Amazon Redshift unterstützt die Verwendung von Python-UDFs nach dem 30. Juni 2026 nicht mehr. Wir werden damit beginnen, es schrittweise durchzusetzen. Weitere Informationen zum Ende der Lebensdauer von Python und zu den Migrationsoptionen finden Sie im Blogbeitrag
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Bewährte Methoden
Beachten Sie die folgenden bewährten Methoden, wenn Sie in eine Apache Iceberg-Tabelle schreiben:
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Bei kleinen, häufigen Schreib- oder Streaming-Workloads sollten Sie erwägen, die Komprimierungsfunktionen zu verwenden, die von AWS Glue Data Catalog unseren Amazon S3-Tabellen bereitgestellt werden, um die Dateigröße für Lesevorgänge zu optimieren.
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Der
DROP TABLEBefehl hebt die Registrierung der Tabelle aus dem AWS Glue Data Catalog oder dem Amazon S3-Tabellenkatalog auf, Ihre Dateien bleiben jedoch erhalten. Sie können Funktionen in AWS Glue und Amazon S3-Tabellen verwenden, um verwaiste Dateien zu entfernen. Weitere Informationen finden Sie unter Löschen verwaister Dateien. AWS Glue Informationen zu Amazon S3-Tabellen finden Sie unter Tabellenpflege.
