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我正在尝试熟悉 Apache Iceberg，但在理解如何使用 Spark SQL 将一些外部数据写入表时遇到了一些麻烦。

  • 我有一个文件one.csv，位于/data目录中
  • 我的 Iceberg 目录配置为指向此目录/warehouse
  • 我想将此one.csv写入Apache Iceberg 表（最好使用 Spark SQL）

甚至可以使用 Spark SQL 读取外部数据吗？然后把它写到冰山表上？我必须使用 scala 或 python 来执行此操作吗？我已经阅读了大量 Iceberg 和 Spark 3.0.1 文档，但也许我遗漏了一些东西。

代码更新

这是一些我希望对您有所帮助的代码

spark.conf.set("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.spark_catalog.type", "hive")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.local", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.local.type", "hadoop")
spark.conf.set("spark.sql.catalog.local.warehouse", "data/warehouse")

我有需要使用的数据，位于/one/one.csv目录中

如何使用 Spark 将其放入 Iceberg 表中？所有这些都可以完全使用 SparkSQL 完成吗？

spark.sql(
"""
CREATE or REPLACE TABLE local.db.one
USING iceberg
AS SELECT * FROM `/one/one.csv`
"""
)

然后目标是我可以直接使用这个冰山表，例如：

select * from local.db.one

这将为我提供/one/one.csv文件中的所有内容。

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要使用 SparkSQL，请将文件读入数据帧，然后将其注册为临时视图。这个临时视图现在可以在 SQL 中引用为：

var df = spark.read.format("csv").load("/data/one.csv")
df.createOrReplaceTempView("tempview");

spark.sql("CREATE or REPLACE TABLE local.db.one USING iceberg AS SELECT * FROM tempview");

要回答您的其他问题，不需要 Scala 或 Python；上面的例子是在 Java 中。

于 2021-08-31T13:09:30.120 回答
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val sparkConf = new SparkConf()
sparkConf.set("spark.sql.extensions", "org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions")
sparkConf.set("spark.sql.catalog.spark_catalog", "org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog")
sparkConf.set("spark.sql.catalog.spark_catalog.type", "hive")
sparkConf.set("spark.sql.catalog.hive_catalog", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog")
sparkConf.set("spark.sql.catalog.hive_catalog.type", "hadoop")
sparkConf.set("spark.sql.catalog.hive_catalog.warehouse", "hdfs://host:port/user/hive/warehouse")
sparkConf.set("hive.metastore.uris", "thrift://host:19083")
sparkConf.set("spark.sql.catalog.hive_prod", " org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog")
sparkConf.set("spark.sql.catalog.hive_prod.type", "hive")
sparkConf.set("spark.sql.catalog.hive_prod.uri", "thrift://host:19083")
sparkConf.set("hive.metastore.warehouse.dir", "hdfs://host:port/user/hive/warehouse")
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
  .enableHiveSupport()
  .config(sparkConf)
  .master("yarn")
  .appName("kafkaTableTest")
  .getOrCreate()

spark.sql(
  """
    |
    |create table if not exists hive_catalog.icebergdb.kafkatest1(
    |    company_id int,
    |    event string,
    |    event_time timestamp,
    |    position_id int,
    |    user_id int
    |)using iceberg
    |PARTITIONED BY (days(event_time))
    |""".stripMargin)

import spark.implicits._



val df: DataFrame = spark.readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "kafka_server")
  .option("subscribe", "topic")
  .option("startingOffsets", "latest")
  .load()
//.selectExpr("cast (value as string)")

val value: DataFrame = df.selectExpr("CAST(value AS STRING)")
  .as[String]
  .map(data => {
    val json_str: JSONObject = JSON.parseObject(data)
    val company_id: Integer = json_str.getInteger("company_id")
    val event: String = json_str.getString("event")
    val event_time: String = json_str.getString("event_time")
    val position_id: Integer = json_str.getInteger("position_id")
    val user_id: Integer = json_str.getInteger("user_id")
    (company_id, event, event_time, position_id, user_id)
  })
  .toDF("company_id", "event", "event_time", "position_id", "user_id")



value.createOrReplaceTempView("table")

spark.sql(
  """
    |select
    | company_id,
    | event,
    | to_timestamp(event_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as event_time,
    | position_id,
    | user_id
    |from table
    |""".stripMargin)
  .writeStream
  .format("iceberg")
  .outputMode("append")
  .trigger(Trigger.ProcessingTime(1, TimeUnit.MINUTES))
  .option("path","hive_catalog.icebergdb.kafkatest1") // tablePath: catalog.db.tableName
  .option("checkpointLocation","hdfspath")
  .start()
  .awaitTermination()

此示例是从 Kafka 读取数据并将数据写入 Iceberg 表

于 2021-11-16T03:45:59.917 回答