# Athena for Spark で Linux Foundation Delta Lake テーブルを使用する
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[Linux Foundation Delta Lake](https://delta.io/) は、ビッグデータ分析に使用できるテーブル形式です。Athena for Spark を使用して、Amazon S3 に保存されている Delta Lake テーブルを直接読み取れます。

Athena for Spark で Delta Lake テーブルを使用するには、次の Spark プロパティを設定します。これらのプロパティは、Athena for Spark コンソールでテーブル形式として Delta Lake を選択したときに、デフォルトで自動的に設定されます。手順については、「[ステップ 4: セッションの詳細を編集する](notebooks-spark-getting-started.md#notebooks-spark-getting-started-editing-session-details)」または「[ステップ 7: 独自のノートブックを作成する](notebooks-spark-getting-started.md#notebooks-spark-getting-started-creating-your-own-notebook)」を参照してください。

```
"spark.sql.catalog.spark_catalog" : "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog", 
"spark.sql.extensions" : "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension"
```

以下の手順では、Athena for Spark ノートブックで Delta Lake テーブルを使用する方法を示しています。ノートブックの新しいセルで各ステップを実行します。

**Athena の Spark で Delta Lake テーブルを使用する方法**

1. ノートブックで使用する定数を定義します。

   ```
   DB_NAME = "NEW_DB_NAME" 
   TABLE_NAME = "NEW_TABLE_NAME" 
   TABLE_S3_LOCATION = "s3://amzn-s3-demo-bucket"
   ```

1. Apache Spark [DataFrame](https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/pyspark.sql/dataframe.html) を作成します。

   ```
   columns = ["language","users_count"] 
   data = [("Golang", 3000)] 
   df = spark.createDataFrame(data, columns)
   ```

1. データベースを作成します。

   ```
   spark.sql("CREATE DATABASE {} LOCATION '{}'".format(DB_NAME, TABLE_S3_LOCATION))
   ```

1. 空の Delta Lake テーブルを作成します。

   ```
   spark.sql("""
   CREATE TABLE {}.{} ( 
     language string, 
     users_count int 
   ) USING DELTA 
   """.format(DB_NAME, TABLE_NAME))
   ```

1. テーブルにデータ行を挿入します。

   ```
   spark.sql("""INSERT INTO {}.{} VALUES ('Golang', 3000)""".format(DB_NAME, TABLE_NAME))
   ```

1. 新しいテーブルをクエリできることを確認します。

   ```
   spark.sql("SELECT * FROM {}.{}".format(DB_NAME, TABLE_NAME)).show()
   ```