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数据湖（十四）：Spark与Iceberg整合查询操作

Spark与Iceberg整合查询操作

一、DataFrame API加载Iceberg中的数据

Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame方式加载Iceberg表中的数据，可以通过spark.table(Iceberg表名)或者spark.read.format("iceberg").load("iceberg data path")来加载对应Iceberg表中的数据，操作如下：

  1. val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("test")
  2.   //指定hadoop catalog，catalog名称为hadoop_prod
  3.   .config("spark.sql.catalog.hadoop_prod", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog")
  4.   .config("spark.sql.catalog.hadoop_prod.type", "hadoop")
  5.   .config("spark.sql.catalog.hadoop_prod.warehouse", "hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg")
  6.   .config("spark.sql.extensions", "org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions")
  7.   .getOrCreate()
  9. //1.创建Iceberg表，并插入数据
  10. spark.sql(
  11.   """
  12.     |create table hadoop_prod.mydb.mytest (id int,name string,age int) using iceberg
  13.   """.stripMargin)
  14. spark.sql(
  15.   """
  16.     |insert into hadoop_prod.mydb.mytest values (1,"zs",18),(2,"ls",19),(3,"ww",20)
  17.   """.stripMargin)
  18. //1.SQL 方式读取Iceberg中的数据
  19. spark.sql("select * from hadoop_prod.mydb.mytest").show()
  21. /**
  22.   * 2.使用Spark查询Iceberg中的表除了使用sql 方式之外，还可以使用DataFrame方式,建议使用SQL方式
  23.   */
  24. //第一种方式使用DataFrame方式查询Iceberg表数据
  25. val frame1: DataFrame = spark.table("hadoop_prod.mydb.mytest")
  26. frame1.show()
  28. //第二种方式使用DataFrame加载 Iceberg表数据
  29. val frame2: DataFrame = spark.read.format("iceberg").load("hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg/mydb/mytest")
  30. frame2.show()

二、​​​​​​​查询表快照

每次向Iceberg表中commit数据都会生成对应的一个快照，我们可以通过查询“******${catalog名称}.${库名}.${Iceberg表}.snapshots******”来查询对应Iceberg表中拥有的所有快照，操作如下：

  1. //向表 hadoop_prod.mydb.mytest 中再次插入以下数据
  2. spark.sql(
  3.   """
  4.     |insert into hadoop_prod.mydb.mytest values (4,"ml",18),(5,"tq",19),(6,"gb",20)
  5.   """.stripMargin)
  7. //3.查看Iceberg表快照信息
  8. spark.sql(
  9.   """
  10.     |select * from hadoop_prod.mydb.mytest.snapshots
  11.   """.stripMargin).show(false)

结果如下：

三、查询表历史

对Iceberg表查询表历史就是查询Iceberg表快照信息内容，与查询表快照类似，通过“******${catalog名称}.${库名}.${Iceberg表}.history******”命令进行查询，操作如下：

  1. //4.查询表历史,实际上就是表快照的部分内容
  2. spark.sql(
  3.   """
  4.     |select * from hadoop_prod.mydb.mytest.history
  5.   """.stripMargin).show(false)

结果如下：

四、​​​​​​​​​​​​​​查询表data files

我们可以通过”******${catalog名称}.${库名}.${Iceberg表}.files******”命令来查询Iceberg表对应的data files 信息，操作如下：

  1. //5.查看表对应的data files
  2. spark.sql(
  3.   """
  4.     |select * from hadoop_prod.mydb.mytest.files
  5.   """.stripMargin).show(false)

结果如下：

五、​​​​​​​​​​​​​​查询Manifests

我们可以通过“******${catalog名称}.${库名}.${Iceberg表}.manifests******”来查询表对应的manifests信息，具体操作如下：

  1. //6.查看表对应的 Manifests
  2. spark.sql(
  3.   """
  4.     |select * from hadoop_prod.mydb.mytest.manifests
  5.   """.stripMargin).show(false)

结果如下：

六、​​​​​​​​​​​​​​查询指定快照数据

查询Iceberg表数据还可以指定snapshot-id来查询指定快照的数据，这种方式可以使用DataFrame Api方式来查询，Spark3.x版本之后也可以通过SQL 方式来查询，操作如下：

  1. //7.查询指定快照数据,快照ID可以通过读取json元数据文件获取
  2. spark.read
  3.   .option("snapshot-id",3368002881426159310L)
  4.   .format("iceberg")
  5.   .load("hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg/mydb/mytest")
  6.   .show()

