Amazon Redshift unterstützt die Verwendung von Python-UDFs nach dem 30. Juni 2026 nicht mehr. Wir werden damit beginnen, es schrittweise durchzusetzen. Weitere Informationen zu den Einzelheiten zum Ende der Lebensdauer und zu den Migrationsoptionen von Python finden Sie in dem 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.
Best Practices
Beachten Sie beim Schreiben in eine Apache Iceberg-Tabelle die folgenden bewährten Methoden:
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Bei kleinen, häufigen Schreib- oder Streaming-Workloads sollten Sie die von Amazon S3 S3-Tabellen bereitgestellten AWS Glue Data Catalog Komprimierungsfunktionen verwenden, um die Dateigrößen für Lesevorgänge zu optimieren.
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Der
DROP TABLEBefehl entfernt die Registrierung der Tabelle aus dem AWS Glue Data Catalog oder dem Amazon S3-Tabellenkatalog, Ihre Dateien bleiben jedoch erhalten. Sie können Funktionen in AWS Glue und Amazon S3 S3-Tabellen verwenden, um verwaiste Dateien zu entfernen. Weitere Informationen finden Sie unter Löschen verwaister Dateien. AWS Glue Informationen zu Amazon S3 S3-Tabellen finden Sie unter Tabellenverwaltung.
