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pyspark操作hive分區(qū)表及.gz.parquet和part-00000文件壓縮問題

更新時間：2021年08月25日 11:17:40 作者：土豆啊你個馬鈴薯

這篇文章主要介紹了pyspark操作hive分區(qū)表及.gz.parquet和part-00000文件壓縮問題,針對問題整理了spark操作hive表的幾種方式，需要的朋友可以參考下

pyspark 操作hive表

pyspark 操作hive表，hive分區(qū)表動態(tài)寫入；最近發(fā)現(xiàn)spark動態(tài)寫入hive分區(qū)，和saveAsTable存表方式相比，文件壓縮比大約 4:1。針對該問題整理了 spark 操作hive表的幾種方式。

1> saveAsTable寫入

saveAsTable(self, name, format=None, mode=None, partitionBy=None, **options)

示例：

df.write.saveAsTable("表名",mode='overwrite')

注意：

1、表不存在則創(chuàng)建表，表存在全覆蓋寫入；
2、表存在，數(shù)據(jù)字段有變化，先刪除后重新創(chuàng)建表；
3、當(dāng)正在存表時報錯或者終止程序會導(dǎo)致表丟失；
4、數(shù)據(jù)默認采用parquet壓縮，文件名稱 part-00000-5efbfc08-66fe-4fd1-bebb-944b34689e70.gz.parquet

數(shù)據(jù)文件在hdfs上顯示：

2> insertInto寫入

insertInto(self, tableName, overwrite=False):
示例：

# append 寫入
df.repartition(1).write.partitionBy('dt').insertInto("表名")
# overwrite 寫入
df.repartition(1).write.partitionBy('dt').insertInto("表名",overwrite=True)
# 動態(tài)分區(qū)使用該方法

注意：

1、df.write.mode("overwrite").partitionBy("dt").insertInto("表名") 不會覆蓋數(shù)據(jù)
2、需要表必須存在且當(dāng)前DF的schema與目標表的schema必須一致
3、插入的文件不會壓縮；文件以part-00....結(jié)尾。文件較大

數(shù)據(jù)文件在hdfs上顯示：

2.1> 問題說明

兩種方式存儲數(shù)據(jù)量一樣的數(shù)據(jù)，磁盤文件占比卻相差很大，.gz.parquet 文件相比 part-00000文件要小很多。想用spark操作分區(qū)表，又想讓文件壓縮，百度了一些方式，都沒有解決。
從stackoverflow中有一個類似的問題 Spark compression when writing to external Hive table 。用里面的方法并沒有解決。
最終從hive表數(shù)據(jù)文件壓縮角度思考，問題得到解決。

hive 建表指定壓縮格式
下面是hive parquet的幾種壓縮方式

-- 使用snappy
CREATE TABLE if not exists ods.table_test(
    id string,
    open_time string
	)
COMMENT '測試'
PARTITIONED BY (`dt` string COMMENT '按天分區(qū)')
row format delimited fields terminated by '\001' 
STORED AS PARQUET 
TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='SNAPPY');

-- 使用gzip
CREATE TABLE if not exists ods.table_test(
    id string,
    open_time string
	)
COMMENT '測試'
PARTITIONED BY (`dt` string COMMENT '按天分區(qū)')
row format delimited fields terminated by '\001' 
STORED AS PARQUET 
TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='GZIP');
 
-- 使用uncompressed
CREATE TABLE if not exists ods.table_test(
    id string,
    open_time string
	)
COMMENT '測試'
PARTITIONED BY (`dt` string COMMENT '按天分區(qū)')
row format delimited fields terminated by '\001' 
STORED AS PARQUET 
TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='UNCOMPRESSED');

 
-- 使用默認
CREATE TABLE if not exists ods.table_test(
    id string,
    open_time string
	)
COMMENT '測試'
PARTITIONED BY (`dt` string COMMENT '按天分區(qū)')
row format delimited fields terminated by '\001' 
STORED AS PARQUET;
 
-- 設(shè)置參數(shù) set parquet.compression=SNAPPY;

2.2> 解決辦法

建表時指定TBLPROPERTIES，采用gzip 壓縮
示例：

drop table if exists ods.table_test
CREATE TABLE if not exists ods.table_test(
id string,
open_time string
)
COMMENT '測試'
PARTITIONED BY (`dt` string COMMENT '按天分區(qū)')
row format delimited fields terminated by '\001' 
STORED AS PARQUET 
TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='GZIP');

執(zhí)行效果

數(shù)據(jù)文件在hdfs上顯示：

可以看到文件大小占比已經(jīng)和 *.gz.parquet 文件格式一樣了

3>saveAsTextFile寫入直接操作文件

saveAsTextFile(self, path, compressionCodecClass=None)
該方式通過rdd 以文件形式直接將數(shù)據(jù)存儲在hdfs上。
示例：

rdd.saveAsTextFile('hdfs://表全路徑')

文件操作更多方式見官方文檔

到此這篇關(guān)于pyspark操作hive分區(qū)表及.gz.parquet和part-00000文件壓縮問題的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pyspark hive分區(qū)表parquet內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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