欢迎您关注《大数据成神之路》 DataFrame 将数据写入hive中时，默认的是hive默认数据库,insert into没有指定数据库的参数，数据写入hive表或者hive表分区中： 1、将DataFrame...数据写入到hive表中 从DataFrame类中可以看到与hive表有关的写入API有一下几个： registerTempTable(tableName:String):Unit, inserInto(...2、将DataFrame数据写入hive指定数据表的分区中 hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table....")...,使用saveAsTable时数据存储格式有限，默认格式为parquet，将数据写入分区的思路是：首先将DataFrame数据写入临时表，之后由hiveContext.sql语句将数据写入hive分区表中...注意： 一个表可以拥有一个或者多个分区，每个分区以文件夹的形式单独存在表文件夹的目录下 hive的表和列名不区分大小写 分区是以字段的形式在表的结构中存在，通过desc table_name 命令可以查看到字段存在
在平常工作中，难免要和大数据打交道，而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中，本文接下来将具体讲解。...：hive_database，新建表：hive_table，以覆盖的形式添加，partitionBy用于指定分区字段 pickleDf..write.saveAsTable("hive_database.hvie_table...") 或者： # df 转为临时表/临时视图 df.createOrReplaceTempView("df_tmp_view") # spark.sql 插入hive spark.sql(""insert...df_tmp_view""") （2）以saveAsTable的形式 # "overwrite"是重写表的模式，如果表存在，就覆盖掉原始数据，如果不存在就重新生成一张表 # mode("append...")是在原有表的基础上进行添加数据 df.write.format("hive").mode("overwrite").saveAsTable('default.write_test') 以下是通过rdd
在 partitioned table （分区表）中, 数据通常存储在不同的目录中, partitioning column values encoded （分区列值编码）在每个 partition directory...Hive 不区分大小写, 而 Parquet 不是 Hive 认为所有 columns （列）都可以为空, 而 Parquet 中的可空性是 significant （重要）的....Hive 表 Spark SQL 还支持读取和写入存储在 Apache Hive 中的数据。 但是，由于 Hive 具有大量依赖关系，因此这些依赖关系不包含在默认 Spark 分发中。...请注意，lowerBound 和 upperBound 仅用于决定分区的大小，而不是用于过滤表中的行。 因此，表中的所有行将被分区并返回。此选项仅适用于读操作。...现在只有匹配规范的 partition 被覆盖。 请注意，这仍然与 Hive 表的行为不同，Hive 表仅覆盖与新插入数据重叠的分区。
_ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...创建 DataFrames 使用 SparkSession，可以从已经在的 RDD、Hive 表以及 Spark 支持的数据格式创建。...在一个分区的表中，数据往往存储在不同的目录，分区列被编码存储在各个分区目录。Parquet 数据源当前支持自动发现和推断分区信息。...表 Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据以及保存数据到 Hive 中。...lowerBound 和 upperBound 用来指定分区边界，而不是用来过滤表中数据的，因为表中的所有数据都会被读取并分区 fetchSize 定义每次读取多少条数据，这有助于提升读取的性能和稳定性
hudi中插入数据向Hudi中存储数据时，如果没有指定分区列，那么默认只有一个default分区，我们可以保存数据时指定分区列，可以在写出时指定“DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY...更新数据时，如果原来数据有分区，一定要指定分区，不然就相当于是向相同表目录下插入数据，会生成对应的“default”分区。...1、向原有Hudi表“person_infos”中插入两次数据目前hudi表中的数据如下：图片先执行两次新的数据插入，两次插入数据之间的间隔时间至少为1分钟，两次插入数据代码如下://以下代码分两次向...：图片开始时间为“20210710002148”： 图片七、删除Hudi数据我们准备对应的主键及分区的数据，将Hudi中对应的主键及分区的数据进行删除，在删除Hudi中的数据时，需要指定option(OPERATION_OPT_KEY...//读取的文件中准备了一个主键在Hudi中存在但是分区不再Hudi中存在的数据，此主键数据在Hudi中不能被删除，需要分区和主键字段都匹配才能删除val deleteData: DataFrame =
