CatalogManager维护了所有Catalog实例的键值对信息,能够根据catalog名称返回对应的Catalog实例,其中有一个固定的名字叫spark_catalog,用于当前默认的Catalog实例实现,该示例就是V2SessionCatalog,它代理了普通的SessionCatalog,因此,在使用时,即使什么Catalog都不注册,Spark也会根据默认的Catalog实例加载Hive数据源。但是V2SessionC...
其计算处理的数据源,可以以插件的形式支持很多种数据源,这其中自然也包括hive,spark 在推广面世之初就主动拥抱hive,使用spark来处理分析存储在hive中的数据时,这种模式就称为为Spark on Hive。这种方式是是Spark主动拥抱Hive实现基于Hive使用。 Spark + Spark Hive Catalog。这是spark和hive结合的一种新形势,随着数据...
图1. CatalogFunction结构体 图2. 注册加载函数逻辑 Hive的HiveSessionCatalog是继承Spark的SessionCatalog,对Spark的基本功能做了一层装饰以适配Hive的基本功能,其中包括函数功能。HiveSimpleUDF对应UDF,HiveGenericUDF对应GenericUDF,HiveUDAFFunction对应AbstractGenericUDAFResolve以及UDAF,HiveGenericUDTF对应GenericUDTF 图3....
由于在处理分析时针对的对象是table, 而table的底层对应的才是hdfs/s3上的文件/对象,所以我们需要维护这种table到文件/对象的映射关系,而spark自身就提供了 spark hive catalog来维护这种table到文件/对象的映射关系。注意这里的spark hive catalog,其本质是使用了hive 的 metasore 相关 api来读写表到文件/对象的映射...
在此方法中,如果数据源表存在于Spark-catalog中,则使用save方法参数中的模式来确定如何插入。如果表不在Spark-catalog中,我们总是会覆盖它(比如JDBC数据源中的一个表),因为spark可以整合hive,所以hive中的表在Spark-catalog中,但比如spark创建的临时表,就不在Spark-catalog中。如果表在Spark-catalog中,则追加。
spark + spark hive catalog。这是spark和hive结合的一种新形势,随着数据湖相关技术的进一步发展,这种模式现在在市场上受到了越来越多用户的青睐。其本质是,数据以orc/parquet/delta lake等格式存储在分布式文件系统如hdfs或对象存储系统如s3中,然后通过使用spark计算引擎提供的scala/java/python等api或spark 语法规范的...
1.8.3使用Hive Catalog管理Iceberg表 使用Hive Catalog管理Iceberg表默认数据存储在Hive对应的Warehouse目录下,在Hive中会自动创建对应的Iceberg表,SparkSQL 相当于是Hive客户端,需要额外设置“iceberg.engine.hive.enabled”属性为true,否则在Hive对应的Iceberg格式表中查询不到数据。
以下操作主要是SparkSQL操作Iceberg,同样Spark中支持两种Catalog的设置:hive和hadoop,Hive Catalog就是iceberg表存储使用Hive默认的数据路径,Hadoop Catalog需要指定Iceberg格式表存储路径。 在SparkSQL代码中通过以下方式来指定使用的Catalog: 代码语言:javascript 复制 val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master...
Databricks 收购 Iceberg 背后公司 Tabular 后,Unity Catalog、Apache Gravitino 等元数据技术更是被提到了新的高度,用于统一解决 Data + AI 的数据管理,Hive metastore 也将会被逐渐替代。而 hiveserver2 抛开 Hive 计算引擎本身的没落,自身稳定性不足也比较突出,尤其在资源隔离、限流控制等方面。
原因二:打开了Hive的catalog配置。 解决措施 原因一的解决措施:请创建表。 原因二的解决措施:去掉catalog配置。报错示例如下,需要去掉enableHiveSupport()。 spark = SparkSession.builder.appName(app_name).enableHiveSupport().getOrCreate() 运行Spark作业时,报错Shutdown hook called before final status was repo...