Spark笔记之Catalog
一、什么是Catalog
Spark SQL提供了执行sql语句的支持,sql语句是以表的方式组织使用数据的,而表本身是如何组织存储的呢,肯定是存在一些元数据之类的东西了,Catalog就是Spark 2.0之后提供的访问元数据的类:
Catalog提供一些API用来对数据库、表、视图、缓存、列、函数(UDF/UDAF)进行操作,下文将一一介绍。
二、如何使用Catalog
得到Catalog:
- val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("catalog-study").getOrCreate()
- val catalog = spark.catalog
Catalog相关的代码存放在org.apache.spark.sql.catalog下:
上面的Catalog只是一个接口定义规范,具体实现还有一个org.apache.spark.sql.internal.CatalogImpl,如果只是使用Spark完成工作的话只阅读接口定义基本够用了。
三、相关API
数据库相关
看数据库相关的操作之前先看一下Catalog对数据库的表示:
- /**
- * A database in Spark, as returned by the `listDatabases` method defined in [[Catalog]].
- *
- * @param name name of the database.
- * @param description description of the database.
- * @param locationUri path (in the form of a uri) to data files.
- * @since 2.0.0
- */
- @InterfaceStability.Stable
- class Database(
- val name: String,
- @Nullable val description: String,
- val locationUri: String)
- extends DefinedByConstructorParams {
- override def toString: String = {
- "Database[" +
- s"name='$name', " +
- Option(description).map { d => s"description='$d', " }.getOrElse("") +
- s"path='$locationUri']"
- }
- }
Catalog使用三个字段表示一个数据库:
name:数据库名字
descripttion:数据库描述,可以认为是注释
locationUri:数据库的数据保存位置
- currentDatabase: String
返回当前使用的数据库,相当于select database();
- setCurrentDatabase(dbName: String): Unit
设置当前使用的数据库,相当于use database_name;
- listDatabases(): Dataset[Database]
查看所有数据库,相当于show databases;
- getDatabase(dbName: String): Database
获取某数据库的元数据,返回值是Database类型的,如果指定的数据库不存在则会@throws[AnalysisException]("database does not exist")
- databaseExists(dbName: String): Boolean
判断某个数据库是否已经存在,返回boolean值。
为了避免抛异常对单个数据库进行getDatabase获取元数据之前还是先使用databaseExists确定数据库已经存在。
表/视图相关
同样的,对表或视图Catalog也用一个class来表示:
- /**
- * A table in Spark, as returned by the `listTables` method in [[Catalog]].
- *
- * @param name name of the table.
- * @param database name of the database the table belongs to.
- * @param description description of the table.
- * @param tableType type of the table (e.g. view, table).
- * @param isTemporary whether the table is a temporary table.
- * @since 2.0.0
- */
- @InterfaceStability.Stable
- class Table(
- val name: String,
- @Nullable val database: String,
- @Nullable val description: String,
- val tableType: String,
- val isTemporary: Boolean)
- extends DefinedByConstructorParams {
- override def toString: String = {
- "Table[" +
- s"name='$name', " +
- Option(database).map { d => s"database='$d', " }.getOrElse("") +
- Option(description).map { d => s"description='$d', " }.getOrElse("") +
- s"tableType='$tableType', " +
- s"isTemporary='$isTemporary']"
- }
- }
name:表的名字
database:表所属的数据库的名字
description:表的描述信息
tableType:用于区分是表还是视图,两个取值:table或view。
isTemporary:是否是临时表或临时视图,解释一下啥是临时表,临时表就是使用Dataset或DataFrame的createOrReplaceTempView等类似的API注册的视图或表,当此次Spark任务结束后这些表就没了,再次使用的话还要再进行注册,而非临时表就是在Hive中真实存在的,开启Hive支持就能够直接使用的,本次Spark任务结束后表仍然能存在,下次启动不需要重新做任何处理就能够使用,表是持久的,这种不是临时表。
- listTables(): Dataset[Table]
查看所有表或视图,相当于show tables;
- listTables(dbName: String): Dataset[Table]
返回指定数据库下的表或视图,如果指定的数据库不存在则会抛出@throws[AnalysisException]("database does not exist")表示数据库不存在。
- getTable(tableName: String): Table
- getTable(dbName: String, tableName: String): Table
获取表的元信息,不存在则会抛出异常。
- tableExists(tableName: String): Boolean
- tableExists(dbName: String, tableName: String): Boolean
判断表或视图是否存在,返回boolean值。
- dropTempView(viewName: String): Boolean
- dropGlobalTempView(viewName: String): Boolean
使用createOrReplaceTempView类似API注册的临时视图可以使用此方法删除,如果这个视图已经被缓存过的话会自动清除缓存。
- recoverPartitions(tableName: String): Unit
- isCached(tableName: String): Boolean
用于判断一个表否已经缓存过了。
- cacheTable(tableName: String): Unit
