Spark托管和非托管表

是指在Spark SQL中对数据进行管理和访问的两种方式。

1. 托管表（Managed Table）：
   • 概念：托管表是由Spark SQL进行管理的表，其元数据和数据都存储在Spark的元数据存储中（例如Hive Metastore）。
   • 分类：托管表可以进一步分为内部表（Internal Table）和外部表（External Table）。
   • 优势：托管表的优势在于Spark SQL可以自动管理其元数据和数据，包括数据的加载、存储、分区、压缩等，同时也支持事务和ACID特性。
   • 应用场景：适用于需要Spark SQL自动管理数据的场景，例如数据仓库、数据湖等。

• 非托管表（Unmanaged Table）：
  • 概念：非托管表是由用户自行管理的表，用户需要手动指定数据的位置和格式。
  • 分类：非托管表没有内部表和外部表的区别，因为Spark SQL不会对其进行管理。
  • 优势：非托管表的优势在于用户可以更加灵活地控制数据的位置和格式，适用于已经有现成数据的场景。
  • 应用场景：适用于用户已经有现成数据，并且希望自行管理数据的位置和格式的场景。

对于Spark托管和非托管表的使用，可以使用腾讯云的云原生数据仓库TDSQL-C和云原生数据湖TDSQL-D进行支持。

• TDSQL-C：腾讯云原生数据仓库TDSQL-C是一种高性能、高可靠、弹性扩展的云原生数据仓库服务，支持Spark托管表的创建、管理和查询。详情请参考：腾讯云原生数据仓库TDSQL-C
• TDSQL-D：腾讯云原生数据湖TDSQL-D是一种高性能、高可靠、弹性扩展的云原生数据湖服务，支持Spark非托管表的创建、管理和查询。详情请参考：腾讯云原生数据湖TDSQL-D