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
SELECT”语句向Parquet或者ORC格式的表中插入数据时，如果启用了动态分区，你可能会碰到以下错误，而导致作业无法正常执行。...通过INSERT语句插入数据到动态分区表中，也可能会超过HDFS同时打开文件数的限制。 如果没有join或聚合，INSERT ... SELECT语句会被转换为只有map任务的作业。...使用动态分区时候，该参数必须设置成true; hive.exec.dynamic.partition.mode 默认值：strict 动态分区的模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区...3.2.一个例子 ---- Fayson在前两天给人调一个使用Hive SQL插入动态分区的Parquet表时，总是报错OOM，也是折腾了很久。以下我们来看看整个过程。...1.首先我们看看执行脚本的内容，基本其实就是使用Hive的insert语句将文本数据表插入到另外一张parquet表中，当然使用了动态分区。
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？...这里涉及到两种情况：select SQL查询和加载Hive表路径的方式。这里仅就"加载Hive表路径的方式"解析分区表字段，在处理时出现的一些问题及解决作出详细说明。...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。...，这里仅以示例的程序中涉及到的源码中的class、object和方法，绘制成xmind图如下，想细心研究的可以参考该图到spark源码中进行分析。...解决方案（亲测有效） 1.在Spark SQL加载Hive表数据路径时，指定参数basePath，如 sparkSession.read.option("basePath","/spark/dw/test.db
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...向hive数据仓库写入数据必须指定数据库，hive数据表建立可以在hive上建立，或者使用hiveContext.sql("create table .....")...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Hive数据仓库中，重要点就是Hive中的四个表。Hive 中的表分为内部表、外部表、分区表和分桶表。 内部表 默认创建的表都是所谓的内部表，有时也被称为管理表。...分区表 分区表实际上就是对应一个 HDFS 文件系统上的独立的文件夹，该文件夹下是该分区所有的数据文件。Hive 中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。...分桶则是指定分桶表的某一列，让该列数据按照哈希取模的方式随机、均匀地分发到各个桶文件中。 具体的分桶表创建命令如下，比分区表的不同在于CLUSTERED。CLUSTERED英文意思就是群集的。...分桶操作和分区一样，需要根据某一列具体数据来进行哈希取模操作，故指定的分桶列必须基于表中的某一列（字段） CREATE EXTERNAL TABLE emp_bucket( empno INT,...是读模式，所以对添加进分区的数据不做模式校验，分桶表中的数据是按照某些分桶字段进行 hash 散列形成的多个文件，所以数据的准确性也高很多。
声明为hudi表的path路径， 非分区表 使用tablename/， 分区表根据分区路径层次定义/个数 在创建表时需添加 TBLPROPERTIES 'spark.sql.sources.provider...当使用Spark查询Hudi数据集时，当数据的schema新增时，会获取单个分区的parquet文件来推导出schema，若变更schema后未更新该分区数据，那么新增的列是不会显示，否则会显示该新增的列...参数 为true spark如何实现hudi表数据的写入和读取?...spark来识别加载hudi表 实现hudi表与hive表关联查询 kyuubi 支持SparkContext的动态缓存，让用户不需要每次查询都动态创建SparkContext。...针对hudi 表的查询,引入kyuubi 框架,除 了增强平台 spark sql作为即席查询服务的能力外,同时支持查询hudi表,并可以实现hudi表与hive表的联合查询, 同时对原有hive相关服务没有太大影响
使用Spark读取Hive中的数据 2018-7-25 作者: 张子阳 分类: 大数据处理 在默认情况下，Hive使用MapReduce来对数据进行操作和运算，即将HQL语句翻译成MapReduce...Hive和Spark的结合使用有两种方式，一种称为Hive on Spark：即将Hive底层的运算引擎由MapReduce切换为Spark，官方文档在这里：Hive on Spark: Getting...还有一种方式，可以称之为Spark on Hive：即使用Hive作为Spark的数据源，用Spark来读取HIVE的表数据（数据仍存储在HDFS上）。...因为Spark是一个更为通用的计算引擎，以后还会有更深度的使用（比如使用Spark streaming来进行实时运算），因此，我选用了Spark on Hive这种解决方案，将Hive仅作为管理结构化数据的工具...通过这里的配置，让Spark与Hive的元数据库建立起联系，Spark就可以获得Hive中有哪些库、表、分区、字段等信息。 配置Hive的元数据，可以参考 配置Hive使用MySql记录元数据。
本章我们来看看在分区表中如何添加、查询、修改数据。 正文开始 在创建完分区表后，可以向分区表中直接插入数据，而不用去管它这些数据放在哪个物理上的数据表中。我们在创建好的分区表中插入几条数据： ?...从SQL语句中可以看出，在向分区表中插入数据方法和在普遍表中插入数据的方法是完全相同的，对于程序员而言，不需要去理会这13条记录研究放在哪个数据表中。...当然，在查询数据时，也可以不用理会数据到底是存放在哪个物理上的数据表中。如使用以下SQL语句进行查询： select * from Sale 查询的结果如下图所示： ?...如果你非想知道哪条记录是放在哪个物理上的分区表中，那么就必须使用到$PARTITION函数，这个函数的可以调用分区函数，并返回数据所在物理分区的编号。 说起来有点难懂，不过用起来很简单。...SQL Server会自动将记录从一个分区表移到另一个分区表中，如以下代码所示： --统计所有分区表中的记录总数 select $PARTITION.partfunSale(SaleTime) as
Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。使用编码方式来执行 SQL 将会返回一个 Dataset/DataFrame。..._ 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。...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。...Spark SQL会只会缓存需要的列并且会进行压缩以减小内存消耗和 GC 压力。可以调用 spark.uncacheTable("tableName") 将表中内存中移除。
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。...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。...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，...假如设置为false，spark sql会读取hive parquet表的时候使用Hive SerDe，替代内置的。 spark.sql.parquet.mergeSchema 默认是false。
SQL Spark SQL 的功能之一是执行 SQL 查询.Spark SQL 也能够被用于从已存在的 Hive 环境中读取数据.更多关于如何配置这个特性的信息, 请参考 Hive 表 这部分....Spark 2.0 中的SparkSession 为 Hive 特性提供了内嵌的支持, 包括使用 HiveQL 编写查询的能力, 访问 Hive UDF,以及从 Hive 表中读取数据的能力.为了使用这些特性...请注意，Hive 存储处理程序在创建表时不受支持，您可以使用 Hive 端的存储处理程序创建一个表，并使用 Spark SQL 来读取它。...他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...在内存中缓存数据 Spark SQL 可以通过调用 spark.catalog.cacheTable("tableName") 或 dataFrame.cache() 来使用内存中的列格式来缓存表。
丰富的 SQL（查询、DDL、DML）命令集：使用为 CDW 和 CDE 开发的 SQL 命令创建或操作数据库对象、运行查询、加载和修改数据、执行时间旅行操作以及将 Hive 外部表转换为 Iceberg...在第一部分中，我们将重点介绍如何在 CDP 中使用 Apache Iceberg 构建开放式湖屋；使用 CDE 摄取和转换数据；并利用时间旅行、分区演变和对 Cloudera 数据仓库上的 SQL 和...在 Iceberg 中，这些表管理操作可以以最少的返工来应用，从而减轻数据从业人员在改进表以更好地满足业务需求时的负担。 在管道的第二阶段，我们使用一行代码更改分区方案以包含年份列！...我们可以将表的分区方案从按年分区更改为按年和月列分区。将新数据加载到表中后，所有后续查询都将受益于月列和年列的分区修剪。...在示例工作流中，我们向您展示了如何使用 Cloudera 数据工程 (CDE) 将数据集摄取到Iceberg表中，执行时间旅行和就地分区演化，以及使用 Cloudera 数据仓库应用细粒度访问控制 (FGAC
Hive分区列中的类,这里我选择使用当前分区的值同步 .option(DataSourceWriteOptions.HIVE_PARTITION_EXTRACTOR_CLASS_OPT_KEY...spark pom 依赖问题 不要引入spark-hive 的依赖里面包含了hive 1.2.1的相关jar包，而hudi 要求的版本是2.x版本。如果一定要使用请排除相关依赖。...摘要 集成Spark SQL后，会极大方便用户对Hudi表的DDL/DML操作，下面就来看看如何使用Spark SQL操作Hudi表。 2....select * from test_hudi_table 查询结果如下，可以看到Hudi表中的分区已经更新了 7.5 Merge Into Delete 使用如下SQL删除数据 merge into...总结 通过上面示例简单展示了通过Spark SQL Insert/Update/Delete Hudi表数据，通过SQL方式可以非常方便地操作Hudi表，降低了使用Hudi的门槛。