- cacheTable(tableName: String, storageLevel: StorageLevel): Unit
用于缓存表
- uncacheTable(tableName: String): Unit
对表取消缓存
- clearCache(): Unit
清空所有缓存
- refreshTable(tableName: String): Unit
Spark为了性能考虑,对表的元数据做了缓存,所以当被缓存的表已经改变时也必须刷新元数据重新缓存。
- refreshByPath(path: String): Unit
- createTable(tableName: String, path: String): DataFrame
- createTable(tableName: String, path: String, source: String): DataFrame
- createTable(tableName: String, source: String, options: java.util.Map[String, String]): DataFrame
- createTable(tableName: String, source: String, options: Map[String, String]): DataFrame
- createTable(tableName: String, source: String, schema: StructType, options: java.util.Map[String, String]): DataFrame
- createTable(tableName: String, source: String, schema: StructType, options: Map[String, String]): DataFrame
函数相关
Catalog对函数的表示:
- /**
- * A user-defined function in Spark, as returned by `listFunctions` method in [[Catalog]].
- *
- * @param name name of the function.
- * @param database name of the database the function belongs to.
- * @param description description of the function; description can be null.
- * @param className the fully qualified class name of the function.
- * @param isTemporary whether the function is a temporary function or not.
- * @since 2.0.0
- */
- @InterfaceStability.Stable
- class Function(
- val name: String,
- @Nullable val database: String,
- @Nullable val description: String,
- val className: String,
- val isTemporary: Boolean)
- extends DefinedByConstructorParams {
- override def toString: String = {
- "Function[" +
- s"name='$name', " +
- Option(database).map { d => s"database='$d', " }.getOrElse("") +
- Option(description).map { d => s"description='$d', " }.getOrElse("") +
- s"className='$className', " +
- s"isTemporary='$isTemporary']"
- }
- }
name:函数的名字
database:函数注册在哪个数据库下,函数是跟数据库绑定的
description:对函数的描述信息,可以理解成注释
className:函数其实就是一个class,调用函数就是调用类的方法,className表示函数对应的class的全路径类名
isTemporary:是否是临时函数。
- listFunctions(): Dataset[Function]
列出当前数据库下的所有函数,包括注册的临时函数。
- listFunctions(dbName: String): Dataset[Function]
列出指定数据库下注册的所有函数,包括临时函数,如果指定的数据库不存在的话则会抛出@throws[AnalysisException]("database does not exist")表示数据库不存在。
- getFunction(functionName: String): Function
- getFunction(dbName: String, functionName: String): Function
获取函数的元信息,函数不存在则会抛出异常。
- functionExists(functionName: String): Boolean
- functionExists(dbName: String, functionName: String): Boolean
判断函数是否存在,返回boolean值。
对表或视图的列相关的操作
Catalog对列的表示:
- /**
- * A column in Spark, as returned by `listColumns` method in [[Catalog]].
- *
- * @param name name of the column.
- * @param description description of the column.
- * @param dataType data type of the column.
- * @param nullable whether the column is nullable.
- * @param isPartition whether the column is a partition column.
- * @param isBucket whether the column is a bucket column.
- * @since 2.0.0
- */
- @InterfaceStability.Stable
- class Column(
- val name: String,
- @Nullable val description: String,
- val dataType: String,
- val nullable: Boolean,
- val isPartition: Boolean,
- val isBucket: Boolean)
- extends DefinedByConstructorParams {
- override def toString: String = {
- "Column[" +
- s"name='$name', " +
- Option(description).map { d => s"description='$d', " }.getOrElse("") +
- s"dataType='$dataType', " +
- s"nullable='$nullable', " +
- s"isPartition='$isPartition', " +
- s"isBucket='$isBucket']"
- }
- }
name:列的名字
description:列的描述信息,与注释差不多
dataType:列的数据类型
nullable:列是否允许为null
isPartition:是否是分区列
isBucket:是否是桶列
- listColumns(tableName: String): Dataset[Column]
- listColumns(dbName: String, tableName: String): Dataset[Column]
列出指定的表或视图有哪些列,表不存在则抛异常。
相关资料:
1. Spark 2.0介绍:Catalog API介绍和使用
.
