0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Starbound — Свежая песочница, виртуальное лего

Starbound — Свежая песочница, виртуальное лего.

Starbound - Свежая песочница, виртуальное лего. Первый длиннопост, начну рассказывать о недавно вышедшей игре,надеюсь,что будет интересно.

Купил эту игру, уже месяц два как сижу рисую вместо того, что играть.

Иллюстрация к комментарию

Неплохо, но шрифт мелкий. + фон стоило поинтересней сделать, а не блевотный.

Игра неплохая (имею купленные и Террарию и Starbound), но Starbound пока сыра очень все-же. К тому же монстры на каждой планете только по скину пока что разные в основном =(

Принудительное применение схемы (Schema Enforcement), также известное как проверка схемы (Schema Validation), является защитным механизмом в Delta Lake, который гарантирует качество данных, отклоняя записи, которые не соответствуют схеме таблицы. Как и хостес на стойке регистрации в популярном ресторане, который принимает только по предварительной брони, он проверяет, есть ли каждый столбец данных, вводимых в таблицу, в соответствующем списке ожидаемых столбцов (другими словами, есть ли для каждого из них «бронь»), и отклоняет любые записи со столбцами, которых нет в списке.

Delta Lake использует проверку схемы при записи, что означает, что все новые записи в таблицу проверяются на совместимость со схемой целевой таблицы во время записи. Если схема несовместима, Delta Lake полностью отменяет транзакцию (данные не записываются) и создает исключение, чтобы сообщить пользователю о несоответствии.
Для определения совместимости записи с таблицей Delta Lake использует следующие правила. Записываемый DataFrame:

  • не может содержать дополнительные столбцы, которых нет в схеме целевой таблицы. И наоборот, все в порядке, если входящие данные не содержат абсолютно все столбцы из таблицы — этим столбцам просто будут присвоены нулевые значения.
  • не может иметь типы данных столбцов, которые отличаются от типов данных столбцов в целевой таблице. Если столбец целевой таблицы содержит данные StringType, но соответствующий столбец в DataFrame содержит данные IntegerType, принудительное применение схемы вызовет исключение и предотвратит выполнение операции записи.
  • не может содержать имена столбцов, которые отличаются только регистром. Это значит, что вы не можете иметь столбцы с именами 'Foo' и 'foo', определенные в одной таблице. Хотя Spark можно использовать в чувствительном или нечувствительном (по умолчанию) к регистру режиме, Delta Lake сохраняет регистр, но нечувствителен в рамках хранении схемы. Parquet чувствителен к регистру при хранении и возврате информации столбца. Чтобы избежать возможных ошибок, повреждения данных или их потери (с чем мы лично сталкивались в Databricks), мы решили добавить это ограничение.
Читайте так же:
Стол из осб

Чтобы проиллюстрировать это, давайте взглянем на то, что происходит в приведенном ниже коде при попытке добавить некоторые недавно сгенерированные столбцы в таблицу Delta Lake, которая еще не настроена для их принятия.

Вместо автоматического добавления новых столбцов, Delta Lake навязывает схему и останавливает запись. Чтобы помочь определить какой столбец (или их множество) является причиной несоответствия, Spark выводит обе схемы из стек трейса для сравнения.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector