假设您在dbfs中创建了一个表，如下所示。

%sql
DROP TABLE IF EXISTS silver_loan_stats;
-- Explicitly define our table, providing schema for schema enforcement.
CREATE TABLE silver_loan_stats (
    loan_status STRING, 
    int_rate FLOAT, 
    revol_util FLOAT, 
    issue_d STRING, 
    earliest_cr_line STRING, 
    emp_length FLOAT, 
    verification_status STRING, 
    total_pymnt DOUBLE, 
    loan_amnt FLOAT, 
    grade STRING, 
    annual_inc FLOAT, 
    dti FLOAT, 
    addr_state STRING, 
    term STRING, 
    home_ownership STRING, 
    purpose STRING, 
    application_type STRING, 
    delinq_2yrs FLOAT, 
    total_acc FLOAT,
    bad_loan STRING,
    issue_year DOUBLE,
    earliest_year DOUBLE,
    credit_length_in_years DOUBLE)
USING DELTA
LOCATION "/tmp/${username}/silver_loan_stats";

稍后，将数据（一个名为'loan\u stats'的Dataframe）保存到此源位置。

# Configure destination path
DELTALAKE_SILVER_PATH = f"/tmp/{username}/silver_loan_stats"
# Write out the table
loan_stats.write.format('delta').mode('overwrite').save(DELTALAKE_SILVER_PATH)
# Read the table
loan_stats = spark.read.format("delta").load(DELTALAKE_SILVER_PATH)
display(loan_stats)

我的问题是：
表和源数据是否链接？例如，删除或连接表中的数据也会更新源中的数据，删除或连接源中的数据也会更新表中的数据？
当您创建一个视图而不是一个表（“createorreplacetempview”而不是create table）时，上述情况是否成立？
当spark dataframes已经提供了很多功能时，我正在尝试了解使用spark sql的意义。。如果这两个数据实际上是相同的，我想这对我来说是有意义的，但是如果create table（或createorreplacetempview）意味着您要创建一个副本，那么我发现很难理解您为什么要花费这么多精力（和计算资源）来这样做。