将数据写入 Azure 专用 SQL 池中的特定分区答案

【问题标题】：Write data to specific partitions in Azure Dedicated SQL pool将数据写入 Azure 专用 SQL 池中的特定分区
【发布时间】：2021-11-15 05:06:00
【问题描述】：

目前，我们正在使用下面文章中的步骤从我们的一个 Spark 数据源（delta Lake 表）中完整加载数据，并将它们写入 SQL DW 上的表中。

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/databricks/data/data-sources/azure/synapse-analytics 具体来说，写入是使用，

df.write \
  .format("com.databricks.spark.sqldw") \
  .option("url", "jdbc:sqlserver://<the-rest-of-the-connection-string>") \
  .option("forwardSparkAzureStorageCredentials", "true") \
  .option("dbTable", "<your-table-name>") \
  .option("tempDir", "wasbs://<your-container-name>@<your-storage-account-name>.blob.core.windows.net/<your-directory-name>") \
  .option("maxStrLength",4000).mode("overwrite").save()

现在，我们的源数据，由于它是一个三角洲湖，是根据 countryid 进行分区的。我们将只加载/刷新 SQL DWH 的某些分区，而不是现在正在发生的完整删除表和加载（因为我们指定“覆盖”）。我尝试添加一个添加附加选项（partitionBy，countryid）到上面的脚本，但这似乎不起作用。

另外上面的文章也没有提到分区。

我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： apache-spark azure-sql-database azure-databricks azure-synapse azure-sqldw

【解决方案1】：

可能有更好的方法来做到这一点，但这就是我实现它的方式。如果目标 Synapse 表是分区的，那么我们可以利用 Synapse 连接器提供的“preActions”选项来删除该分区中的现有数据。然后我们追加与该分区相关的新数据（从源中作为数据帧读取），而不是覆盖整个数据。

【讨论】：

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