spark读取数据写入hive数据表

Posted 2023-02-05 旺仔的算法coding笔记

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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； 

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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'...]  # 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， 

1. 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。
2. 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