背景 iceberg简介 flink实时写入 准备sql client环境 创建catalog 创建db 创建table 插入数据 查询 代码版本 总结 背景 随着大数据处理结果的实时性要求越来越高，越来越多的大数据处理从离线转到了实时...如何实时同步这些cdc数据到hive仓库呢，包括ddl和dml 如果你有上面的需求，那么你可以考虑一下数据湖了，目前开源的数据湖技术主要有以下几个：delta、hudi、iceberg，但是侧重点有所不同...Iceberg adds tables to Presto and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL...> show catalogs; default_catalog iceberg 如果不想每次启动sql client都重新执行ddl，可以在sql-client-defaults.yaml 里面皮遏制一下...: hive 创建db use catalog iceberg; CREATE DATABASE iceberg_db; USE iceberg_db; 创建table CREATE TABLE iceberg.iceberg_db.iceberg
spark.sql("SELECT * FROM people").show() 如果我们看到了数据，我们 Hive 就是准备好了在我们运行迁移之前，看下 Hive 表的数据存在哪里。...通过运行以下命令检查我们在 Hive 目录中创建的表。 spark.sql("SHOW TABLES").show() 现在让我们将 Hive table 迁移成 Iceberg table....spark.sql("SELECT * FROM iceberg.db.people").show() 我们也查询一下是否文件也已经归属在我们 Iceberg 表中。...spark.sql("SELECT file_path FROM iceberg.db.people.files").show(20, false) 你会看到这些文件位于存储 Hive 表的“spark_warehouse...spark.sql("SELECT * FROM iceberg.db.people_restated").show() 让我们看下这个数据的位置。
首先从版本的产生上来看：RDD(Spark1.0) —> DataFrame(Spark1.3) —> DataSet(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果...和执行 SQL 的入口，创建 DataFrames 有三种方式，一种是可以从一个存在的 RDD 进行转换，还可以从 Hive Table 进行查询返回，或者通过 Spark 的数据源进行创建。...需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含 Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive 支持，这样就可以使用这些特性了。...需要注意的是，如果你没有部署好 Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。...第7章 Spark SQL 实战 7.1 数据说明 数据集是货品交易数据集。 ? 每个订单可能包含多个货品，每个订单可以产生多次交易，不同的货品有不同的单价。
") zipsDF.cache() val resultsDF = spark.sql("SELECT city, pop, state, zip FROM zips_table") resultsDF.show...//drop the table if exists to get around existing table error spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS zips_hive_table...") //save as a hive table spark.table("zips_table").write.saveAsTable("zips_hive_table") //make a similar...query against the hive table val resultsHiveDF = spark.sql("SELECT city, pop, state, zip FROM zips_hive_table...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。
Overview Spark SQL 是 Spark 处理结构化数据的一个模块.与基础的 Spark RDD API 不同, Spark SQL 提供了查询结构化数据及计算结果等信息的接口.在内部...当 hive-site.xml 未配置时，上下文会自动在当前目录中创建 metastore_db，并创建由 spark.sql.warehouse.dir 配置的目录，该目录默认为Spark应用程序当前目录中的...与不同版本的 Hive Metastore 进行交互 Spark SQL 的 Hive 支持的最重要的部分之一是与 Hive metastore 进行交互，这使得 Spark SQL 能够访问 Hive...在以前的 Spark 版本中，INSERT OVERWRITE 覆盖了整个 Datasource table，即使给出一个指定的 partition....对于查询结果合并多个小文件: 如果输出的结果包括多个小文件, Hive 可以可选的合并小文件到一些大文件中去，以避免溢出 HDFS metadata. Spark SQL 还不支持这样.
