“Databricks show table” — это команда, используемая в Databricks, аналитической платформе, созданной на основе Apache Spark, для отображения списка таблиц, доступных в базе данных или определенной схеме.

В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов получения и отображения таблиц с помощью Databricks, а также примеры кода для каждого метода. Эти методы помогут вам эффективно управлять данными и анализировать их в среде Databricks.

Метод 1: использование контекста SQL
Databricks предоставляет API контекста SQL, который позволяет выполнять запросы SQL к вашим данным. Вы можете использовать этот API для получения списка таблиц в вашей базе данных или схеме.

# Import the necessary libraries
from pyspark.sql import SparkSession
# Create a SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# Retrieve the list of tables
tables = spark.catalog.listTables()
# Display the table names
for table in tables:
    print(table.name)

Метод 2: использование интерфейса командной строки Databricks
Интерфейс командной строки Databricks (CLI) — это мощный инструмент, позволяющий взаимодействовать с рабочими областями Databricks из командной строки. Вы можете использовать CLI для запуска команд и получения списка таблиц.

# Install the Databricks CLI
pip install databricks-cli
# Configure the CLI with your Databricks credentials
databricks configure --token
# Retrieve the list of tables
databricks sql "SHOW TABLES"

Метод 3. Использование REST API Databricks
Databricks предоставляет комплексный REST API, который позволяет программно взаимодействовать с рабочей областью Databricks. Вы можете использовать REST API для получения списка таблиц.

import requests
# Set up the API endpoint and authentication
api_endpoint = "<your_databricks_instance>/api/2.0"
headers = {"Authorization": "Bearer <your_token>"}
# Send a GET request to retrieve the list of tables
response = requests.get(f"{api_endpoint}/tables/list", headers=headers)
tables = response.json()["tables"]
# Display the table names
for table in tables:
    print(table["name"])

Метод 4. Использование API-интерфейса Databricks Delta Lake
Databricks Delta Lake — ​​это оптимизированная технология озера данных, которая обеспечивает транзакции ACID, принудительное применение схемы и надежность данных. Вы можете использовать API Delta Lake для получения списка таблиц.

# Import the necessary libraries
from delta import DeltaTable
# Retrieve the list of tables
tables = DeltaTable.listTables(spark)
# Display the table names
for table in tables:
    print(table)

Это всего лишь несколько методов получения и отображения таблиц в Databricks. В зависимости от вашего варианта использования и требований вы можете выбрать наиболее подходящий метод.