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# Trabalhando com tabelas Iceberg usando PyIceberg
Esta seção explica como você pode interagir com as tabelas Iceberg usando [PyIceberg](https://py.iceberg.apache.org/). [Os exemplos fornecidos são códigos padronizados que você pode executar em EC2 instâncias, [AWS Lambda](https://aws.amazon.com/lambda/)funções do [Amazon Linux 2023](https://aws.amazon.com/linux/amazon-linux-2023/) ou em qualquer ambiente [Python](https://www.python.org/) com credenciais configuradas corretamente.AWS](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/security-creds.html)
## Pré-requisitos
**nota**
Esses exemplos usam [PyIceberg 1.9.1](https://github.com/apache/iceberg/releases/tag/apache-iceberg-1.9.1).
Para trabalhar com PyIceberg, você precisa PyIceberg e AWS SDK para Python (Boto3) instalou. Aqui está um exemplo de como você pode configurar um ambiente virtual Python para trabalhar com PyIceberg e: AWS Glue Data Catalog
1. Faça o download [PyIceberg](https://pypi.org/project/pyiceberg/)usando o instalador do [pacote pip python](https://pypi.org/project/pip/). Você também precisa do [Boto3](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html) para interagir. Serviços da AWS Você pode configurar um ambiente virtual Python local para testar usando estes comandos:
```
python3 -m venv my_env
cd my_env/bin/
source activate
pip install "pyiceberg[pyarrow,pandas,glue]"
pip install boto3
```
1. Execute `python` para abrir o shell do Python e testar os comandos.
## Conectando-se ao catálogo de dados
Para começar a trabalhar com tabelas Iceberg em AWS Glue, primeiro você precisa se conectar ao AWS Glue Data Catalog.
A `load_catalog` função inicializa uma conexão com o Catálogo de Dados criando um objeto de [catálogo](https://py.iceberg.apache.org/reference/pyiceberg/catalog/) que serve como sua interface principal para todas as operações do Iceberg:
```
from pyiceberg.catalog import load_catalog
region = "us-east-1"
glue_catalog = load_catalog(
'default',
**{
'client.region': region
},
type='glue'
)
```
## Listando e criando bancos de dados
Para listar bancos de dados existentes, use a `list_namespaces` função:
```
databases = glue_catalog.list_namespaces()
print(databases)
```
Para criar um novo banco de dados, use a `create_namespace` função:
```
database_name="mydb"
s3_db_path=f"s3://amzn-s3-demo-bucket/{database_name}"
glue_catalog.create_namespace(database_name, properties={"location": s3_db_path})
```
## Criando e escrevendo tabelas Iceberg
### Tabelas não particionadas
Aqui está um exemplo de criação de uma tabela Iceberg não particionada usando a função: `create_table`
```
from pyiceberg.schema import Schema
from pyiceberg.types import NestedField, StringType, DoubleType
database_name="mydb"
table_name="pyiceberg_table"
s3_table_path=f"s3://amzn-s3-demo-bucket/{database_name}/{table_name}"
schema = Schema(
NestedField(1, "city", StringType(), required=False),
NestedField(2, "lat", DoubleType(), required=False),
NestedField(3, "long", DoubleType(), required=False),
)
glue_catalog.create_table(f"{database_name}.{table_name}", schema=schema, location=s3_table_path)
```
Você pode usar a `list_tables` função para verificar a lista de tabelas dentro de um banco de dados:
```
tables = glue_catalog.list_tables(namespace=database_name)
print(tables)
```
Você pode usar a `append` função e PyArrow inserir dados dentro de uma tabela Iceberg:
```
import pyarrow as pa
df = pa.Table.from_pylist(
[
{"city": "Amsterdam", "lat": 52.371807, "long": 4.896029},
{"city": "San Francisco", "lat": 37.773972, "long": -122.431297},
{"city": "Drachten", "lat": 53.11254, "long": 6.0989},
{"city": "Paris", "lat": 48.864716, "long": 2.349014},
],
)
table = glue_catalog.load_table(f"{database_name}.{table_name}")
table.append(df)
```
### Tabelas particionadas
Aqui está um exemplo de criação de uma tabela Iceberg [particionada](https://iceberg.apache.org/docs/1.4.0/partitioning/) com [particionamento oculto usando a função e](https://iceberg.apache.org/docs/1.4.0/partitioning/#icebergs-hidden-partitioning): `create_table` `PartitionSpec`
```
from pyiceberg.schema import Schema
from pyiceberg.types import (
NestedField,
StringType,
FloatType,
DoubleType,
TimestampType,
)
# Define the schema
schema = Schema(
NestedField(field_id=1, name="datetime", field_type=TimestampType(), required=True),
NestedField(field_id=2, name="drone_id", field_type=StringType(), required=True),
NestedField(field_id=3, name="lat", field_type=DoubleType(), required=False),
NestedField(field_id=4, name="lon", field_type=DoubleType(), required=False),
NestedField(field_id=5, name="height", field_type=FloatType(), required=False),
)
from pyiceberg.partitioning import PartitionSpec, PartitionField
from pyiceberg.transforms import DayTransform
partition_spec = PartitionSpec(
PartitionField(
source_id=1, # Refers to "datetime"
field_id=1000,
transform=DayTransform(),
name="datetime_day"
)
)
database_name="mydb"
partitioned_table_name="pyiceberg_table_partitioned"
s3_table_path=f"s3://amzn-s3-demo-bucket/{database_name}/{partitioned_table_name}"
glue_catalog.create_table(
identifier=f"{database_name}.{partitioned_table_name}",
schema=schema,
location=s3_table_path,
partition_spec=partition_spec
)
```
Você pode inserir dados em uma tabela particionada da mesma forma que em uma tabela não particionada. O particionamento é feito automaticamente.