它的内部组件，如SQL的语法解析器、分析器等支持重定义进行扩展，能更好的满足不同的业务场景。...("employees") df.show() val result = spark.sql("SELECT myAverage(salary) as average_salary FROM employees...问题分析 这里主要给出几个源码段，结合上述xmind图理解： 在没有指定参数basePath的情况下： 1.hive_path为/spark/dw/test.db/test_partition/dt...这里给出一个思路，就是解析Spark SQL计划，根据Spark SQL的join策略匹配条件等，来判断任务中是否使用了低效的Not in Subquery进行预警，然后通知业务方进行修改。...（注意：这里之所以这样说，是因为Spark SQL是计算引擎，面向的用户角色不同，用户不一定对Spark本身了解透彻，但熟悉SQL。
Iceberg adds tables to Presto and Spark that use a high-performance format that works just like a SQL...Iceberg的架构和实现并未绑定于某一特定引擎，它实现了通用的数据组织格式，利用此格式可以方便地与不同引擎（如Flink、Hive、Spark）对接。 2....支持多种计算引擎，优秀的内核抽象使之不绑定特定的计算引擎，目前Iceberg支持的计算引擎有Spark、Flink、Presto以及Hive。 3....CREATE TABLE LIKE 为了创建和另一张表具有相同结构、分区和表属性的一张表，使用CREATE TAABLE LIKE。...TABLE hive_catalog.default.sample_like LIKE hive_catalog.default.sample; 为了更详细，可以查看Flink CREATE TABLE
("drop table if exists stu") del: org.apache.spark.sql.DataFrame = [] 结果展示 scala> sqlDF.show +----+-...)---->DataSet(Spark1.6) 如果同样的数据都给到了这三个数据结构，他们分别计算后会得到相同的结果，不同的是他们的执行效率跟执行方式，在后期的Spark版本中DataSet会逐步取代另外两者称为唯一接口...内部Hive存储元数据路径： /opt/module/spark/metastore_db 来存储元数据 内嵌Hive 应用 如果要使用内嵌的Hive，什么都不用做，直接用就可以了。...spark.sql.warehouse.dir路径，指定spark hive的元数据存储信息metastore_db。...SparkSession操作Json、MySQL、Hive。主要是环境的搭建跟table的操作各种。 参考 Spark全套资料
需要注意的是，如果你没有部署好Hive，Spark SQL 会在当前的工作目录中创建出自己的 Hive 元数据仓库，叫作 metastore_db。...查看某个数据库 scala> spark.sql("select * from emp").show // 显示100行 scala> spark.sql("select * from emp")....show(100) // 显示截断的内容 scala> spark.sql("select * from emp").show(100,false) ?...") spark.sql("select * from emp").show spark.close() } } 2....spark.sql("create database spark0806").show spark.sql("use spark0806") spark.sql("create table
SQL 语言分为四大类： 数据查询语言 DQL：基本结构由 SELECT、FROM、WEHERE 子句构成查询块； 数据操纵语言 DML：包括插入、更新、删除； 数据定义语言 DDL：包括创建数据库中的对象...data into table from queries/ SQL； 更新：Update； 删除：Delete； 合并：Merge。...展示表： SHOW TABLES [IN database_name] [LIKE ``'identifier_with_wildcards'``]; 展示视图 SHOW VIEWS [IN/FROM...database_name] [LIKE ``'pattern_with_wildcards'``]; 展示表/分区扩展 SHOW TABLE EXTENDED [IN|FROM database_name...通过对输入数据只扫描一次(并应用不同的查询操作符)，Hive可以将数据插入多个表中； 如果给出分区列值，我们将其称为静态分区，否则就是动态分区； 2.3 Export data 将查询数据写入到文件系统中
默认不统计文件数 2.2.1 语法支持 1）分区表 Spark对Hive分区表元数据统计，跟Hive原生对分区表的统计支持略有不同。...Hive和Spark对Hive库表元数据信息统计的主要区别 对Hive表元数据信息统计的SQL语法支持不同 如Spark支持对Hive分区表进行表级别的统计，但Hive需要指定到具体分区 对Hive表元数据信息统计在...Hive元数据库中的体现不同 如同样是行数，Hive用numRows，而Spark用spark.sql.statistics.numRows Spark默认不统计文件数，但Hive统计 Hive和Spark...`db_1.DBS` as dbs; select DB_ID from dbs where NAME='testdb' as db; -- 获取test_analyze_spark的TBL_ID（3018...`db_1.TABLE_PARAMS` as TABLE_PARAMS ; select * from TABLE_PARAMS where TBL_ID=3018 ; -- 结果 +------+-
@hadoop3 hive]# hive -S -e "show databases" 在静音的模式下不会显示mapreduce的操作过程 D）、附加文件的形式 # vi show-databases.sql...show databases; # hive -S -f show-databases.sql log4j:WARN No such property [maxFileSize] in org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender...C）、测试结果 [root@hadoop1 testDate]# hive -i common.property -f textTable .sql Logging initialized using...the console) 1-6）、查看创建表的属性信息 hive> show create table result; OK CREATE...C）、into 插入数据 hive> insert into table default.hiveVar select * from default.person; hive> select * from
