首先说一下，这里解决的问题应用场景： sparksql处理Hive表数据时，判断加载的是否是分区表，以及分区表的字段有哪些？再进一步限制查询分区表必须指定分区？...问题现象 sparksql加载指定Hive分区表路径，生成的DataSet没有分区字段。...如， sparkSession.read.format("parquet").load(s"${hive_path}")，hive_path为Hive分区表在HDFS上的存储路径。...hive_path的几种指定方式会导致这种情况的发生（test_partition是一个Hive外部分区表，dt是它的分区字段，分区数据有dt为20200101和20200102）: 1.hive_path...))为true，还没有解析分区就重置变量finished为true跳出循环，因此最终生成的结果也就没有分区字段： ?
这也是摄取或ETL管道保持可靠的关键所在。...即便是UUID密钥，也可以按照以下技巧来获得有序的密钥另请参阅调优指南以获取有关JVM和其他配置的更多提示。 5....如何使用DeltaStreamer或Spark DataSource API写入未分区的Hudi数据集 Hudi支持写入未分区数据集。...Spark的parquet读取器的能力。...为保持parquet文件读取性能的优势，我们将 HoodieROTablePathFilter设置为路径过滤器，并在Spark 的Hadoop Configuration中指定，确保始终选择Hudi相关文件的文件夹
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。...所有内置的文件源(Text/CSV/JSON/ORC/Parquet)都支持自动的发现和推测分区信息。...如果分区列的类型推断这个参数设置为了false，那么分区列的类型会被认为是string。 从spark 1.6开始，分区发现默认情况只会发现给定路径下的分区。...如果想检测到该分区，传给spark的路径应该是其父路径也即是path/to/table/，这样gender就会被认为是分区列。...兼容处理的字段应该保持parquet侧的数据类型，这样就可以处理到nullability类型了。
和parquet、orc等文件格式不同， iceberg在业界被称之为Table Foramt，parquet、orc、avro等文件等格式帮助我们高效的修改、读取单个文件；同样Table Foramt...2 iceberg在云音乐的实践 云音乐仅主站的用户行为日志每天就会产生25T~30T，每天归档的文件数11万+，如果用spark直读这个11万+的文件的话，单单分区计算任务初始化的时间就要超过1个小时...分区写入时必须按照分区字段写入有序的数据，iceberg本身应该采用了顺序写入的方式，在分区字段发生变化时，关闭当前写入的分区文件，创建并开始写入下一个分区的文件，如果数据不是有序的，写入时就会抛出写入已关闭文件的错误...，所以在写入iceberg表之前必须按照分区的字段进行全局的sort操作，spark全局排序写入需要注意以下几点： 调大spark.driver.maxResultSize: spark的全局sort方法使用了...RangePartition的策略，写入前会对每个分区抽样一定量的数据来确定整体数据的范围，所以如果写入数据量很大，分区很多时，必须调大spark.driver.maxResultSize防止driver
，可以先拼接，后指定拼接字段当做分区列：指定两个分区，需要拼接//导入函数，拼接列import org.apache.spark.sql.functions....读取数据返回的结果中除了原有的数据之外，还会携带Hudi对应的列数据，例如：hudi的主键、分区、提交时间、对应的parquet名称。...") .getOrCreate()//读取的数据路径下如果有分区，会自动发现分区数据,需要使用 * 代替，指定到parquet格式数据上层目录即可。...，向Hudi中更新数据是用主键来判断数据是否需要更新的，这里判断的是相同分区内是否有相同主键，不同分区内允许有相同主键。...","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") .getOrCreate()//读取需要删除的数据，只需要准备对应的主键及分区即可，字段保持与Hudi中需要删除的字段名称一致即可
2.1 读取CSV文件 自动推断类型读取读取示例： spark.read.format("csv") .option("header", "false") // 文件中的第一行是否为列的名称...四、Parquet Parquet 是一个开源的面向列的数据存储，它提供了多种存储优化，允许读取单独的列非整个文件，这不仅节省了存储空间而且提升了读取效率，它是 Spark 是默认的文件格式。...4.1 读取Parquet文件 spark.read.format("parquet").load("/usr/file/parquet/dept.parquet").show(5) 2.2 写入Parquet...文件 df.write.format("parquet").mode("overwrite").save("/tmp/spark/parquet/dept") 2.3 可选配置 Parquet 文件有着自己的存储规则...更多可选配置可以参阅官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-parquet.html 五、ORC ORC 是一种自描述的、类型感知的列文件格式