大规模事实表通常有大量的列，嵌套列也是比较常见情况，重写整个数据集会导致非常高的IO和占用太多计算资源。...引导时Hudi会扫描原始表位置（/user/hive/warehouse/fact_events）的分区和文件，进行如下操作 : 在新数据集位置创建Hudi分区，在上述示例中，将会在/user/hive...为集成查询引擎，Hudi自定义实现了InputFormat，这些InputFormat将会识别特殊的索引提交并会合并Hudi的元数据字段和外部Parquet表中的实际数据字段，提供常规Hudi文件。...注意只会从Parquet文件中读取投影字段。下图展示了查询引擎是如何工作的。 ? ?...Data Source支持 此部分说明如何集成Hudi引导表和Spark DataSource，Copy-On-Write表可以按照如下步骤使用Hudi数据源读取。
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。...分区表的每一个分区的每一个分区列都对应于一级目录，目录以=的格式命名。...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。...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。
ORC是Hive数据的默认存储。 出于以下原因，建议使用Hive数据存储的ORC文件格式： 高效压缩：存储为列并进行压缩，这会导致较小的磁盘读取。列格式也是Tez中矢量化优化的理想选择。...使用ORC高级属性，可以为点查找中经常使用的列创建Bloom过滤器。 Hive支持仅用于插入式ACID表和外部表的Parquet和其他格式。...您可以使用Cloudera Manager中的安全阀功能来更改属性。 使用分区提高性能 您可以使用分区来显着提高性能。您可以设计Hive表和物化视图分区以映射到文件系统/对象存储上的物理目录。...=true; 要将数据批量加载到分区的ORC表中，请使用以下属性，该属性可优化将数据加载到10个或更多分区中的性能。...您可以将表或分区划分为存储区，这些存储区可以通过以下方式存储： 作为表目录中的文件。 如果表已分区，则作为分区目录。 无需在新的Hive 3表中使用存储分桶。
处理表引用语法 为了符合 ANSI SQL，Hive 3.x 拒绝 SQL 查询中的 `db.table`，如 Hive-16907 错误修复所述。表名中不允许使用点 (.)。...识别语义变化和解决方法 作为 SQL 开发人员、分析师或其他 Hive 用户，您需要了解由于语义更改而导致的查询潜在问题。某些更改的操作并未得到广泛使用，因此您可能不会遇到与更改相关的任何问题。...默认推荐列：升级过程更改为新值的属性，强烈建议您使用。 Impacts Performance列：由您设置以调整性能的升级过程更改的属性。 安全值覆盖列：升级过程如何处理安全阀覆盖。...移除Hive on Spark配置 您的脚本或查询包含不再受支持的 Hive on Spark 配置，您必须知道如何识别和删除这些配置。 在 CDP 中，没有 Hive-Spark 依赖项。...修改表的引用使用点表示法 升级到 CDP 包括 Hive-16907 错误修复，它拒绝 SQL 查询中的 `db.table`。表名中不允许使用点 (.)。
【前言】 了解一个组件的最好方式是先使用该组件，今天我们就来聊聊如何通过java api对iceberg进行操作。 为什么是选择api进行介绍，而不是更通用的flink、spark、hive等。...一方面是觉得flink、spark使用iceberg的介绍网上已经有很多，官网的介绍也比较清晰，而java api的介绍则相对少些；另一方面，不管是flink，spark最终都还是调用这些基本的api完成相关的操作的...【创建表】 对于iceberg表，可以理解由四部分组成，表结构定义（schema）、分区定义（partitionSpec）、表的属性（properties），以及表的唯一识别信息（identity）即表所属的数据库与表名...但是，通过sql方式建表时，分区字段会隐式地加入到表字段定义中，即不用强制写到schema的字段定义。...另外，分区的新增，添加新的列这些操作的背后逻辑和iceberg的文件存储格式都有一定的关系，我们后续会逐一介绍。
Set hive.groupby.skewindata=true（hive自动进行负载均衡） 2.SQL语句调节 1）如何Join 关于驱动表的选取，选用join key分布最均匀的表作为驱动表；...做好列裁剪和filter操作，以达到两表做join的时候，数据量相对变小的效果，避免笛卡尔积； Hive中进行表的关联查询时，尽可能将较大的表放在Join之后。...，分区大小超过该阈值才可被识别为倾斜分区，如果希望调整的倾斜分区小于该阈值，可以酌情调小） spark.sql.adaptive.skewJoin.skewedPartitionFactor （默认为5...，分区大小超过中位数Xfactor才可被识别为倾斜分区，一般不需要调整） spark.sql.adaptive.skewJoin.enhance.maxJoins （默认5，通用倾斜算法中，如果shuffled...） spark.sql.adaptive.skewJoin.inflation.factor=50 （默认为100，预估的分区输出大小超过中位数Xfactor才可被识别为膨胀分区，由于预估算法存在误差，
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