spark读取数据写入hive数据表-Toy模板网

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spark 读取数据

spark从某hive表选取数据写入另一个表的一个模板概述：

create_tabel建表函数，定义日期分区

删除原有分区drop_partition函数

generate_data 数据处理函数，将相关数据写入定义的表中

注：关于 insert overwrite/into 中partition时容易出的分区报错问题：

添加分区函数add_partition

部分经验：多用传变量的形式； select最后的逗号要去掉；

spark 读取数据

除了可以用spark.sql(sql语句如select...)外，对于不同的格式的数据也有相应的接口api ，得到spark dataframe的数据。

如果csv ： spark.read.csv('path') 或者 spark.createDataFrame(pandas.read_csv('path'))

如果是json : spark.read.json(path)；

如果是parquet : spark.read.parquet(path);

如果是text： spark.read.text(path) ;

注：上面的spark 是pyspark 建的一个spark session 。相关配置可以忽略，一般都是复用公司固定的。

spark = SparkSession.builder.appName(VERSION).config(
   'spark.yarn.queue', '具体的队列名'  ## 这只是队列名-可忽略
).config(
    'spark.jars', 'lib/spark-tensorflow-connector_2.11-1.10.0.jar'
).config(
    'spark.dynamicAllocation.maxExecutors', '1000'
).config(
    'spark.executor.cores', '2'
).config(
    'spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold', '-1'
).config("dfs.client.use.datanode.hostname", "true"
).config('spark.default.parallelism', '100'
).config('spark.yarn.executor.memoryOverhead', '4096'
).config('spark.core.connection.ack.wait.timeout', '300'
).config('spark.network.timeout', '120s'
).config('spark.executor.memory', '8G'
).config('spark.sql.merge.enabled', 'true'
).config('spark.driver.memory', '6G'       
).enableHiveSupport().getOrCreate()

spark从某hive表选取数据写入另一个表的一个模板概述：

table_name = 'name' # 要写入的目标表

date = '2023-01-21' # 取数据的日期

create_tabel(table_name) # 建表函数，表结构(要写入的数据表) ,建表时注意常用日期来分区

drop_partition(spark, table_name) #删除原有函数，如果原来有相关分区数据则进行删除

generate_data(date, table_name) # 读取数据函数并写入目标表

add_partition(spark, table_name) # 调整写入的分区 ,完成

create_tabel建表函数，定义日期分区

def create_tabel(table_name) :

create_table_sql = """

CREATE TABLE IF NOT EXISTS DB_NAME.{table_name} (

column1 数据类型,

dt_test ,string , .....

count ,float

) PARTITIONED BY ( year string,

month string,

day string

) STORED AS ORC

LOCATION 'DB_PATH/{table_name}'

""".format(table_name = table_name)

spark.sql(create_table_sql) # 执行建表语句。注意上面的分区形式。

删除原有分区drop_partition函数

def drop_partition(spark, table_name):

alter_table_sql = '''

ALTER TABLE ${DB_NAME}.{table_name} DROP IF EXISTS

PARTITION (year = '{year}',month = '{month}', day = '{day}')

'''.format(year = date[:4], month = date[5:7], day = date[8:10], table_name = table_name)

spark.sql(alter_table_sql)

generate_data 数据处理函数，将相关数据写入定义的表中

def generate_data(date, table_name):

get_data_part = spark.sql("""

select

concat_ws('-', year, month, day) as dt_test ,

count ,...更多数据列 (可以是经过sql处理解析后后得到的数据列，如json可以直接字典解析param['city'] as city_id

from 已有old表A

where

各种限制条件或者过滤条件 ,如时间限制 concat_ws('-', year, month, day) = '{date}'

""".format(date= date )

).cache() # 缓存数据到内存，后期数据不用再反复执行，减少耗时

## 可以对Dataframe get_data_part再进行各种处理得到spark dataframe get_data_part_final 。

aim_columns = [ 'col1', 'col2' , 'col3'...] # aim_columns 传变量的形式，这里的数据column 一定要和建表时的数据一致，写入前select 后直接写入，以这种写法这样便可以减少对写入数据时列名对应不上等报错问题。另外要注意最后处理的得到的各列数据类型也一致。