Spark DSv2是一个不断更新迭代的API，在不同的Spark版本中支持的程度也不一样，目前Spark2.4版本是不支持SQL DDL操作。...").show() sql("CREATE TABLE hive_prod.iceberg.test_iceberg (id bigint, data string) USING iceberg")...").show() sql("update hive_prod.iceberg.test_iceberg set data='fayson2' where id=2") sql("select * from... hive_prod.iceberg.test_iceberg").show() sql("delete from hive_prod.iceberg.test_iceberg where id=2"...) sql("select * from hive_prod.iceberg.test_iceberg").show() 3.通过Hive查看创建的Iceberg表 show databases;
.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息 desc formatted table_name; desc table_name; 3.查看分区信息...hive -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。...这个静音模式很实用，,通过第三方程序调用，第三方程序通过hive的标准输出获取结果集。...hive -S -e 'select table_cloum from table' 执行sql文件 hive -f hive_sql.sql 15.hive上操作hadoop文件基本命令 查看文件大小.../tmp.db/tmp_h02_click_log/dt=2014-02-15; 16.插入数据sql、导出数据sql 1.insert 语法格式为： 基本的插入语法： INSERT OVERWRITE
1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息 desc formatted table_name; desc table_name; 3.查看分区信息...hive -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。...这个静音模式很实用，,通过第三方程序调用，第三方程序通过hive的标准输出获取结果集。...hive -S -e 'select table_cloum from table' 执行sql文件 hive -f hive_sql.sql 15.hive上操作hadoop文件基本命令 查看文件大小.../tmp.db/tmp_h02_click_log/dt=2014-02-15; 16.插入数据sql、导出数据sql 1.insert 语法格式为： 基本的插入语法： INSERT OVERWRITE
("show tables").print() } } 获取数据 TableResult result; String SelectTables_sql ="select * from test.testdata...： $FLINK_HOME/bin/sql-client.sh embedded 接下来，我们可以查看注册的catalog show catalogs; 结果 default_catalog myhive...>false Flink SQL Show -- 列出catalog SHOW CATALOGS; -- 列出数据库 SHOW DATABASES; --列出表...注册后的表、视图和函数可以在 SQL 查询中使用。 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [catalog_name.]...) [ LIKE source_table [( like_options> )] ] -- 例如 CREATE TABLE Orders_with_watermark ( `user
.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息 desc formatted table_name; desc table_name; 3....hive -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。...这个静音模式很实用，,通过第三方程序调用，第三方程序通过hive的标准输出获取结果集。...hive -S -e 'select table_cloum from table' 执行sql文件 hive -f hive_sql.sql 15.hive上操作hadoop文件基本命令 查看文件大小.../tmp.db/tmp_h02_click_log/dt=2014-02-15; 16.插入数据sql、导出数据sql 1.insert 语法格式为： 基本的插入语法： INSERT OVERWRITE
与基础的 Spark RDD API 不同，Spark SQL 提供了更多数据与要执行的计算的信息。在其实现中，会使用这些额外信息进行优化。...这让你可以选择你熟悉的语言（现支持 Scala、Java、R、Python）以及在不同场景下选择不同的方式来进行计算。 SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。...除了使用 read API，还可以在对文件夹的所有文件执行 SQL 查询 val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM parquet....当没有使用 hive-site.xml 进行配置时，会自动的在当前目录创建 metastore_db 并在 spark.sql.warehouse.dir 指定的目录创建一个目录，用作 spark-warehouse...注意，当前只支持执行了 ANALYZE TABLE COMPUTE STATISTICS noscan 的 Hive Metastore 表 spark.sql.shuffle.partitions
4 1.hive模糊搜索表 show tables like '*name*'; 2.查看表结构信息 desc formatted table_name; desc table_name;...hive -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。...这个静音模式很实用，,通过第三方程序调用，第三方程序通过hive的标准输出获取结果集。...hive -S -e 'select table_cloum from table' 执行sql文件 hive -f hive_sql.sql 15.hive上操作hadoop文件基本命令 查看文件大小.../tmp.db/tmp_h02_click_log/dt=2014-02-15; 16.插入数据sql、导出数据sql 1.insert 语法格式为： 基本的插入语法： INSERT OVERWRITE
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。...涉及的数据源有两个：Hive&MySQL；计算引擎：spark&spark-sql。..., props); } /* * 使用spark-sql从db中读取数据, 处理后再回写到db * */ public void db2db() {...-------------- finish db2db ------------------------"); } } 说明： hive2db 核心动作是使用hiveContext.sql(query...DataFrame是spark-sql数据处理的核心。对DataFrame的操作推荐这样一篇博客。你可以去使用这些方法，实现复杂的逻辑。
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