程序产生小文件的原因 程序运行的结果最终落地有很多的小文件，产生的原因： 读取的数据源就是大量的小文件 动态分区插入数据，会产生大量的小文件，从而导致map数量剧增 Reduce...将数据随机分配给Reduce，这样可以使得每个Reduce处理的数据大体一致 主要设置参数：可以根据集群情况而修改，可以作为hive-site.xml的默认配置参数 -- 在 map only 的任务结束时合并小文件...2、repartition/coalesce 对于已有的可以使用动态分区重刷数据，或者使用Spark程序重新读取小文件的table得到DataFrame，然后再重新写入，如果Spark的版本>=2.4那么推荐使用...(n)，在Spark 2.4.0版本后很优雅地解决了这个问题，可以下SparkSql中添加以下Hive风格的合并和分区提示： --提示名称不区分大小写 INSERT ......，常用的情况是：上游数据分区数据分布不均匀，才会对RDD/DataFrame等数据集进行重分区，将数据重新分配均匀， 假设原来有N个分区，现在repartition(M)的参数传为M， 而 N < M
在项目中，遇到一个场景是，需要从Hive数据仓库中拉取数据，进行过滤、裁剪或者聚合之后生成中间结果导入MySQL。 对于这样一个极其普通的离线计算场景，有多种技术选型可以实现。...我们的demo中分为两个步骤： 1）从Hive中读取数据，交给spark计算，最终输出到MySQL； 2）从MySQL中读取数据，交给spark计算，最终再输出到MySQL另一张表。...1、 数据准备 创建了Hive外部分区表 关于分区和外部表这里不说了。...对DataFrame对象，我们使用了select裁剪了其中4列数据(id, order_id, status, count)出来，不过不裁剪的话，会有7列(加上分区的year，month，day)。...然后将数据以SaveMode.Append的方式，写入了mysql中的accounts表。 SaveMode.Append方式，数据会追加，而不会覆盖。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...spark-hive_2.10 1.6.0 provided...; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; import java.io.Serializable...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
作为Shark的继任者，Spark SQL的主要功能之一便是访问现存的Hive数据。在与Hive进行集成的同时，Spark SQL也提供了JDBC/ODBC接口。...通过这样的处理，我们最终就得到了右下方的DataFrame。 Hive风格的分区表 Hive的分区表可以认为是一种简易索引。...Spark 1.3中的Parquet数据源实现了自动分区发现的功能：当数据以Hive分区表的目录结构存在时，无须Hive metastore中的元数据，Spark SQL也可以自动将之识别为分区表。...于是，在处理这张表时，分区剪枝等分区特有的优化也可以得以实施。 提升执行效率 利用DataFrame API，不仅代码可以更加精简，更重要的是，执行效率也可以得到提升。...上文讨论分区表时提到的分区剪枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时，我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录，从而减少IO。
表与b表id匹配不上，那么将b表中的数据插入到a表中，具体操作如下：//将表b 中与表a中相同id的数据更新到表a,表a中没有表b中有的id对应数据写入增加到表aspark.sql( """ |...动态分区覆盖：动态覆盖会全量将原有数据覆盖，并将新插入的数据根据Iceberg表分区规则自动分区，类似Hive中的动态分区。...静态分区覆盖：静态覆盖需要在向Iceberg中插入数据时需要手动指定分区，如果当前Iceberg表存在这个分区，那么只有这个分区的数据会被覆盖，其他分区数据不受影响，如果Iceberg表不存在这个分区，...：3.4、静态分区方式，将iceberg表test3的数据覆盖到Iceberg表test1中这里可以将test1表删除，然后重新创建，加载数据，也可以直接读取test3中的数据静态分区方式更新到test1...：注意:使用insert overwrite 读取test3表数据 静态分区方式覆盖到表 test1，表中其他分区数据不受影响，只会覆盖指定的静态分区数据。