写时复制存储的目的是从根本上改善当前管理数据集的方式，通过以下方法来实现 优先支持在文件级原子更新数据，而无需重写整个表/分区 能够只读取更新的部分，而不是进行低效的扫描或搜索 严格控制文件大小来保持出色的查询性能...这也是摄取或ETL管道保持可靠的关键所在。...即便是UUID密钥，也可以按照以下技巧来获得有序的密钥另请参阅调优指南以获取有关JVM和其他配置的更多提示。 25....Spark的parquet读取器的能力。...为保持parquet文件读取性能的优势，我们将 HoodieROTablePathFilter设置为路径过滤器，并在Spark 的Hadoop Configuration中指定，确保始终选择Hudi相关文件的文件夹
Apache Hudi分区可以和其他非Hudi分区共存，这种情况下会在Apache Hudi查询引擎侧做处理以便处理这种混合分区，这可以让用户使用Hudi来管理新的分区，同时保持老的分区不变。...一个想法是解耦Hudi骨架和实际数据(2)，Hudi骨架可以存储在Hudi文件中，而实际数据存储在外部非Hudi文件中（即保持之前的parquet文件不动）。...首先假设parquet数据集（名为fact_events）需要迁移至Hudi数据集，数据集根路径为/user/hive/warehouse/fact_events，并且是基于日期的分区，在每个分区内有很多...parquet文件，如下图所示。...("s3:///table1/partition1/") 注意：这里也可以传递路径模式以保持兼容性，但必须自定义对模式的处理。
在存储访问层，通过文件（如Hudi，Iceberg等）或者RowGroup（如Parquet，ORC等）等级别的Min/Max/BloomFilter等信息结合过滤条件判断是否可以跳过相关文件或文件块。...在Hive/Spark/Presto等分布式SQL引擎中，给用户提供了多种手段用于控制数据的组织方式，比如下面的几个示例： 通过分区将不同分区的数据置于不同的子目录中，从而带有分区字段过滤的查询可以直接跳过不相干的分区目录...比如在Spark SQL中，ORDER BY可以保证全局有序，而SORT BY只保证Partition内部有序，即在写入数据时，加上ORDER BY可以保证文件之间及文件内部数据均是有序的，而SORT...本文只关注文件级别的Data Skipping，所以我们使用了Spark DataSet提供的repartitionByRange接口，用于实现写出数据的分区之间的数据有序性，并不保证分区数据内部的有序性...Boundaries，数据在Shuffle的时候，根据Partition Boundaries判断该数据属于哪个分区，从而保证不同分区数据之间的有序性。
当将大量数据写入一个也被划分为1000个分区的表中时，如果不进行任何排序，写入程序可能必须保持1000个parquet写入器处于打开状态，同时会产生不可持续的内存压力，并最终导致崩溃。...假设我们在任何给定的时间都在单个输出分区路径上写入单个parquet文件，此模式在大分区写入期间有助于控制内存压力。同样由于全局排序，每个小表分区路径将从最多有两个分区写入，因此只包含2个文件。...3.2 PARTITION_SORT（分区排序） 在这种排序模式下将对给定spark分区内的记录进行排序，但是给定的spark分区可能包含来自不同表分区的记录，因此即使我们在每个spark分区内进行排序...，也可能会在产生大量文件，因为给定表分区的记录可能会分布在许多spark分区中。...因此在将大量数据写入分区为1000个分区的表中时，写入程序可能必须保持1000个parquet写入程序处于打开状态，同时可能会产生较大内存压力，有可能导致崩溃，因此该模式下会有较大的内存开销。
不过期间遇到个问题，我希望按天进行分区，但是这个分区比较特殊，就是是按接收时间来落地进行分区，而不是记录产生的时间。...当然，我可以新增一个时间字段，然后使用partitionBy动态分区的方式解决这个问题，但是使用动态分区有一个麻烦的地方是，删除数据并不方便。...解决方案 解决办法是自己实现一个parquet sink,改造的地方并不多。...{AnalysisException, SQLContext} import org.apache.spark.sql.execution.datasources.parquet.ParquetFileFormat...其实spark团队应该把这个作为可选项比较好，允许抛出或者保持安静。
即使您的 Spark 程序重新启动, Persistent tables （持久性表）仍然存在, 因为您保持与同一个 metastore 的连接....Parquet data source （Parquet 数据源）现在可以自动 discover （发现）和 infer （推断）分区信息....它的默认设置是 NEVER_INFER, 其行为与 2.1.0 保持一致....要确定表是否已迁移，当在表上发出 DESCRIBE FORMATTED 命令时请查找 PartitionProvider: Catalog 属性....为了在 1.3 中保持该行为，请设置 spark.sql.retainGroupColumns 为 false.
