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【spark, Hive, Hadoop, yarn】汇总



2018年03月27日    Author:Guofei

文章归类: 0x11_算法平台    文章编号: 153

版权声明：本文作者是郭飞。转载随意，但需要标明原文链接，并通知本人 ✉
原文链接：https://www.guofei.site/2018/03/27/spark.html


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xmind文档

Spark

spark基本配置

from pyspark.sql import SparkSession
import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON']="/usr/bin/python"
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON']="/usr/bin/python"

spark = (SparkSession
    .builder
    .appName("mytest")
    .enableHiveSupport()
    .config("spark.executor.instances", "50")
    .config("spark.executor.memory","4g")
    .config("spark.executor.cores","2")
    .config("spark.driver.memory","4g")
    .config("spark.sql.shuffle.partitions","500")
    .getOrCreate())
spark.sparkContext.uiWebUrl # Spark Web UI
spark.sparkContext.applicationId

cluster 模式下，想要提交多脚本，除了提交时附加外，还可以这样 spark.sparkContext.addPyFile('你的文件.py')

Hive to Spark

spark.sql('select ...')

Spark to Hive

  • 插入普通表 
    df_data.registerTempTable('table2')
spark.sql('create table tmp.tmp_test_pyspark2hive as select * from table2')
  • 静态插入分区表 
    df_data.registerTempTable('table2')
spark.sql('''
INSERT OVERWRITE TABLE tmp.tmp_test PARTITION(dt='2018-05-02')
select * from tmp_test
''')
  • 动态插入分区表 
    # 需要先把partition.mode配置为nonstrict
spark.conf.set("hive.exec.dynamic.partition", "true")
spark.conf.set("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
# 也可以在启用 SparkSession 时设置
# spark=SparkSession.builder.appName("tmp_test").\
#     config("hive.exec.dynamic.partition", "true").\
#     config("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict").\
#     enableHiveSupport().getOrCreate()
df_data.registerTempTable('table2')
spark.sql('''
INSERT OVERWRITE TABLE tmp.tmp_tmp_test PARTITION(a,b)
SELECT c,d,e,a,b
FROM tmp_test
''')
  • saveAsTable 
    df1_2.write.mode('overwrite').format('orc').partitionBy('dt').saveAsTable('tmp.tmp_test_guofei')
# `append`, `overwrite`, `errorifexists`, `ignore`
# 'overwrite' ：普通表:被覆盖，分区表所有分区被覆盖（相当于先清除数据，然后写入数据）
# 'append'  ： 无论是普通表还是分区表，原数据不会丢失，新数据也不会少
# 往往想要覆盖所涉及的分区，未涉及到的分区不变，两种方法：
# 1. 上面的sql语句去 overwrite  
# 2. 先用命令drop相关分区，然后 append ：
# spark.sql('''
# ALTER TABLE tablename DROP IF EXISTS PARTITION(dt='{cal_dt_str}')
# '''.format(cal_dt_str=cal_dt_str))
# 项目上，往往需要在建表后添加个人信息，spark.sql("ALTER TABLE tmp.tmp_test SET TBLPROPERTIES ('author' = 'guofei')")
  • insertInto 
    df.repartition('col1').write.insertInto('app.app_guofei8_test9', overwrite=True)
# 1. 表必须已经存在
# 2. 其它效果与 saveAsTable 一样

Spark与pandas

df_data.toPandas() # 返回 pandas.DataFrame 类型
spark.createDataFrame(<pd.DataFrame>) # 返回 spark.DataFrame 类型

DataFrame 与 RDD

rdd1=df_data.rdd
spark.createDataFrame(rdd1)

Spark与HDFS

df.write.save(path="/user/mart_rmb/user/guofei8/skulist_test.csv", format='csv', mode='overwrite', header=True)
df_a = spark.read.load(path="/user/mart_rmb/user/guofei8/skulist_test.csv", format="csv", header=True)

TODO: 这个版本，比之前写的版本要简洁，但脑图还没更新

spark与硬盘文件

<pd.DataFrame>.to_csv('') # pandas 存储到本地csv
os.system("hive -e 'select * from ...'>test.csv") # hive存储到本地csv

Hive

bash中的hive基本操作

hive -e "select * from table1" # 把查询的结果打印在控制台上。  
# `-e` SQL from command line
# `-S` Silent mode  
hive -e "select * from table1" > data.csv #会将查询的结果保存到 data.csv
hive -S -e "select * from table1" > data.csv
# `-S` Silent mode，效果是不会在屏幕上打印OK和数据条数
hive -f sqlfile.sql # 执行文件中的sql
# `-f` SQL from files

