借助 Lakehouse 运行时目录，您可以在 Cloud Storage 中创建 Apache Iceberg 表，并可在 BigQuery、Apache Spark、Trino 和 Iceberg REST API 中查询和修改这些表。如果您在创建表时未指定明确的存储路径，Lakehouse 运行时目录会自动将元数据和数据目录放置在目录端点的默认 Cloud Storage 位置下，并附加命名空间和表标识符。
如需注册现有 Apache Iceberg 表而不创建新的存储目录，请参阅注册表。
准备工作
-
启用 BigLake API（如果尚未启用）。
启用 API 所需的角色
如需启用 API，您需要拥有
serviceusage.services.enable权限。如果您创建了项目，则可能已经通过 Owner 角色 (roles/owner) 拥有此权限。否则，您可以通过 Service Usage Admin 角色 (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) 获得此权限。了解如何授予角色。 - 使用 Apache Iceberg REST 目录端点设置 Lakehouse 运行时目录。如需启用自动表管理，请确保目录使用凭据分发模式。
所需的角色
如需获得创建表所需的权限，请让管理员向您授予项目和存储桶的以下 IAM 角色：
-
创建表：
- BigLake Admin (
roles/biglake.admin) - 您的项目 - Storage Admin (
roles/storage.admin) - 目标 Cloud Storage 存储桶
- BigLake Admin (
如需详细了解如何授予角色，请参阅管理对项目、文件夹和组织的访问权限。
如果您的目录端点使用凭证分发模式，并且其 Cloud Storage 存储桶受 VPC Service Controls 服务边界保护，则您还必须在创建表之前为目录端点的服务账号配置入站流量规则。如需了解详情，请参阅将 VPC Service Controls 与凭证发放搭配使用。
表格功能和支持
在 Lakehouse 运行时目录中使用表时，了解不同的表类型及其选择启用的功能会很有帮助。如需详细了解如何专门使用 Apache Iceberg 表，请参阅 Apache Iceberg 表概览。
支持的 Iceberg 表
仅支持 Apache Iceberg V2（正式版）和 V3（预览版）表。不支持 Iceberg V1 表。如需升级现有 V1 表，请参阅将 Iceberg V1 表升级到 V2。
使用表格选项（预览版）
您可以通过配置特定表属性，选择启用 BigQuery 托管功能，例如 BigQuery 数据操纵语言 (DML) 和自动表管理。这些功能的启用方式因表的创建位置而异：
- 从 BigQuery：默认情况下，BigQuery DML 和自动表管理处于启用状态。
- 从开源引擎：如需选择启用，您必须明确配置表属性。如需了解详情，请参阅配置表选项。
创建表
创建 Iceberg 表。如需启用自动表管理 (gcp.biglake.table-management.enabled)，目录必须使用凭据分配模式。
控制台
在 Google Cloud 控制台中，前往 Lakehouse。
选择现有目录，如果没有，请创建一个。
选择现有命名空间，或创建一个命名空间（如果您还没有命名空间）。
在菜单栏中，点击 + 创建表。
在表格式部分，选择 Iceberg。
在表名称部分，输入唯一的表名称。
可选：在属性部分中，配置表属性。本部分列出了预定义的属性，例如
gcp.biglake.bigquery-dml.enabled和gcp.biglake.table-management.enabled。例如，您可以将这些值更改为
true，以启用 BigQuery DML 或表管理。表管理会执行后台任务，例如压缩和快照到期。如需了解详情，请参阅配置表选项。点击创建。
您的表会显示在命名空间详情页面上。
Spark
spark.sql("CREATE TABLE NAMESPACE_NAME.TABLE_NAME (id int, data string) USING ICEBERG;")
替换以下值：
NAMESPACE_NAME：您的命名空间的名称。TABLE_NAME：表的名称。
如需启用读写互操作性和表管理（预览版），请将这些属性添加到 TBLPROPERTIES 子句中：
TBLPROPERTIES (
'gcp.biglake.bigquery-dml.enabled' = true,
'gcp.biglake.table-management.enabled' = true
)
Trino
CREATE TABLE SCHEMA_NAME.TABLE_NAME (id int, data varchar);
替换以下值：
SCHEMA_NAME：架构的名称。TABLE_NAME：表的名称。
如需启用读写互操作性和表管理（预览版），请将以下属性添加到 WITH 子句中：
WITH (
"gcp.biglake.bigquery-dml.enabled" = 'true',
"gcp.biglake.table-management.enabled" = 'true'
)
gcloud
如需使用 Google Cloud CLI 创建表，请运行 gcloud biglake iceberg tables create 命令：
gcloud biglake iceberg tables create \
--project="PROJECT_ID" \
--catalog="CATALOG_ID" \
--namespace="NAMESPACE_NAME" \
--create-from-file="TABLE_DEFINITION_FILE"
替换以下内容：
PROJECT_ID： Google Cloud项目 ID。CATALOG_ID：您的目录的 ID。NAMESPACE_NAME：目录命名空间的名称。TABLE_DEFINITION_FILE：包含 Iceberg 表定义的 JSON 文件的路径。
BigQuery
如需在 Lakehouse 运行时目录中通过 BigQuery 创建 Apache Iceberg 表，请使用以下 GoogleSQL CREATE TABLE 语句。从 BigQuery 创建表时，默认情况下会启用 BigQuery DML 和表管理。如需使用自动表管理，目录必须使用凭据分发模式。
CREATE TABLE `PROJECT_ID.CATALOG_ID.NAMESPACE.TABLE_NAME` (id int, data string);
替换以下内容：
PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。CATALOG_ID：您的 Lakehouse 运行时目录 ID。NAMESPACE：Iceberg 命名空间名称。TABLE_NAME：Iceberg 表的名称。
REST
如需使用 REST API 创建 Iceberg 表，请向 CreateIcebergTable 端点发出 POST 请求：
POST /iceberg/v1/restcatalog/v1/projects/PROJECT_ID/catalogs/CATALOG_ID/namespaces/NAMESPACE_NAME/tables
请求正文必须包含有效的 Iceberg CreateTableRequest JSON 载荷，用于定义表架构、分区规范和初始属性。
替换以下内容：
PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。CATALOG_ID：您的目录的 ID。NAMESPACE_NAME：目录命名空间的名称。