Hudi 会尝试将文件大小保持在此配置值; hoodie.parquet.small.file.limit：文件大小小于这个配置值的均视为小文件； hoodie.copyonwrite.insert.split.size...：单分区插入的数据条数，这个值应该和单个文件的记录条数相同。...如果你想关闭自动文件大小功能，可以将 hoodie.parquet.small.file.limit 设置为0。 举例说明 假设下面是给定分区的数据文件布局。...步骤二：根据hoodie.parquet.small.file.limit决定每个分区下的小文件，我们的示例中该配置为100MB，所以小文件为File_1、File_2和File_3； 步骤三：确定小文件后...Spark+Hudi优化 通过Spark作业将数据写入Hudi时，需要注意的调优手段如下： 输入并行性： Hudi对输入进行分区默认并发度为1500，以确保每个Spark分区都在2GB的限制内（在Spark2.4.0
具体而言需要可以执行以下操作： 过滤，转换和清理数据 转化为更高效的存储格式，如JSON(易于阅读)转换为Parquet(查询高效) 数据按重要列来分区(更高效查询) 传统上，ETL定期执行批处理任务...格式表 按日期对Parquet表进行分区，以便我们以后可以有效地查询数据的时间片 在路径/检查点/ cloudtrail上保存检查点信息以获得容错性 option（“checkpointLocation...2.2 Spark SQL转数据格式 Spark SQL支持以Parquet，ORC，JSON，CSV和文本格式读取和写入数据，并且Spark包中还存在大量其他连接器，还可以使用JDBC DataSource...Kafka中的数据被分为并行分区的主题。每个分区都是有序且不可变的记录序列。Producer将记录附加到这些序列的尾部，Consumer按照自己需要阅读序列。...当新数据到达Kafka主题中的分区时，会为它们分配一个称为偏移的顺序ID号。 Kafka群集保留所有已发布的数据无论它们是否已被消耗。在可配置的保留期内，之后它们被标记为删除。
二次查找，可快速确定记录是更新还是新增 更新范围小，是文件级别，不是表级别 文件大小与hdfs的Blocksize保持一致 数据文件使用parquet格式，充分利用列存的优势（dremal论文实现） 提供了可扩展的大数据更新框架...").master("local[3]").getOrCreate() val insertData = spark.read.parquet("/tmp/1563959377698.parquet...，当前数据的分区目录是否变更 .option(HoodieIndexConfig.BLOOM_INDEX_UPDATE_PARTITION_PATH, "true") // 设置要同步的分区列名....option(DataSourceWriteOptions.PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "dt") // 设置当分区变更时，当前数据的分区目录是否变更...，当前数据的分区目录是否变更 .option(HoodieIndexConfig.BLOOM_INDEX_UPDATE_PARTITION_PATH, "true") // 设置要同步的分区列名
TSV格式数据文件首行是否是列名称，读取数据方式（参数设置）不一样的 。 ...是否有header设置 */ object SparkSQLCsv { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark =...() } } parquet 数据 SparkSQL模块中默认读取数据文件格式就是parquet列式存储数据，通过参数【spark.sql.sources.default... 方式三：高度自由分区模式，通过设置条件语句设置分区数据及各个分区数据范围 当加载读取RDBMS表的数据量不大时，可以直接使用单分区模式加载；当数据量很多时，考虑使用多分区及自由分区方式加载。...age") val df3: DataFrame = spark.read.parquet("data/output/parquet") val df4: DataFrame = spark.read.jdbc
parquet 文件中是否存在。...说明：Parquet 文件名称组成主要是36位fileId、文件编号、spark 任务自定义分区编号、spark 任务stage 编号、spark 任务attempt id、commit时间。...2.4.3 简易索引（SimpleIndex） 简易索引与布隆索引的不同是直接加载分区中所有的parquet数据然后在与当前的数据比较是否存在，实现比较简单，我想也是因为这样才这么命名的。...所以spark在运行的时候一个桶会对应一个分区的合并计算。...2.7.2 数据清理 元数据清理后parquet 文件也是要去清理，在Hudi 有专有spark任务去清理文件。
还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。...当将DataFrame写入parquet文件时，它会自动保留列名及其数据类型。Pyspark创建的每个分区文件都具有 .parquet 文件扩展名。.../people2.parquet") 当检查 people2.parquet 文件时，它有两个分区 gender 和 salary。...从分区 Parquet 文件中检索 下面的示例解释了将分区 Parquet 文件读取到 gender=M 的 DataFrame 中。...Parquet 文件上创建表 在这里，我在分区 Parquet 文件上创建一个表，并执行一个比没有分区的表执行得更快的查询，从而提高了性能。
在进行spark DataSource 表查询时候，可能会遇到非分区表中的文件缺失/corrupt 或者分区表分区路径下的文件缺失/corrupt 异常，这时候加这两个参数会忽略这两个异常，这两个参数默认都是...spark.sql.hive.verifyPartitionPath 上面的两个参数在分区表情况下是针对分区路径存在的情况下，分区路径下面的文件不存在或者损坏的处理。...而有另一种情况就是这个分区路径都不存在了。...参数默认是false，当设置为true的时候会在获得分区路径时对分区路径是否存在做一个校验，过滤掉不存在的分区路径，这样就会避免上面的错误。...spark.sql.files.opencostInBytes 该参数默认4M，表示小于4M的小文件会合并到一个分区中，用于减小小文件，防止太多单个小文件占一个分区情况。
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