Pyspark中catalog的作用与常用方法

文章目录

• Pyspark catalog用法
• • catalog 介绍
  • cache 缓存表
  • uncache 清除缓存表
  • cleanCache 清理所有缓存表
  • createExternalTable 创建外部表
  • currentDatabase 返回当前默认库
  • tableExists 检查数据表是否存在，包含临时视图
  • databaseExists 检查数据库是否存在
  • dropGlobalTempView 删除全局临时视图
  • dropTempView 删除临时视图
  • functionExists 检查函数是否存在
  • getDatabase 获取具有指定名称的数据库
  • getFunction 获取方法
  • getTable 获取数据表
  • isCached 检查是否缓存成功
  • listCatalogs 列出可用的catalogs
  • listColumns 返回数据表的列信息
  • listDatabases 获取数据库列表
  • listTables 获取数据表，包含临时视图
  • setCurrentDatabase 设置当前数据库
  • refreshTable 刷新缓存
  • refreshByPath 刷新路径
  • recoverPartitions 恢复分区

Pyspark catalog用法

catalog 介绍

Catalog是Spark中用于管理元数据信息的接口，这些元数据可能包括库、内部或外部表、函数、表列及临时视图等。

总的来说，PySpark Catalogs是PySpark框架中用于管理和查询元数据的重要组件，它使得Python用户能够更有效地利用PySpark进行大数据处理和分析。

spark = SparkSession.builder.appName('LDSX_TEST') \
            .config('hive.metastore.uris', 'thrift://hadoop01:9083') \
            .config('spark.master',"local[2]" ) \
            .enableHiveSupport().getOrCreate()

cache 缓存表

可以设置缓存等级，默认缓存等级为MEMORY_AND_DISK,是数据表级别的缓存，跟缓存dataframe存在区别,

设置不存在的表报错

# 缓存数据表
spark.catalog.cacheTable('ldsx_test.ldsx_table_one')
#检查是否缓存成功
ldsx = spark.catalog.isCached('ldsx_test.ldsx_table_one')
>True

uncache 清除缓存表

当表不存在数据库会报错

spark.catalog.uncacheTable("ldsx_test.ldsx_table_one")

cleanCache 清理所有缓存表

spark.catalog.clearCache()

createExternalTable 创建外部表

# spark.catalog.createExternalTable(
    #     tableName='ldsx_test_table',
    #     path = './ldsx_one.csv',
    #     database='ldsx_test',
    #
    # )

currentDatabase 返回当前默认库

返回当前默认所在数据库spark.catalog.setCurrentDatabase 设置所在数据库

data = spark.catalog.currentDatabase()

tableExists 检查数据表是否存在，包含临时视图

data = spark.catalog.tableExists('ldsx_test.ldsx_table_one')
>True

databaseExists 检查数据库是否存在

data = spark.catalog.databaseExists('ldsx_test')

dropGlobalTempView 删除全局临时视图

全局临时表查找时候需要指向global_temp

要删除的表不存在报错

#创建全局临时表
spark.createDataFrame([(1, 1)]).createGlobalTempView("my_table")
#注意查询时候需要指向 global_temp
spark.sql('select * from global_temp.my_table').show()
#删除全局临时
ldsx= spark.catalog.dropGlobalTempView("my_table")

dropTempView 删除临时视图

要删除的表不存在报错

#创建临时表
spark.createDataFrame([(1, 1)]).createTempView("my_table")
spark.sql('select * from my_table').show()
#删除临时表
ldsx = spark.catalog.dropTempView("my_table")

functionExists 检查函数是否存在

spark.catalog.functionExists("count")
>True

getDatabase 获取具有指定名称的数据库

data = spark.catalog.getDatabase("ldsx_test")
print(data)
>>Database(name='ldsx_test', catalog='spark_catalog', description='', locationUri='hdfs://master:7171/home/ldsx/opt/hadoopData/hive_data/ldsx_test.db')

getFunction 获取方法

获取不到方法报错

spark.sql("CREATE FUNCTION my_func1 AS 'test.org.apache.spark.sql.MyDoubleAvg'")
data = spark.catalog.getFunction("my_func1")
print(data)
>>Function(name='my_func1', catalog='spark_catalog', namespace=['default'], description='N/A.', className='test.org.apache.spark.sql.MyDoubleAvg', isTemporary=False)

getTable 获取数据表

获取不到表报错

data = spark.catalog.getTable("ldsx_table_one")
print(data)
>>Table(name='ldsx_table_one', catalog='spark_catalog', namespace=['ldsx_test'], description=None, tableType='MANAGED', isTemporary=False)

isCached 检查是否缓存成功

# 缓存数据表
spark.catalog.cacheTable('ldsx_test.ldsx_table_one')
data = spark.catalog.isCached('ldsx_test.ldsx_table_one')
>True

listCatalogs 列出可用的catalogs

catalogs =  spark.catalog.listCatalogs()
print(catalogs)

listColumns 返回数据表的列信息

# 参数：数据表，数据库
catalogs =  spark.catalog.listColumns('ldsx_table_one','ldsx_test')
print(catalogs)
>>    [Column(name='age', description='??', dataType='string', nullable=True, isPartition=False, isBucket=False),
     Column(name='name', description='??', dataType='string', nullable=True, isPartition=False, isBucket=False),
     Column(name='fraction', description='??', dataType='string', nullable=True, isPartition=False, isBucket=False),
     Column(name='class', description='??', dataType='string', nullable=True, isPartition=False, isBucket=False),
     Column(name='gender', description='??', dataType='string', nullable=True, isPartition=False, isBucket=False)]

listDatabases 获取数据库列表

data1 = spark.catalog.listDatabases()
print(data1)
>>[Database(name='default', catalog='spark_catalog', description='Default Hive database',
          locationUri='hdfs://master:7171/home/ldsx/opt/hadoopData/hive_data'),
Database(name='ldsx_test', catalog='spark_catalog', description='',
          locationUri='hdfs://master:7171/home/ldsx/opt/hadoopData/hive_data/ldsx_test.db')]

listTables 获取数据表，包含临时视图

# 展示数据库中数据表以及临时视图
spark.catalog.setCurrentDatabase('ldsx_test')
spark.createDataFrame([(1,1)]).createTempView('TEST')
data = spark.catalog.listTables()
print(data)
>>[Table(name='ldsx_table_one', catalog='spark_catalog', namespace=['ldsx_test'], description=None,
           tableType='MANAGED', isTemporary=False),
     Table(name='TEST', catalog=None, namespace=[], description=None, tableType='TEMPORARY', isTemporary=True)]

setCurrentDatabase 设置当前数据库

spark.catalog.setCurrentDatabase('ldsx_test')
data = spark.catalog.currentDatabase()
print(data)
>> ldsx_test

refreshTable 刷新缓存

看官网案例是，刷新已经缓存的表
当一个表执行了cacheTable后，元数据有变动使用refreshTable进行元数据刷新

refreshByPath 刷新路径

# 假设有一个 Hive 表，其数据存储在 HDFS 上的某个路径
path = "/user/hive/warehouse/mydb.db/mytable"
# 刷新该路径下的表或分区信息
spark.catalog.refreshByPath(path)
df = spark.sql("SELECT * FROM mydb.mytable")
df.show()

recoverPartitions 恢复分区

recoverPartitions尝试恢复 Hive 表中丢失的分区信息，实际使用后更新