SQLContext 用于处理在 SparkSQL 中动态注册的表，HiveContext 用于处理 Hive 中的表。...SQLContext.sql 即可执行 Hive 中的表，也可执行内部注册的表； 在需要执行 Hive 表时，只需要在 SparkSession.Builder 中开启 Hive 支持即可（enableHiveSupport...(); SQLContext sqlContext = spark.sqlContext(); 可左右滑动查看代码 // db 指 Hive 库中的数据库名，如果不写默认为 default // tableName...，Hive 表可不存在也可存在，sparksql 会根据 DataFrame 的数据类型自动创建表； savemode 默认为 overwrite 覆盖写入，当写入目标已存在时删除源表再写入；支持 append...Prepare round 可做插入（insert）动作，after round 可做更新 （update）动作，相当于在数据库表中从执行开始到结束有了完整的日志记录。
DataFrames可以通过多种数据构造，例如：结构化的数据文件、hive中的表、外部数据库、Spark计算过程中生成的RDD等。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。...Hive区分大小写，Parquet不区分大小写 hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有的列全为空 由于这两个区别，当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL...Major Hive Features Tables with buckets：bucket是在一个Hive表分区内进行hash分区。Spark SQL当前不支持。...数据倾斜标记：当前Spark SQL不遵循Hive中的数据倾斜标记 jion中STREAMTABLE提示：当前Spark SQL不遵循STREAMTABLE提示 查询结果为多个小文件时合并小文件：如果查询结果包含多个小文件
分区表时很多系统支持的，比如hive，对于一个分区表，往往是采用表中的某一或多个列去作为分区的依据，分区是以文件目录的形式体现。...在全局sql配置中设置spark.sql.parquet.mergeSchema 为true.// This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame.import...metastore Parquet表转换 当读写hive metastore parquet格式表的时候，Spark SQL为了较好的性能会使用自己默认的parquet格式而不是采用hive SerDe...当spark 读取hive表的时候，schema一旦从hive转化为spark sql的，就会被spark sql缓存，如果此时表的schema被hive或者其他外部工具更新，必须要手动的去刷新元数据，...一些parquet生产系统，尤其是impala，hive和老版本的spark sql，不区分binary和string类型。该参数告诉spark 讲binary数据当作字符串处理。
分区表时很多系统支持的，比如hive，对于一个分区表，往往是采用表中的某一或多个列去作为分区的依据，分区是以文件目录的形式体现。...metastore Parquet表转换 当读写hive metastore parquet格式表的时候，Spark SQL为了较好的性能会使用自己默认的parquet格式而不是采用hive SerDe...由于上面的原因，在将hive metastore parquet转化为spark parquet表的时候，需要处理兼容一下hive的schema和parquet的schema。...当spark 读取hive表的时候，schema一旦从hive转化为spark sql的，就会被spark sql缓存，如果此时表的schema被hive或者其他外部工具更新，必须要手动的去刷新元数据，...一些parquet生产系统，尤其是impala，hive和老版本的spark sql，不区分binary和string类型。该参数告诉spark 讲binary数据当作字符串处理。
后缀rt对应的Hive表中存储的是Base文件Parquet格式数据+*log* Avro格式数据，也就是全量数据。后缀为ro Hive表中存储的是存储的是Base文件对应的数据。...中创建对应的表数据 在Hive中创建表person3_ro，映射Base数据，相当于前面的ro表： // 创建外部表,这种方式只会查询出来parquet数据文件中的内容，但是刚刚更新或者删除的数据不能查出来...在Hive中创建表person3_rt，映射Base+log数据，相当于rt表，并映射分区： // 这种方式会将基于Parquet的基础列式文件、和基于行的Avro日志文件合并在一起呈现给用户。...，而是创建好对应的Hive表后，在代码中向Hudi中写数据时，指定对应的Hive参数即可，这样写入的数据自动会映射到Hive中。...我们可以删除Hive对应的表数据重新创建以及第一次加载分区，再后续写入Hudi表数据时，代码如下，就不需要每次都手动加载Hive分区数据。
