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

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pyspark 操作hive表

pyspark 操作hive表，hive分區表動態寫入；最近發現spark動態寫入hive分區，和saveAsTable存表方式相比，文件壓縮比大約 4:1。針對該問題整理瞭 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')

註意：

1、表不存在則創建表，表存在全覆蓋寫入；
2、表存在，數據字段有變化，先刪除後重新創建表；
3、當正在存表時報錯或者終止程序會導致表丟失；
4、數據默認采用parquet壓縮，文件名稱 part-00000-5efbfc08-66fe-4fd1-bebb-944b34689e70.gz.parquet

數據文件在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)
# 動態分區使用該方法

註意：

1、df.write.mode(“overwrite”).partitionBy(“dt”).insertInto(“表名”) 不會覆蓋數據
2、需要表必須存在且當前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….結尾。文件較大

數據文件在hdfs上顯示：

2.1> 問題說明

兩種方式存儲數據量一樣的數據，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操作分區表，又想讓文件壓縮，百度瞭一些方式，都沒有解決。
從stackoverflow中有一個類似的問題 Spark compression when writing to external Hive table 。用裡面的方法並沒有解決。
最終從hive表數據文件壓縮角度思考，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')
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')
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')
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')
row format delimited fields terminated by '\001' 
STORED AS PARQUET;
 
-- 設置參數 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')
row format delimited fields terminated by '\001' 
STORED AS PARQUET 
TBLPROPERTIES ('parquet.compression'='GZIP');

執行效果

數據文件在hdfs上顯示：

可以看到文件大小占比已經和 *.gz.parquet 文件格式一樣瞭

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據存儲在hdfs上。
示例：

rdd.saveAsTextFile('hdfs://表全路徑')

文件操作更多方式見官方文檔

到此這篇關於pyspark操作hive分區表及.gz.parquet和part-00000文件壓縮問題的文章就介紹到這瞭,更多相關pyspark hive分區表parquet內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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