表。

    CREATE ICEBERG TABLE myicebergtable
  USING TEMPLATE (
    SELECT ARRAY_AGG(OBJECT_CONSTRUCT(*))
    WITHIN GROUP (ORDER BY order_id)
      FROM TABLE(
        INFER_SCHEMA(
          LOCATION=>'@my_parquet_stage/customer_iceberg/files-to-ingest/',
          FILE_FORMAT=>'my_parquet_format',
          KIND => 'ICEBERG'
        )
      ))
 ... {rest of the ICEBERG options}
 ;
    Copy

    备注

    如果返回的结果大于 16MB，则在 ARRAY_AGG(OBJECT_CONSTRUCT()) 中使用 * 可能会导致错误。对于较大的结果集，我们建议避免使用 *，只使用必需的列、COLUMN NAME、TYPE 和:code:NULLABLE 进行查询。使用 ORDER_ID 时可以包含可选列 WITHIN GROUP (ORDER BY order_id)。

  4. 使用 COPY INTO 语句将暂存的 Parquet 文件中的数据加载到 Iceberg 表中：

    COPY INTO myicebergtable
  FROM @my_parquet_stage/customer_iceberg/files-to-ingest/
  FILE_FORMAT = 'my_parquet_format'
  LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY
  MATCH_BY_COLUMN_NAME = CASE_SENSITIVE;
    Copy

    备注

    该示例指定 LOAD_MODE = ADD_FILES_COPY，它告诉 Snowflake 将文件复制到外部卷位置，然后将文件注册到表中。

    此选项可避免文件费用，因为 Snowflake 不会扫描源 Parquet 文件并将数据重写到新的 Parquet 文件中。

    输出：

    +---------------------------------------------------------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------+
| file                                                                | status | rows_parsed | rows_loaded | error_limit | errors_seen | first_error | first_error_line | first_error_character | first_error_column_name |
|---------------------------------------------------------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------|
| my_parquet_stage/customer_iceberg/files-to-ingest/customers.parquet | LOADED |       15000 |       15000 |           0 |           0 | NULL        |             NULL |                  NULL | NULL                    |
+---------------------------------------------------------------------+--------+-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+------------------+-----------------------+-------------------------+

  5. 加载数据后，查询表：

    SELECT
    id,
    custnum
  FROM myicebergtable
  LIMIT 10;
    Copy

    输出：

    +-----------+---------+
| id        | custnum |
|-----------+---------+
|         1 |   75001 |
|         2 |   75002 |
|         3 |   75003 |
|         4 |   75004 |
|         5 |   75005 |
|         6 |   75006 |
|         7 |   75007 |
|         8 |   75008 |
|         9 |   75009 |
|        10 |   75010 |
+-----------+---------+
语言: 中文