如何在Databricks中使用Python @dlt创建相同的流式实时表

以下是与你提供的SQL完全等价的Python DLT代码：

import dlt

@dlt.table(
    name="customers_count_streaming",
    comment="count of customers",
    table_properties={"myCompanyPipeline.quality": "gold"}
)
def customers_count_streaming():
    # 读取流式清洗后的客户表，对应SQL中的STREAM(LIVE.customers_cleaned)
    cleaned_customers_stream = dlt.read_stream("customers_cleaned")
    # 聚合计数并重命名列，对应SQL中的SELECT count(*) as customers_count
    return cleaned_customers_stream.count().withColumnRenamed("count(1)", "customers_count")

代码对应说明 #

• @dlt.table装饰器替代SQL的CREATE STREAMING LIVE TABLE，其中：
  • name参数指定表名，对应SQL中的表名
  • comment参数设置表注释，对应SQL的COMMENT子句
  • table_properties参数设置表属性，对应SQL的TBLPROPERTIES
• dlt.read_stream("customers_cleaned")等价于SQL中的STREAM(LIVE.customers_cleaned)，用于读取流式数据源
• count().withColumnRenamed(...)实现了与SELECT count(*) as customers_count完全一致的聚合逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aseem