pyspark如何操作hive表

这篇文章给大家分享的是有关pyspark如何操作hive表的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。

pyspark 操作hive表

pyspark 操作hive表，hive分区表动态写入；最近发现spark动态写入hive分区，和saveAsTable存表方式相比，文件压缩比大约 4:1。针对该问题整理了 spark 操作hive表的几种方式。

1> saveAsTable写入

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

示例：

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

注意：

1、表不存在则创建表，表存在全覆盖写入；
2、表存在，数据字段有变化，先删除后重新创建表；
3、当正在存表时报错或者终止程序会导致表丢失；
4、数据默认采用parquet压缩，文件名称 part-00000-5efbfc08-66fe-4fd1-bebb-944b34689e70.gz.parquet

数据文件在hdfs上显示：

2> insertInto写入

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

# append 写入
df.repartition(1).write.partitionBy('dt').insertInto("表名")
# overwrite 写入
df.repartition(1).write.partitionBy('dt').insertInto("表名",overwrite=True)
# 动态分区使用该方法

注意：

1、df.write.mode("overwrite").partitionBy("dt").insertInto("表名") 不会覆盖数据
2、需要表必须存在且当前DF的schema与目标表的schema必须一致
3、插入的文件不会压缩；文件以part-00....结尾。文件较大

数据文件在hdfs上显示：

2.1> 问题说明

两种方式存储数据量一样的数据，磁盘文件占比却相差很大，.gz.parquet 文件 相比 part-00000文件要小很多。想用spark操作分区表，又想让文件压缩，百度了一些方式，都没有解决。
从stackoverflow中有一个类似的问题 Spark compression when writing to external Hive table 。用里面的方法并没有解决。
最终从hive表数据文件压缩角度思考，问题得到解决。

hive 建表指定压缩格式
下面是hive parquet的几种压缩方式

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

 
-- 使用默认
CREATE TABLE if not exists ods.table_test(
    id string,
    open_time string
	)
COMMENT '测试'
PARTITIONED BY (`dt` string COMMENT '按天分区')
row format delimited fields terminated by '\001' 
STORED AS PARQUET;
 
-- 设置参数 set parquet.compression=SNAPPY;

2.2> 解决办法

建表时指定TBLPROPERTIES，采用gzip 压缩
示例：

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

执行效果

数据文件在hdfs上显示：

可以看到文件大小占比已经和 *.gz.parquet 文件格式一样了

3>saveAsTextFile写入直接操作文件saveAsTextFile(self, path, compressionCodecClass=None)
该方式通过rdd 以文件形式直接将数据存储在hdfs上。
示例：

rdd.saveAsTextFile('hdfs://表全路径')

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