```
from datetime import datetime
arrow_schema = pa.schema([
pa.field("datetime", pa.timestamp("us"), nullable=False),
pa.field("drone_id", pa.string(), nullable=False),
pa.field("lat", pa.float64()),
pa.field("lon", pa.float64()),
pa.field("height", pa.float32()),
])
data = [
{
"datetime": datetime(2024, 6, 1, 12, 0, 0),
"drone_id": "drone_001",
"lat": 52.371807,
"lon": 4.896029,
"height": 120.5,
},
{
"datetime": datetime(2024, 6, 1, 12, 5, 0),
"drone_id": "drone_002",
"lat": 37.773972,
"lon": -122.431297,
"height": 150.0,
},
{
"datetime": datetime(2024, 6, 2, 9, 0, 0),
"drone_id": "drone_001",
"lat": 53.11254,
"lon": 6.0989,
"height": 110.2,
},
{
"datetime": datetime(2024, 6, 2, 9, 30, 0),
"drone_id": "drone_003",
"lat": 48.864716,
"lon": 2.349014,
"height": 145.7,
},
]
df = pa.Table.from_pylist(data, schema=arrow_schema)
table = glue_catalog.load_table(f"{database_name}.{partitioned_table_name}")
table.append(df)
```
## Leitura de dados
Você pode usar a PyIceberg `scan` função para ler dados de suas tabelas do Iceberg. Você pode filtrar linhas, selecionar colunas específicas e limitar o número de registros retornados.
```
table= glue_catalog.load_table(f"{database_name}.{table_name}")
scan_df = table.scan(
row_filter=(
f"city = 'Amsterdam'"
),
selected_fields=("city", "lat"),
limit=100,
).to_pandas()
print(scan_df)
```
## Excluir dados
A PyIceberg `delete` função permite que você remova registros da sua tabela usando`delete_filter`:
```
table = glue_catalog.load_table(f"{database_name}.{table_name}")
table.delete(delete_filter="city == 'Paris'")
```
## Acessando metadados
PyIceberg fornece várias funções para acessar os metadados da tabela. Veja como você pode visualizar informações sobre instantâneos de tabelas:
```
#List of snapshots
table.snapshots()
#Current snapshot
table.current_snapshot()
#Take a previous snapshot
second_last_snapshot_id=table.snapshots()[-2].snapshot_id
print(f"Second last SnapshotID: {second_last_snapshot_id}")
```
Para obter uma lista detalhada dos metadados disponíveis, consulte a seção de referência do código de [metadados](https://py.iceberg.apache.org/reference/pyiceberg/table/metadata/) da PyIceberg documentação.
## Usando a viagem no tempo
Você pode usar instantâneos da tabela para viajar no tempo para acessar os estados anteriores da sua tabela. Veja como visualizar o estado da tabela antes da última operação:
```
second_last_snapshot_id=table.snapshots()[-2].snapshot_id
time_travel_df = table.scan(
limit=100,
snapshot_id=second_last_snapshot_id
).to_pandas()
print(time_travel_df)
```
Para ver uma lista completa das funções disponíveis, consulte a documentação da [API PyIceberg Python](https://py.iceberg.apache.org/api/).