结果如下：

Spark3.x 版本之后，SQL指定快照语法为：

CALL ${Catalog 名称}.system.set_current_snapshot("${库名.表名}",快照ID)

操作如下：

  1. //SQL 方式指定查询快照ID 数据
  2. spark.sql(
  3.   """
  4.     |call hadoop_prod.system.set_current_snapshot('mydb.mytest',3368002881426159310)
  5.   """.stripMargin)
  6. spark.sql(
  7.   """
  8.     |select * from hadoop_prod.mydb.mytest
  9.   """.stripMargin).show()

结果如下：

七、根据时间戳查询数据

Spark读取Iceberg表可以指定“as-of-timestamp”参数，通过指定一个毫秒时间参数查询Iceberg表中数据，iceberg会根据元数据找出timestamp-ms <= as-of-timestamp 对应的 snapshot-id ，也只能通过DataFrame Api把数据查询出来，Spark3.x版本之后支持SQL指定时间戳查询数据。具体操作如下：

  1. //8.根据时间戳查询数据,时间戳指定成毫秒，iceberg会根据元数据找出timestamp-ms <= as-of-timestamp 对应的 snapshot-id ，把数据查询出来
  2. spark.read.option("as-of-timestamp","1640066148000")
  3.   .format("iceberg")
  4.   .load("hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg/mydb/mytest")
  5.   .show()

结果如下：

Spark3.x 版本之后，SQL根据时间戳查询最近快照语法为：

CALL ${Catalog 名称}.system.rollback_to_timestamp("${库名.表名}",TIMESTAMP '日期数据')

操作如下：

  1. //省略重新创建表mytest，两次插入数据
  2. //SQL 方式查询指定 时间戳 快照数据
  3. spark.sql(
  4.   """
  5.     |CALL hadoop_prod.system.rollback_to_timestamp('mydb.mytest', TIMESTAMP '2021-12-23 16:56:40.000')
  6.   """.stripMargin)
  7. spark.sql(
  8.   """
  9.     |select * from hadoop_prod.mydb.mytest
  10.   """.stripMargin).show()

结果如下：

八、​​​​​​​​​​​​​​回滚快照

在Iceberg中可以回滚快照，可以借助于Java 代码实现，Spark DataFrame Api 不能回滚快照，在Spark3.x版本之后，支持SQL回滚快照。回滚快照之后，Iceberg对应的表中会生成新的Snapshot-id,重新查询，回滚生效，具体操作如下：

  1. //9.回滚到某个快照，rollbackTo(snapshot-id)，指定的是固定的某个快照ID，回滚之后，会生成新的Snapshot-id, 重新查询生效。
  2. val conf = new Configuration()
  3. val catalog = new HadoopCatalog(conf,"hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg")
  4. catalog.setConf(conf)
  5. val table: Table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of("mydb","mytest"))
  6. table.manageSnapshots().rollbackTo(3368002881426159310L).commit()

注意：回滚快照之后，在对应的Iceberg表中会生成新的Snapshot-id,再次查询后，会看到数据是回滚快照之后的数据。

  1. //查询表 hadoop_prod.mydb.mytest 数据,已经是历史数据
  2. spark.sql(
  3.   """
  4.     |select * from hadoop_prod.mydb.mytest
  5.   """.stripMargin).show(100)

结果如下：

Spark3.x 版本之后，SQL回滚快照语法为：

CALL ${Catalog 名称}.system.rollback_to_snapshot("${库名.表名}",快照ID)

操作如下：

  1. //省略重新创建表mytest，两次插入数据
  2. //SQL方式回滚快照ID，操作如下：
  3. spark.sql(
  4.   """
  5.     |Call hadoop_prod.system.rollback_to_snapshot("mydb.mytest",5440886662709904549)
  6.   """.stripMargin)
  8. //查询表 hadoop_prod.mydb.mytest 数据,已经是历史数据
  9. spark.sql(
  10.   """
  11.     |select * from hadoop_prod.mydb.mytest
  12.   """.stripMargin).show(100)

结果如下：

九、​​​​​​​​​​​​​​合并Iceberg表的数据文件

针对Iceberg表每次commit都会生成一个parquet数据文件，有可能一张Iceberg表对应的数据文件非常多，那么我们通过Java Api 方式对Iceberg表可以进行数据文件合并，数据文件合并之后，会生成新的Snapshot且原有数据并不会被删除，如果要删除对应的数据文件需要通过“Expire Snapshots来实现”，具体操作如下：