硬盘文件到hive

create table if not exists mytable(key INT,value STRING)
ROW FOWMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
LOAD DATA LOCAL INPATH 'test.csv' INTO TABLE mytable;

Hive常用命令

  • 添加一列 
    alter table dev.table_name add COLUMNS (col1 double COMMENT '注释1',
col2 double COMMENT '注释2'
);

hadoop hdfs常用命令

hadoop fs # 查看Hadoop HDFS支持的所有命令

hadoop fs -ls # 列出目录及文件信息
hadoop fs -ls /user/abc # 列出指定目录信息
hadoop fs -ls -R # 循环列出目录、子目录及文件信息


# 本地复制
hadoop fs -put test.txt /user/sunlightcs
# 将本地文件系统的test.txt复制到HDFS文件系统的/user/sunlightcs目录下
hadoop fs -get /user/sunlightcs/test.txt
# 将HDFS中的test.txt复制到本地文件系统中，与-put命令相反


# 查看内容
hadoop fs -cat /user/sunlightcs/test.txt
# 查看HDFS文件系统里test.txt的内容
hadoop fs -tail /user/sunlightcs/test.txt
# 查看最后1KB的内容


# mkdir
hadoop fs -mkdir <path>

# 删除
hadoop fs -rm /user/sunlightcs/test.txt
# 从HDFS文件系统删除test.txt文件，rm命令也可以删除空目录
hadoop fs -rm -R /user/sunlightcs
# 递归删除（删除/user/sunlightcs目录以及所有子目录）

# 复制
hadoop fs -cp SRC [SRC …] DST
# 将文件从SRC复制到DST，如果指定了多个SRC，则DST必须为一个目录

# 移动
hadoop fs -mv URI [URI …] <dest>
# 把一个路径移动到另一个路径


# 统计文件数量
hadoop fs -count [-q] PATH
# 查看PATH目录下，子目录数、文件数、文件大小、文件名/目录名
# TODO: 还不知道-q什么效果
hadoop fs -du PATH
# 显示该目录下每个文件或目录的大小（只显示下一级目录和文件）
hadoop fs -du -s PATH
# 类似于du，PATH为目录时，会显示该目录的总大小（只显示一个目录）


# hadoop fs -chgrp [-R] /user/sunlightcs
# 修改HDFS系统中/user/sunlightcs目录所属群组，选项-R递归执行，跟linux命令一样
#
# hadoop fs -chown [-R] /user/sunlightcs
# 修改HDFS系统中/user/sunlightcs目录拥有者，选项-R递归执行
#
# hadoop fs -chmod [-R] MODE /user/sunlightcs
# 修改HDFS系统中/user/sunlightcs目录权限，MODE可以为相应权限的3位数或+/-{rwx}，选项-R递归执行
#
# hadoop fs -expunge
# 清空回收站，文件被删除时，它首先会移到临时目录.Trash/中，当超过延迟时间之后，文件才会被永久删除
#
# hadoop fs -getmerge SRC [SRC …] LOCALDST [addnl]     
# 获取由SRC指定的所有文件，将它们合并为单个文件，并写入本地文件系统中的LOCALDST，选项addnl将在每个文件的末尾处加上一个换行符
#
# hadoop fs -touchz PATH  
# 创建长度为0的空文件
#
# hadoop fs -test -[ezd] PATH    
# 对PATH进行如下类型的检查：
# -e PATH是否存在，如果PATH存在，返回0，否则返回1
# -z 文件是否为空，如果长度为0，返回0，否则返回1
# -d 是否为目录，如果PATH为目录，返回0，否则返回1
#
# hadoop fs -text PATH
# 显示文件的内容，当文件为文本文件时，等同于cat，文件为压缩格式（gzip以及hadoop的二进制序列文件格式）时，会先解压缩
#
# hadoop fs -help ls
# 查看某个[ls]命令的帮助文档

yarn

yarn application -kill application_id # 杀掉一个 job

参考文献

https://blog.csdn.net/wy250229163/article/details/52354278
https://databricks.com/blog/2016/08/15/how-to-use-sparksession-in-apache-spark-2-0.html
https://blog.csdn.net/gz747622641/article/details/54133728

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