二、特殊的逻辑应该要有注释，比如 ，应该说明这个字段和对应的值的作用，或者定义一个常量来语义化这个魔法值，比如： 三、在hive中没有布尔值，禁止使用true/false，它在hive中会变成字符串...在使用 cache 的时候需要平衡好数据 I/O 的开销和计算资源的使用。如果一个数据集cache消耗的I/O时间不是明显小于直接重计算消耗的时间，不建议使用cache。...二、DataFrame的 API 和Spark SQL中的 union 行为是不一致的，DataFrame中union默认不会进行去重，Spark SQL union 默认会进行去重。...添加spark配置：spark.sql.crossJoin.enabled=true 但是不建议这么做，这样会导致其他可能有隐患的join也被忽略了 四、写入分区表时，Spark会默认覆盖所有分区，如果只是想覆盖当前...DataFrame中有数据的分区，需要配置如下参数开启动态分区，动态分区会在有数据需要写入分区时才会将当前分区清空。
Shark即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL进行解析，把HQL翻译成Spark上对应的RDD操作，然后通过Hive的Metadata获取数据库里表的信息，实际为HDFS上的数据和文件...并且将要处理的结构化数据封装在DataFrame中，在最开始的版本1.0中，其中DataFrame = RDD + Schema信息。...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame多了数据的结构信息，即schema。...可以把它当做数据库中的一张表来对待，DataFrame也是懒执行的。性能上比RDD要高，主要原因：优化的执行计划：查询计划通过Spark catalyst optimiser进行优化。...映射下推(Project PushDown) 说到列式存储的优势，映射下推是最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，所以分区取出每一列的所有值就可以实现
方法无效，会全表覆盖写，需要用insertInto，详情见代码 2、insertInto需要主要DataFrame列的顺序要和Hive表里的顺序一致，不然会数据错误！...2020/1/16 15:25 博客：Spark 覆盖写Hive分区表,只覆盖部分对应分区 要求Spark版本2.3以上 */ object SparkHivePartitionOverwrite...的数据库 sql("use test") // 1、创建分区表，并写入数据 df.write.mode("overwrite").partitionBy("year").saveAsTable...("year").saveAsTable(tableName) //不成功，全表覆盖 // df1.write.mode("overwrite").format("Hive").partitionBy...("year").saveAsTable(tableName) //不成功，全表覆盖 df1.write.mode("overwrite").insertInto(tableName) spark.table
前言 学习和使用Hudi近一年了，由于之前忙于工作和学习，没时间总结，现在从头开始总结一下，先从入门开始 Hudi 概念 Apache Hudi 是一个支持插入、更新、删除的增量数据湖处理框架，有两种表类型...HoodieDeltaStreamer，其中的JdbcbasedSchemaProvider解析Hive表Schema时需要设置这个属性，否则解析异常，关于HoodieDeltaStreamer的使用我会单独在另一篇文章中总结...的默认值为uuid,如果不设置，则会去找uuid，因为schema里没有uuid,那么会报错 Hive 在服务器上运行示例代码是可以成功同步到Hive表的，我们看一下Hive表情况： show create...，具体逻辑可以看Hudi Hive 同步模块的源码，这里不展开 HIVE_STYLE_PARTITIONING: 是否使用Hive格式的分区路径，默认为false，如果设置为true,那么分区路径格式为...，为了Hudi Spark SQL 使用，在0.9.0版本，Spark SQL获取Hudi的主键字段是根据Hive表里这里的'primaryKey'获取的，如果没有这个属性，那么Spark SQL认为该表不是主键表
有几种方式可以完成： （1）写一个MapReduce程序，遍历这个表每一条数据，插入到es里面。...（2）使用Hive按日期分区，生成n个日期分区表，再借助es-Hadoop框架，通过shell封装将n个表的数据批量导入到es里面不同的索引里面 （3）使用scala+Spark SQL读取Hive表按日期分组...方式二： 直接使用Hive，提前将数据构建成多个分区表，然后借助官方的es-hadoop框架，直接将每一个分区表的数据，导入到对应的索引里面，这种方式直接使用大批量的方式导入，性能比方式一好，但由于Hive...生成多个分区表以及导入时还要读取每个分区表的数据涉及的落地IO次数比较多，所以性能一般 方式三： 在scala中使用spark sql操作hive数据，然后分组后取出每一组的数据集合，转化成DataFrame...最后借助es-hadoop框架，将每组数据直接批量插入到es里面，注意此种方式对内存依赖比较大，因为最终需要将数据拉回spark的driver端进行插入操作。
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