  1. //10.合并Iceberg表的数据文件
  2. // 1) 首先向表 mytest 中插入一批数据，将数据写入到表mytest中
  3. import spark.implicits._
  4. val df: DataFrame = spark.read.textFile("D:\\2018IDEA_space\\Iceberg-Spark-Flink\\SparkIcebergOperate\\data\\nameinfo")
  5.   .map(line => {
  6.     val arr: Array[String] = line.split(",")
  7.     (arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt)
  8.   }).toDF("id","name","age")
  9. df.writeTo("hadoop_prod.mydb.mytest").append()

经过以上插入数据，我们可以看到Iceberg表元数据目录如下：

数据目录如下：

  1. //2) 合并小文件数据,Iceberg合并小文件时并不会删除被合并的文件，Compact是将小文件合并成大文件并创建新的Snapshot。如果要删除文件需要通过Expire Snapshots来实现,targetSizeInBytes 指定合并后的每个文件大小
  2. val conf = new Configuration()
  3. val catalog = new HadoopCatalog(conf,"hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg")
  4. val table: Table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of("mydb","mytest"))
  5. Actions.forTable(table).rewriteDataFiles().targetSizeInBytes(1024)//1kb，指定生成合并之后文件大小
  6.   .execute()

合并小文件后，Iceberg对应表元数据目录如下：

数据目录如下：

十、删除历史快照

目前我们可以通过Java Api 删除历史快照，可以通过指定时间戳，当前时间戳之前的所有快照都会被删除（如果指定时间比最后一个快照时间还大，会保留最新快照数据），可以通过查看最新元数据json文件来查找要指定的时间。例如，表mytest 最新的json元数据文件信息如下:

这里删除时间为“1640070000000”之前的所有快照信息，在删除快照时，数据data目录中过期的数据parquet文件也会被删除（例如：快照回滚后不再需要的文件），代码操作如下：

  1. //11.删除历史快照,历史快照是通过ExpireSnapshot来实现的，设置需要删除多久的历史快照
  2. val conf = new Configuration()
  3. val catalog = new HadoopCatalog(conf,"hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg")
  4. val table: Table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of("mydb","mytest"))
  5. table.expireSnapshots().expireOlderThan(1640070000000L).commit()

以上代码执行完成之后，可以看到只剩下最后一个快照信息：

数据目录如下：

注意：删除对应快照数据时，Iceberg表对应的Parquet格式数据也会被删除，到底哪些parquet文件数据被删除决定于最后的“snap-xx.avro”中对应的manifest list数据对应的parquet数据，如下图所示：

随着不断删除snapshot，在Iceberg表不再有manifest文件对应的parquet文件也会被删除。

除了以上这种使用Java Api方式来删除表旧快照外，在Spark3.x版本之后，我们还可以使用SQL方式来删除快照方式，SQL删除快照语法为：

删除早于某个时间的快照，但保留最近N个快照

CALL ${Catalog 名称}.system.expire_snapshots("${库名.表名}",TIMESTAMP '年-月-日 时-分-秒.000',N)

注意：以上使用SQL方式采用上述方式进行操作时，SparkSQL执行会卡住，最后报错广播变量广播问题（没有找到好的解决方式，目测是个bug问题）

每次Commit生成对应的Snapshot之外，还会有一份元数据文件“Vx-metadata.json”文件产生，我们可以在创建Iceberg表时执行对应的属性决定Iceberg表保留几个元数据文件，属性如下：

Property

Description

write.metadata.delete-after-commit.enabled

每次表提交后是否删除旧的元数据文件

write.metadata.previous-version-max

要保留旧的元数据文件数量

例如，在Spark中创建表 test ,指定以上两个属性，建表语句如下：

  1. CREATE TABLE ${CataLog名称}.${库名}.${表名} (
  2.   id bigint, 
  3.   name string
  4. ) using iceberg
  5. PARTITIONED BY (
  6.   loc string
  7. ) TBLPROPERTIES (
  8.     'write.metadata.delete-after-commit.enabled'= true,
  9.     'write.metadata.previous-version-max' = 3
  10. )
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  • 📢本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客🙉
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标签： spark 大数据 分布式
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