Spark笔记之Catalog的更多相关文章
- spark笔记 环境配置
spark笔记 spark简介 saprk 有六个核心组件: SparkCore.SparkSQL.SparkStreaming.StructedStreaming.MLlib,Graphx Spar ...
- 大数据学习——spark笔记
变量的定义 val a: Int = 1 var b = 2 方法和函数 区别:函数可以作为参数传递给方法 方法: def test(arg: Int): Int=>Int ={ 方法体 } v ...
- spark 笔记 16: BlockManager
先看一下原理性的文章:http://jerryshao.me/architecture/2013/10/08/spark-storage-module-analysis/ ,http://jerrys ...
- spark 笔记 15: ShuffleManager,shuffle map两端的stage/task的桥梁
无论是Hadoop还是spark,shuffle操作都是决定其性能的重要因素.在不能减少shuffle的情况下,使用一个好的shuffle管理器也是优化性能的重要手段. ShuffleManager的 ...
- spark 笔记 14: spark中的delay scheduling实现
延迟调度算法的实现是在TaskSetManager类中的,它通过将task存放在四个不同级别的hash表里,当有可用的资源时,resourceOffer函数的参数之一(maxLocality)就是这些 ...
- spark 笔记 12: Executor,task最后的归宿
spark的Executor是执行task的容器.和java的executor概念类似. ===================start executor runs task============ ...
- spark 笔记 11: SchedulingAlgorithm 两种调度算法的优先级比较
调度算法的最基本工作之一,就是比较两个可执行的task的优先级.spark提供的FIFO和FAIR的优先级比较在SchedulingAlgorithm这个接口体现.) { ) { ) { ) { fa ...
- spark 笔记 10: TaskScheduler相关
任务调度器的接口类.应用程序可以定制自己的调度器来执行.当前spark只实现了一个任务调度器) )))))val createTime = System.currentTimeMillis()clas ...
- spark 笔记 8: Stage
Stage 是一组独立的任务,他们在一个job中执行相同的功能(function),功能的划分是以shuffle为边界的.DAG调度器以拓扑顺序执行同一个Stage中的task. /** * A st ...
随机推荐
- SDN竞赛思考总结
SDN竞赛思考总结 2016年下半年张老师开始着手组建SDN小组,从未接触过任何网络知识的我也有幸成为小组一员.从最开始刷Openflow交换机,Get了刷交换机的新技能;到P4FPGA的无疾而终,表 ...
- 接上 操作系统java项目设计图纸 一步一步在进化
- 完善好的web项目(校园包车)
- BUG报告
Bug1 1.看到的现象:如果在注册时使用中文作为密码,并不会报错,但是登陆过程中的密码框却不能输入中文导致无法登陆. 2.期待的现象:登陆也能支持中文或在注册功能中添加输入约束. 3.二者的差异 在 ...
- php排序学习之-冒泡排序
原理:对一组数据,比较相邻数据的大小,将值小数据在前面,值大的数据放在后面. (以下都是升序排列,即从小到大排列) 举例说明: $arr = array(6, 3, 8, 2, 9, 1); $a ...
- Windows server 自带的 .net版本
1. Win2012r2 所带的版本: 2. Win2016 所带的版本 4.6 Win2019 自带的 .net版本为: 4.7 4. 然后比较 Win2008r2sp1 使用的是 .net3.5 ...
- Java 8新特性之接口改善(八恶人-1)
Daisy Donergue 多莫歌·黛西 “By woman, you mean her?” 她也能叫女人? Java 8在13年9月发布,写这篇博文的时间已经是17年12月份了.来的有点晚,但是有 ...
- 搜索引擎(Solr-搜索详解)
学习目标 1.掌握SOLR的搜索工作流程: 2.掌握solr搜索的表示语法及查询解析器 3.熟悉solr搜索的JSON格式 API Solr搜索流程介绍 回顾,使用 lucene进行搜索的步骤: So ...
- LCP 模板
LCP Description 给定串 \(S\) . \(m\) 组询问 \((X, Y, L, R)\): 求 \(S[X,Y]\) 与 \(S[L,R]\) 的最长公共前缀. Input 第一行 ...
- 洛谷P3241 开店
题意:紫妹和幽香是17岁的少女,喜欢可爱的东西. 给定一棵树,有点权,边权.每次求所有权值在[l, r]范围内的点到点x的距离和.强制在线. 解:动态点分治怎么搞啊...... 一开始想的是权值的限制 ...