Iceberg从入门到精通系列之二十三：Spark查询

Iceberg从入门到精通系列之二十三：Spark查询

要在 Spark 中使用 Iceberg，请首先配置 Spark 目录。 Iceberg 使用 Apache Spark 的 DataSourceV2 API 来实现数据源和目录。

一、使用 SQL 查询

在 Spark 3 中，表使用包含目录名称的标识符。

SELECT*FROM prod.db.table;-- catalog: prod, namespace: db, table: table

元数据表（例如历史记录和快照）可以使用 Iceberg 表名称作为命名空间。

例如，要从文件元数据表中读取 prod.db.table：

SELECT*FROM prod.db.table.files;

二、使用 DataFrame 进行查询

使用DataFrame进行查询

val df = spark.table("prod.db.table")

使用 DataFrameReader 的目录

路径和表名可以使用 Spark 的 DataFrameReader 接口加载。如何加载表取决于如何指定标识符。当使用spark.read.format(“iceberg”).load(table)或spark.table(table)时，表变量可以采用多种形式，如下所示：

• file:///path/to/table：在给定路径加载 HadoopTable
• tablename：加载currentCatalog.currentNamespace.tablename
• Catalog.tablename：从指定目录加载表名。
• namespace.tablename：从当前目录加载namespace.tablename
• Catalog.namespace.tablename：从指定目录加载namespace.tablename。
• namespace1.namespace2.tablename：从当前目录加载namespace1.namespace2.tablename

上面的列表是按优先顺序排列的。例如：匹配的目录将优先于任何名称空间解析。

三、Time travel

1.SQL
Spark 3.3 及更高版本支持使用 TIMESTAMP AS OF 或 VERSION AS OF 子句在 SQL 查询中进行时间旅行。 VERSION AS OF 子句可以包含长快照 ID 或字符串分支或标记名称。

注意：如果分支或标签的名称与快照 ID 相同，则选择进行时间旅行的快照是具有给定快照 ID 的快照。例如，考虑这样的情况：有一个名为“1”的标签，它引用 ID 为 2 的快照。如果版本旅行子句是 VERSION AS OF“1”，则将对 ID 为 1 的快照进行时间旅行。如果如果不需要，请使用明确定义的前缀（例如“snapshot-1”）重命名标记或分支。

-- time travel to October 26, 1986 at 01:21:00SELECT*FROM prod.db.tableTIMESTAMPASOF'1986-10-26 01:21:00';-- time travel to snapshot with id 10963874102873LSELECT*FROM prod.db.table VERSION ASOF10963874102873;-- time travel to the head snapshot of audit-branchSELECT*FROM prod.db.table VERSION ASOF'audit-branch';-- time travel to the snapshot referenced by the tag historical-snapshotSELECT*FROM prod.db.table VERSION ASOF'historical-snapshot';

此外，还支持 FOR SYSTEM_TIME AS OF 和 FOR SYSTEM_VERSION AS OF 子句：

SELECT*FROM prod.db.tableFOR SYSTEM_TIME ASOF'1986-10-26 01:21:00';SELECT*FROM prod.db.tableFOR SYSTEM_VERSION ASOF10963874102873;SELECT*FROM prod.db.tableFOR SYSTEM_VERSION ASOF'audit-branch';SELECT*FROM prod.db.tableFOR SYSTEM_VERSION ASOF'historical-snapshot';

时间戳也可以作为 Unix 时间戳提供，以秒为单位：

-- timestamp in secondsSELECT*FROM prod.db.tableTIMESTAMPASOF499162860;SELECT*FROM prod.db.tableFOR SYSTEM_TIME ASOF499162860;

2.DataFrame

要在 DataFrame API 中选择特定表快照或某个时间的快照，Iceberg 支持四种 Spark 读取选项：

• snapshot-id 选择特定的表快照
• as-of-timestamp 选择时间戳处的当前快照（以毫秒为单位）
• 分支选择指定分支的头快照。请注意，当前分支不能与 as-of 时间戳组合。
• tag 选择与指定标签关联的快照。标签不能与当前时间戳组合。

// time travel to October 26, 1986 at 01:21:00
spark.read.option("as-of-timestamp","499162860000").format("iceberg").load("path/to/table")

// time travel to snapshot with ID 10963874102873L
spark.read.option("snapshot-id",10963874102873L).format("iceberg").load("path/to/table")

// time travel to tag historical-snapshot
spark.read.option(SparkReadOptions.TAG,"historical-snapshot").format("iceberg").load("path/to/table")

// time travel to the head snapshot of audit-branch
spark.read.option(SparkReadOptions.BRANCH,"audit-branch").format("iceberg").load("path/to/table")

Spark 3.0及更早版本不支持在DataFrameReader命令中使用带表的选项。所有选项都将被默默忽略。尝试时间旅行或使用其他选项时请勿使用表格。请参阅 SPARK-32592。