## 写入数据

file_path = 'DB_PATH/{table_name}/{year}/{moth}/{day}'.format(year = date[:4],month=date[5:7],day=date[8:10],tabel_name= table_name) # 定义路径

#方式1 ：直接用spark Dataframe 的write来写入。

get_data_part_final.select(aim_columns).coalesce(5).write.orc(path=file_path,mode='overwrite')

上面写入语句中: .coalesce(5)是将数据文件写为指定个数5，这样可以减少数据倾斜现象，和.repartition(5)的功能无差别，这样就能控制保存的文件数量。 mode= 'overwrite'会覆盖之前的数据，如果将overwrite改为'append'会追加到表中。

关于数据倾斜和小文件过多，可以见自己的另一个总结：http://t.csdn.cn/i7nv0

# 方式2 可以用spark sql 的方式来写

get_data_part_final.createOrReplaceTempView("test_temp")

spark.sql("""insert overwrite table db_name.{table_name} partition(date={date}) select aim_columns from test_temp""".format(table_name= table_name,date=date )

上面insert overwrite会重写数据，既先进行删除，再写入，对应方式1 的mode为overwrite 的形式。如果是追加写入表中(方式1重mode为append）,则此时应该改为insert into直接追加到表中数据的尾部。

insert into 和overwrite

spark.sql中注意 insert into 后的 table 标识可写可不写，但是insert overwrite 不行！

INSERT INTO [TABLE] [db_name.]table_name

INSERT OVERWRITE TABLE [db_name.]table_name

另外： ''' insert into tableNew [ partition(...)] select 字段 from 已有表''' 时，注意select 后的字段要确认和tableNew 中的表字段的先后顺序对应的上！不要随意用 select * 这个习惯不好！另外注意字段的数量是否一致。

注：关于 insert overwrite/into 中partition时容易出的分区报错问题：

关于partition :

# 关于 partition的分区，如果是想以指定的某一天的日期进行分区，在insert into 语句的partition里直接指定分区的取值，如(year='2022')，插入的数据的分区则为指定取值的分区，此时下面的select语句中不用包括year,month,day字段了。注意此时因为 insert 中的partition后已经指定了字段值，如果select 中再加入这几个字段就会显示字段值不匹配，会多了而报错,指定字段的值如下.如果想根据选出的字段中的值进行分区，则 partition（）里加入字段即可，注意select中要包括partition括号的字段，如 insert into tableA partition(year, month,day) select ... year,month,day ....

此处参考：pyspark--写hive分区表覆盖指定分区数据

一文搞定hive之insert into 和 insert overwrite与数据分区

添加分区函数add_partition

def add_partition(spark, table_name):

alter_table_sql = '''

ALTER TABLE DB_NAME.{table_name} ADD IF NOT EXISTS

PARTITION (year = '{year}',month = '{month}', day = '{day}')

LOCATION 'DB_PATH/{table_name}/{year}/{month}/{day}'

'''.format(year = date[:4], month = date[5:7], day = date[8:10], table_name = table_name)

spark.sql(alter_table_sql)

这个如果在原来generate_data写入数据函数中有进行分区，其实可以不用再调用。

部分经验：多用传变量的形式； select最后的逗号要去掉；

之前自己遇到过的一些低级错误记录下，

多处用到的名字尽量用变量传入进去到sql语句部分。前后用的view 和 register 相语句中tempTable 表名要一致！多处用到的名字尽量用变量传入进去到sql语句部分，这样一个地方定义了就不会因为多次更改而容易出错，减少犯错的概率，养成良好的代码习惯。在pyspark中形式如 spark.sql( ```sql 语句中涉及变量为{var1}`，注意带着{}``.format(var1=值) ，如果在函数中的尽量用函数参数变量给值，这样当变量值涉及多个函数用到时方便同意给值。
括号要对应上，select 语句中的最后一个字段不能有逗号！有时候日志不一定能报错出来！要注意检查。通常报错 “ org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve '`reward`(第一个字段)' given input columns: [].... 'InsertIntoTable 'UnresolvedRelation `db.table`, Map(字段)...False”时要注意去看是否字段不对应，是否最后一个字段多了多余的分割符号等！

参考：

Hive/Spark小文件解决方案(企业级实战) - 腾讯云开发者社区-腾讯云

PySaprk 将 DataFrame 数据保存为 Hive 分区表 | XinanCSD.github.io文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-803398.html

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