# Usar tabelas do Linux Foundation Delta Lake no Amazon Athena para Apache Spark
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O [Linux Foundation Delta Lake](https://delta.io/) é um formato de tabela que pode ser usado para análise de big data. Use o Athena para Spark para ler tabelas do Delta Lake armazenadas diretamente no Amazon S3.

Para usar tabelas do Delta Lake no Athena para Spark, configure as propriedades do Spark a seguir. Essas propriedades são configuradas por padrão no console do Athena para Spark quando você escolhe Delta Lake como formato de tabela. Para obter as etapas, consulte [Etapa 4: editar detalhes de sessões](notebooks-spark-getting-started.md#notebooks-spark-getting-started-editing-session-details) ou [Etapa 7: criar seu próprio caderno](notebooks-spark-getting-started.md#notebooks-spark-getting-started-creating-your-own-notebook).

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

O procedimento a seguir mostra como usar uma tabela do Delta Lake em um caderno do Athena para Spark. Execute cada etapa em uma nova célula no caderno.

**Para usar uma tabela do Delta Lake no Athena para Spark**

1. Defina as constantes a serem usadas no caderno.

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

1. Crie um [DataFrame](https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/pyspark.sql/dataframe.html) do Apache Spark.

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

1. Crie um banco de dados.

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

1. Crie uma tabela vazia do Delta Lake.

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

1. Insira uma linha de dados na tabela.

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

1. Confirme se é possível consultar a nova tabela.

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