四.Incremental read

要增量读取附加数据，请使用：

• start-snapshot-id 增量扫描中使用的启动快照 ID（独占）。
• end-snapshot-id 增量扫描（含）中使用的结束快照 ID。这是可选的。省略它将默认为当前快照。

// get the data added after start-snapshot-id (10963874102873L) until end-snapshot-id (63874143573109L)
spark.read().format("iceberg").option("start-snapshot-id","10963874102873").option("end-snapshot-id","63874143573109").load("path/to/table")

目前仅获取追加操作的数据。不支持替换、覆盖、删除操作。增量读取适用于 V1 和 V2 格式版本。 Spark的SQL语法不支持增量读取。

五、检查表

要检查表的历史记录、快照和其他元数据，Iceberg 支持元数据表。

元数据表通过在原表名后添加元数据表名来标识。例如，使用 db.table.history 读取 db.table 的历史记录。

对于 Spark 3（3.2 之前的版本），Spark 会话目录不支持具有多部分标识符的表名称，例如 Catalog.database.table.metadata。作为解决方法，请配置 org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog，或使用 Spark DataFrameReader API。

六、History

显示表历史记录：

SELECT*FROM prod.db.table.history;

七、元数据日志条目

显示表元数据日志条目：

SELECT*from prod.db.table.metadata_log_entries;

八、Snapshots

显示表的有效快照：

SELECT*FROM prod.db.table.snapshots;

您还可以将快照加入表历史记录中。例如，此查询将显示表历史记录，以及写入每个快照的应用程序 ID：

select
    h.made_current_at,
    s.operation,
    h.snapshot_id,
    h.is_current_ancestor,
    s.summary['spark.app.id']from prod.db.table.history h
join prod.db.table.snapshots s
  on h.snapshot_id = s.snapshot_id
orderby made_current_at

九、Files

显示表的当前文件：

SELECT*FROM prod.db.table.files;

内容是指数据文件存储的内容类型： 0 数据 1 位置删除 2 相等删除

要仅显示数据文件或删除文件，请分别查询 prod.db.table.data_files 和 prod.db.table.delete_files。要显示所有跟踪快照中的所有文件、数据文件和删除文件，请分别查询 prod.db.table.all_files、prod.db.table.all_data_files 和 prod.db.table.all_delete_files。

十、Manifests

要显示表的当前文件清单：

SELECT*FROM prod.db.table.manifests;

• 清单表的partition_summaries列中的字段对应于清单列表中的field_summary结构，顺序如下： - 包含空值- 包含_nan- 下界- 上限
• contains_nan 可能返回 null，这表明该信息无法从文件的元数据中获得。当从 V1 表读取时，通常会发生这种情况，其中 contains_nan 未填充。

十一、Partitions

显示表的当前分区：

SELECT*FROM prod.db.table.partitions;

对于未分区表，分区表将不包含分区和spec_id字段。

分区元数据表显示当前快照中包含数据文件或删除文件的分区。但是，不应用删除文件，因此在某些情况下，即使分区的所有数据行都被删除文件标记为已删除，也可能会显示分区。

十二、所有元数据表

这些表是特定于当前快照的元数据表的并集，并返回所有快照的元数据。

“所有”元数据表可能会为每个数据文件或清单文件生成多于一行，因为元数据文件可能是多个表快照的一部分。

所有数据文件
要显示表的所有数据文件和每个文件的元数据：

SELECT*FROM prod.db.table.all_data_files;

All Manifests
要显示表的所有清单文件：

SELECT*FROM prod.db.table.all_manifests;

清单表的partition_summaries列中的字段对应于清单列表中的field_summary结构，顺序如下：

• 包含空值
• 包含_nan
• 下界
• 上限

contains_nan 可能返回 null，这表明该信息无法从文件的元数据中获得。当从 V1 表读取时，通常会发生这种情况，其中 contains_nan 未填充。

十三、参考

要显示表的已知快照引用：

SELECT*FROM prod.db.table.refs;

使用 DataFrame 检查
可以使用 DataFrameReader API 加载元数据表：

// named metastore table
spark.read.format("iceberg").load("db.table.files")// Hadoop path table
spark.read.format("iceberg").load("hdfs://nn:8020/path/to/table#files")

十四、使用元数据表进行时间旅行

要使用时间旅行功能检查表的元数据：

-- get the table's file manifests at timestamp Sep 20, 2021 08:00:00SELECT*FROM prod.db.table.manifests TIMESTAMPASOF'2021-09-20 08:00:00';-- get the table's partitions with snapshot id 10963874102873LSELECT*FROM prod.db.table.partitions VERSION ASOF10963874102873;

还可以使用 DataFrameReader API 通过时间旅行来检查元数据表：

// load the table's file metadata at snapshot-id 10963874102873 as DataFrame
spark.read.format("iceberg").option("snapshot-id",10963874102873L).load("db.table.files")