catalog: org.apache.spark.sql.catalog.Catalog= org.apache.spark.sql.internal.CatalogImpl@17308af1 Querying the databases 我们一旦创建好catalog对象之后,我们可以使用它来查询元数据中的数据库,catalog上的API返回的结果全部都是dataset scala> catalog.listDatabases().select("name").show(false) 19/07/17 14...
scala> println(catalog.isCached("iteblog")) true 现在iteblog表已经被缓存了,所有现在的输出结构是true。 删除view 我们可以使用catalog提供的API来删除view。如果是Spark SQL情况,那么它会删除事先注册好的view;如果是hive情况,那么它会从元数据中删除表。 查询已经注册的函数 我们不仅可以使用Catalog API操作表,还...
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 ...
.appName("CatalogApiTest") .getOrCreate() //查看spark sql应用用的是哪一种catalog //目前支持hive metastore 和in-memory两种 //spark-shell默认的值为hive //spark-shell --master spark://master:7077 --conf spark.sql.catalogImplementation=in-memory spark.conf.get("spark.sql.catalogImplementation"...
Catalog Plugin 的设计文章在 Google Doc 上:SPIP: Spark API for Table Metadata。本文部分参考于这篇设计文档。 1. 背景 DataSourceV2 是 Spark 2.x 新推出的 API,主要目的是用来和外部数据存储进行集成,比如数据读写。但是这里缺少关键的一环:对表的元数据进行操作,比如创建、修改、删除表等。
使用目录 API 管理帐户资源,例如数据库和容器。 然后,可以使用 OLTP 管理容器资源中的数据。 配置目录 API 以使用 Spark 来管理 API for NoSQL 资源。 Python # Configure Catalog Apispark.conf.set("spark.sql.catalog.cosmosCatalog","com.azure.cosmos.spark.CosmosCatalog") spark.conf.set("spark.sql.cata...
SparkSession的常用API 常见的成员变量 SparkSession 的成员变量如下: 「catalog」:代表 Spark 的元数据存储系统,用于存储数据库、表、视图等元数据信息。 「conf」:代表 Spark 的配置信息,包括 Spark 的运行模式、内存配置、调度器等信息。 「emptyDataFrame」:代表一个空的 DataFrame,用于创建新 DataFrame 或初始化...
可以使用spark.catalog.createExternalTable方法创建外部表。 外部表定义目录中的元数据,但从外部存储位置获取其基础数据;通常是数据湖中的文件夹。 删除外部表不会删除基础数据。 使用Spark SQL API 查询数据 可以使用采用任何语言编写的代码中的 Spark SQL API 来查询目录中的数据。 例如,以下 PySpark 代码使用 SQL...
Spark SQL使用Catalyst的规则以及Catalog对象(能够访问数据源的表信息)来处理这些属性。首先会构建一个Unresolved Logical Plan树，然后作用一系列的规则，最后生成Logical Plan。逻辑优化 Logical plan --> Optimized Logical Plan。逻辑优化阶段使用基于规则的优化策略，比如谓词下推、投影裁剪等。经过一些列优化过后，生成...
结构化API执行概述 编写代码 Spark生成逻辑计划 Spark将逻辑计划转换成物理计划 在集群上执行物理计划 Catalyst优化器 逻辑计划 逻辑计划 最开始是尚未被解析的逻辑计划 加入了元数据Catalog,计划变得可理解了 经过逻辑优化生成优化后的逻辑计划 物理计划 物理计划 ...