2.数据湖DeltaLake之DDL操作

淡淡的烟草味﹌ 2022-11-20 04:55 270阅读 0赞

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前面讲了delta lake简介，特性及基本操作。本文主要是讲DeltaLake的DDL操作，实际上是依赖于spark datasourcev2 和catalog API（3.0+）的，所以Deltalake整合spark的时候最好是3.0开始吧，正好最近spark 3.0也发布了。

对创建sparksession有点要求，需要加上两个配置：

valspark = SparkSession  .builder()  .appName(this.getClass.getCanonicalName)  .master("local[2]")  .config("spark.sql.extensions", "io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension")  .config("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.spark.sql.delta.catalog.DeltaCatalog") .getOrCreate()

**1. 创建表**

deltalake创建一张表有两种方式：

1). DataFrameWriter，这个大家不陌生，spark默认写文件的方式。

df.write.format("delta").saveAsTable("events") // create table in the metastore
    df.write.format("delta").save("/delta/events") // create table by path

2). DeltaLake也支持使用spark sql新的DDL操作来创建表，CREATE TABLE.

-- Create table in the metastoreCREATE TABLE events (  date DATE,  eventId STRING,  eventType STRING,  data STRING)USING DELTA

当创建使用Deltalake在metastore中创建一张表的时候，会在metastore中记录数据的位置信息。这样好处很明显，其他人使用的时候就比较方便查找,不用关注数据的真是存储位置。然而，metastore里不会存储数据内容是否有效。

**2.数据分区**

生产中使用构建数仓的时候会对数据进行分区操作，加速查询，优化DML操作。使用Delta lake创建分区表的时候，只需要指定一个分区列即可。下面是一个按照常见的按照时间进行分区的例子：

1).DDL操作

-- Create table in the metastoreCREATE TABLE events ( date DATE, eventId STRING, eventType STRING, data STRING)USING DELTAPARTITIONED BY (date)LOCATION '/delta/events'

2).Scala API

df.write.format("delta").partitionBy("date").saveAsTable("events")     // create table in the metastore
    df.write.format("delta").partitionBy("date").save("/delta/events")  // create table by path

**3.指定存储位置**

其实，我们可以控制Delta lake的表数据文件的存储位置，在写DDL的时候可以指定path。

这个其实很像hive 的外部表的功能，指定位置的delta lake的表，可以视为是不会被metastore管理的，这种表在删除的时候，不会被真实删除数据。

假设创建Delta lake表的时候，指定的路径里数据文件已经存在，创建的时候delta lake 会做以下事情：

1).如果你仅仅在创建的时候指定了表名称和路径，如下：

`CREATE TABLE events``USING DELTA``LOCATION '/delta/events'`

hive metastore的表会自动从存在的数据中推断出schema，partition，和属性。该功能可用于将数据导入metastore中。

2).假设你指定了一些配置（schema，partition，或者表的属性），delta lake只会从已有数据中识别出你指定的配置信息，而不是全部配置。假设你指定的配置在已有数据中不存在，那么会抛出不一致异常。

**3.读数据**

数据可以直接支持sql查询，老spark用户也可以直接使用dataframe api去查询数据。

sql查询

SELECT * FROM events -- query table in the metastore
    SELECT * FROM delta.`/delta/events` -- query table by path

dataframe查询

spark.table("events") // query table in the metastore
    spark.read.format("delta").load("/delta/events") // create table by path

dataframe会自动读取最新的数据快照，用户不需要进行refresh table。当可以使用谓词下推的时候 delta lake会自动使用分区器和统计信息进行优化查询，进而减少数据加载。

**4.写数据**

a).Append

spark自身的append模式就可以完成往已有表里追加数据：

df.write.format("delta").mode("append").save("/delta/events")
    df.write.format("delta").mode("append").saveAsTable("events")

当然，delta 也支持insert into：

INSERT INTO events SELECT * FROM newEvents

b).overwrite

delta lake也支持直接覆盖整张表，直接使用overwrite模式即可。

dataframe api如下：

df.write.format("delta").mode("overwrite").save("/delta/events")
    df.write.format("delta").mode("overwrite").saveAsTable("events")

SQL API格式如下：

INSERT OVERWRITE events SELECT * FROM newEvents

使用Dataframe的时候，也可以支持只是覆盖指定分区的数据。下面的例子就是只覆盖一月份的数据：

df.write.format("delta").mode("overwrite").option("replaceWhere", "date >= '2017-01-01' AND date <= '2017-01-31'").save("/delta/events")

这段代码会自动将数据以dataframe的形式写出到指定的deltalake表分区里，然后执行原子替换。

注意：

默认delta lake只支持数据的覆盖，不支持schema的覆盖替换。

[2._DeltaLake_DDL]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUyMDA4OTY3MQ==&mid=2247489473&idx=2&sn=66657b7c753a05a7f7abd0ef26725ce3&chksm=f9eeeee9ce9967ff13af1396ad199090274dee19c7c4f0d8546739bbb817bfe2ddf3627f0ec0&mpshare=1&scene=23&srcid=&sharer_sharetime=1593480670227&sharer_shareid=94d57563d95d90af139479e3745fcada#rd