Coluna de metadados do arquivo

Você pode obter informações de metadados para arquivos de entrada com a coluna _metadata . A coluna _metadata é uma coluna oculta e está disponível para todos os formatos de arquivo de entrada. Para incluir a coluna _metadata no DataFrame retornado, você deve referenciá-la explicitamente em sua query.

Se a fonte de dados contiver uma coluna denominada _metadata, query retornará a coluna da fonte de dados e não os metadados do arquivo.

Aviso

Novos campos podem ser adicionados à coluna _metadata em versões futuras. Para evitar erros de evolução do esquema se a coluna _metadata for atualizada, Databricks recomenda selecionar campos específicos da coluna em sua query. Veja exemplos.

Metadados compatíveis

A coluna _metadata é um STRUCT contendo os seguintes campos:

Nome	Tipo	Descrição	Exemplo	Versão mínima do Databricks Runtime
caminho de arquivo	`STRING`	Caminho de arquivo do arquivo de entrada.	`file:/tmp/f0.csv`	10.5
nome do arquivo	`STRING`	Nome do arquivo de entrada junto com sua extensão.	`f0.csv`	10.5
tamanho do arquivo	`LONG`	Comprimento do arquivo de entrada, em bytes.	628	10.5
file_modification_time	`TIMESTAMP`	Carimbo de data/hora da última modificação do arquivo de entrada.	`2021-12-20 20:05:21`	10.5
file_block_start	`LONG`	começar offset do bloco que está sendo lido, em bytes.	0	13,0
file_block_length	`LONG`	Comprimento do bloco que está sendo lido, em bytes.	628	13,0

Exemplos

Use em um leitor de fonte de dados baseado em arquivo básico

df = spark.read \
  .format("csv") \
  .schema(schema) \
  .load("dbfs:/tmp/*") \
  .select("*", "_metadata")

display(df)

'''
Result:
+---------+-----+----------------------------------------------------+
|   name  | age |                 _metadata                          |
+=========+=====+====================================================+
|         |     | {                                                  |
|         |     |    "file_path": "dbfs:/tmp/f0.csv",                |
| Debbie  | 18  |    "file_name": "f0.csv",                          |
|         |     |    "file_size": 12,                                |
|         |     |    "file_block_start": 0,                          |
|         |     |    "file_block_length": 12,                        |
|         |     |    "file_modification_time": "2021-07-02 01:05:21" |
|         |     | }                                                  |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
|         |     | {                                                  |
|         |     |    "file_path": "dbfs:/tmp/f1.csv",                |
| Frank   | 24  |    "file_name": "f1.csv",                          |
|         |     |    "file_size": 12,                                |
|         |     |    "file_block_start": 0,                          |
|         |     |    "file_block_length": 12,                        |
|         |     |    "file_modification_time": "2021-12-20 02:06:21" |
|         |     | }                                                  |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
'''

val df = spark.read
  .format("csv")
  .schema(schema)
  .load("dbfs:/tmp/*")
  .select("*", "_metadata")

display(df_population)

/* Result:
+---------+-----+----------------------------------------------------+
|   name  | age |                 _metadata                          |
+=========+=====+====================================================+
|         |     | {                                                  |
|         |     |    "file_path": "dbfs:/tmp/f0.csv",                |
| Debbie  | 18  |    "file_name": "f0.csv",                          |
|         |     |    "file_size": 12,                                |
|         |     |    "file_block_start": 0,                          |
|         |     |    "file_block_length": 12,                        |
|         |     |    "file_modification_time": "2021-07-02 01:05:21" |
|         |     | }                                                  |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
|         |     | {                                                  |
|         |     |    "file_path": "dbfs:/tmp/f1.csv",                |
| Frank   | 24  |    "file_name": "f1.csv",                          |
|         |     |    "file_size": 10,                                |
|         |     |    "file_block_start": 0,                          |
|         |     |    "file_block_length": 12,                        |
|         |     |    "file_modification_time": "2021-12-20 02:06:21" |
|         |     | }                                                  |
+---------+-----+----------------------------------------------------+
*/

Selecione campos específicos

spark.read \
  .format("csv") \
  .schema(schema) \
  .load("dbfs:/tmp/*") \
  .select("_metadata.file_name", "_metadata.file_size")

spark.read
  .format("csv")
  .schema(schema)
  .load("dbfs:/tmp/*")
  .select("_metadata.file_name", "_metadata.file_size")

Usar em filtros

spark.read \
  .format("csv") \
  .schema(schema) \
  .load("dbfs:/tmp/*") \
  .select("*") \
  .filter(col("_metadata.file_name") == lit("test.csv"))

spark.read
  .format("csv")
  .schema(schema)
  .load("dbfs:/tmp/*")
  .select("*")
  .filter(col("_metadata.file_name") === lit("test.csv"))

Use em COPY INTO

COPY INTO my_delta_table
FROM (
  SELECT *, _metadata FROM 's3://my-bucket/csvData'
)
FILEFORMAT = CSV

Usar no Auto Loader

Observação

Ao escrever a coluna _metadata , nós a renomeamos como source_metadata. Escrevê-lo como _metadata impossibilitaria o acesso à coluna de metadados na tabela de destino, porque se a fonte de dados contiver uma coluna chamada _metadata, query retornará a coluna da fonte de dados e não os metadados do arquivo.

spark.readStream \
  .format("cloudFiles") \
  .option("cloudFiles.format", "csv") \
  .schema(schema) \
  .load("s3://my-bucket/csvData") \
  .selectExpr("*", "_metadata as source_metadata") \
  .writeStream \
  .format("delta") \
  .option("checkpointLocation", checkpointLocation) \
  .start(targetTable)

spark.readStream
  .format("cloudFiles")
  .option("cloudFiles.format", "csv")
  .schema(schema)
  .load("s3://my-bucket/csvData")
  .selectExpr("*", "_metadata as source_metadata")
  .writeStream
  .format("delta")
  .option("checkpointLocation", checkpointLocation)
  .start(targetTable)