スキーマが更新され、主キーに基づいて新しい特徴量テーブル値がマージされます。新しい特徴量を計算するための新しい特徴量計算関数を作成します。含まれている必要があります。実行し、同じ主キーを使用して新しい機能を既存の特徴量テーブルに書き込みます。主キーが存在しない行は変更されません。更新するジョブを作成することをお勧めします。スケジュールされていないジョブがすでに作成されている場合は、スケジュール済みジョブに変換して、機能値が常に最新の状態になるようにすることができます。ワークフローのスケジュールと調整」を参照してください。mode='merge'を使用します。mode='merge')日次特徴量の過去の値を保存する複合主キーを持つ特徴量テーブルを定義します。主キーに日付を含めます。効率的な読み取りのために、テーブル上でリキッドクラスタリングを有効にすることをお勧めします。キーとして設定します。フィルター処理して対象期間に読み取るコードを作成できます。score_batchを使用するときに特定の時点のルックアップを有効にすることもできます。特徴量テーブルを作成する」を参照してください。特徴量テーブルを最新の状態に保つには、特徴を書き込んだり、新しい特徴値を特徴量テーブルにストリーム配信したりする定期的なジョブを設定します。write_tableに渡します。オブジェクトを返します。使用してフィーチャ値を読み取ります。テーブルを検索または参照します。カタログセレクタでカタログを選択すると、そのカタログで使用可能なすべての特徴量テーブルが表示されます。検索ボックスに、特徴量テーブル、機能、またはコメントの名前の全部または一部を入力します。タグのキーまたは値の全部または一部を入力することもできます。検索テキストでは、大文字と小文字が区別されません。使用して、特徴量テーブルのメタデータを取得します。Catalogの特徴量テーブルや特徴量にタグを使用するシンプルなキーと値のペアであるタグを使用して、特徴量テーブルと機能を分類して管理できます。APIを使用して、タグを作成、編集、および削除できます。エディターを使用して、タグを作成、編集、および削除できます。API」を参照してください。タグを作成、更新、および削除する方法を示しています。Catalogの特徴量テーブルを削除することができます。予期しないエラーが発生する可能性があります。クラウドプロバイダーで公開されたオンラインストアを削除する必要があります。テーブルも削除されます。機械学習以前ではサポートされていません。コマンドを使用してテーブルを削除します。Catalogで特徴量テーブルを削除できます。Catalogメタストアに割り当てられたすべてのワークスペースにアクセスできます。Sharing使用します。