用途：在 Spark 作业中读写 oleander Iceberg 目录时使用本技能，明确表寻址、写入方式与命名规范。
目录层级：表地址格式为 catalog.namespace.table。catalog 固定为 oleander（由 Lakekeeper 托管）；namespace 是逻辑分组（如 default、san_francisco、my_org）；table 为表名。默认提供 default 与 telemetry 两个命名空间，telemetry 含 oleander 托管数据，可直接查询，如 oleander.telemetry.run_events、oleander.telemetry.traces、oleander.telemetry.logs。示例：oleander.default.sf_311、oleander.san_francisco.district_stats、oleander.my_namespace.results。
读取：使用 spark.table() 传入完整限定名，如 df = spark.table("oleander.default.sf_311")。不要用原始 S3 URI 构造表路径，应始终使用 catalog 名称，以正确跟踪 Iceberg 元数据与血缘。
写入：追加用 df.writeTo("oleander.my_namespace.my_table").append()；覆盖用 df.write.mode("overwrite").saveAsTable("oleander.my_namespace.my_table")。增量管道用 writeTo(...).append()，每次替换完整结果集时用 write.mode("overwrite").saveAsTable(...)。应优先使用 Spark 写入，避免 collect 到驱动端再从 Python 内存写入，保持为 Spark DataFrame 操作以便 Iceberg 处理事务、分区和元数据。例如 df.write.mode("overwrite").saveAsTable("oleander.my_namespace.my_table")。
可参数化表名：通过参数或环境变量传入表名以复用脚本，示例使用 argparse 定义 --input-table 与 --output-catalog。
命名空间约定：命名空间和表名用小写、下划线分隔；命名空间应绑定域或数据源而非作业名；避免过深嵌套，一级通常足够。
缓存：读一次并用于多个下游转换的表应缓存一次并最终 unpersist，仅用一次的表不要缓存。
限制：资料未提供具体平台版本、权限、性能或收费信息。