sql记录之表的创建与删除相关操作

在阿里云odps中有相关操作，dataworks中也可操作，odps可以在服务器通过账号访问，dataworks是可视化的界面，可以写sql，spark，python，当然表的相关操作都可以进行，默认前提是自己拥有权限。

dataworks可以实现端到端的操作，从数据获取到数据处理，数据应用，完全不需要额外的空间进行数据操作（预处理，编码，建模，等等）。当然不是我说说这么简单，下面是我的一些记录：

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1-pyodps创建与读取表，参考资源

cmd = odps.ODPS(access_id='Lkssdmndiamk92idm02kd,soskx,xpdmd;a,cdsa2',  # 账号
                secret_access_key='993js9392dd,slamclcajwqoqwmdod,swpEfr',  # 密码
                project="xiaomingge",   # odps上的项目名称
                endpoint='http://xiaomingbrother/api')  # 
cmd.execute_sql("drop TABLE if EXISTS {};".format(table_name))#个人完全拥有权限
columns=[]
    for col in df.columns.to_list():
        columns.append(odps.models.Column(name="{0}".format(col),type="string",comment="the {0}".format(col)))
    #partitions=[odps.models.Partition(name="dt",type="string",comment="the partition")]
    schema=odps.models.Schema(columns=columns,)#partitions=partitions)
    print(schema.columns)
    table=cmd.create_table(name=table_name,schema=schema,project="dalao",if_not_exists=True)

上述的表创建之前都要删除之前的同名表（如果存在），因为我不确定 insert overwrite这种写法有啥用，以及有啥影响。

读取表：

    t = cmd.get_table(table_name)
    with t.open_reader() as reader:
        count = reader.count
        print("table rows' number :{}".format(count))
        pd_df=reader.to_pandas()

2-odps写表，参考上述资源

依旧是直接pd-dataframe操作，分区可选

    t=cmd.get_table(table_name)
    with t.open_writer() as writer:#partition="dt=test",create_partition=True
        res=df.values.tolist()
        writer.write(res)

注意：如果创建的表不是分区的，则写入的时候分区可能不成功，应保持一致，不能朝三暮四

3-spark-sql随机的任意dataframe或数组创建表并存储在odps

这个问题直接问死老师傅，大部分都是从另一个表到新的表，随机的几行几列数组，比如10行2列，也是可以直接存储的（读取为spark的dataframe即可）

spark = SparkSession.builder \
    .appName("xiaoming_gege_project") \
    .config("spark.sql.catalogImplementation", "odps") \
    .getOrCreate()

keys=["laji_user_id","user_id","swru","sqmu","haby","user_gender",
    "banum","ba_gender","city_level_id","province_name","work_month",
    "user_status"]
values=[10000000,1000000,20000,20000,3,3,
    10,3,8,39,20,10]
encoder_tuple=[]#元素为()
for i in range(1,len(keys)+1):
    key=keys[i]
    value=list(range(values[i]))
    value=",".join(value)
    encoder_tuple.append((i,key,value))

encoder_table= "myproject.dssm_encoder"
# 表结构
schema = StructType([StructField("keys", StringType(), True),
                     StructField("raw_data", StringType(), True),])
rdd = spark.sparkContext.parallelize(encoder_tuple)
encoder_df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
encoder_df.toDF().insertInto(encoder_table)

似乎也可是如下的形式：py-dataframe，原来的列表形式改成字典形式（如下，也可是其他py-pandas能处理的形式）

# encoder_df=pd.DataFrame(encoder_dict.items(),columns=["keys","raw_data"])
# encoder_df=spark.createDataFrame(encoder_df)

4-追加内容SQL

如果是原来表的内容不要了，那么可以采用 insert overwrite table myproject.dalao_table

如果是追加表内容，把overwrite换成into即可。

5-SQL建表

CREATE TABLE myproject.dalao_table
(
 user_id STRING 
)