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前言

前面学习总结了Hive分区表，现在学习总结一下Spark如何操作Hive分区表，包括利用Spark DataFrame创建Hive的分区表和Spark向已经存在Hive分区表里插入数据，并记录一下遇到的问题以及如何解决。

1、Spark创建分区表

只写主要代码，完整代码见附录

val data = Array(("001", "张三", 21, "2018"), ("002", "李四", 18, "2017"))
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "name", "age", "year")
//可以将append改为overwrite，这样如果表已存在会删掉之前的表，新建表
df.write.mode("append").partitionBy("year").saveAsTable("new_test_partition")

然后在Hive命令行里看一下,新建的表是否有分区字段year
用命令

desc new_test_partition;

或

show create table new_test_partition;

根据下面的结果可以看到新建的表确实有分区字段year

hive> desc new_test_partition;
OK
id                  	string              	                    
name                	string              	                    
age                 	int                 	                    
year                	string              	                    
	 	 
# Partition Information	 	 
# col_name            	data_type           	comment             
	 	 
year                	string              	                    
Time taken: 0.432 seconds, Fetched: 9 row(s)

2、向已存在的表插入数据

2.1 Spark创建的分区表

• 这种情况其实和建表语句一样就可以了
• 不需要开启动态分区

df.write.mode("append").partitionBy("year").saveAsTable("new_test_partition")

当然也有其他方式插入数据，会在后面讲到。

2.2 在Hive命令行创建的表

• 这里主要指和Spark创建的表的文件格式不一样，Spark默认的文件格式为PARQUET，为在命令行Hive默认的文件格式为TEXTFILE，这种区别，也导致了异常的出现。
• 需要开启动态分区
• 不开启会有异常：

Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Dynamic partition strict mode requires at least one static partition column. To turn this off set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict

2.2.1 建表

用Hive分区表学习总结的建表语句建表（之前已经建过就不用重复建了）。

create table test_partition (
id string comment 'ID', 
name string comment '名字',
age int comment '年龄'
)
comment '测试分区'
partitioned by (year int comment '年')
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' ;

2.2.2 异常

试着用上面的插入语句插入数据

df.write.mode("append").partitionBy("year").saveAsTable("test_partition")

抛出异常

Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: The format of the existing table dkl.test_partition is `HiveFileFormat`. It doesn't match the specified format `ParquetFileFormat`.;

原因就是上面说的文件格式不一致造成的。

2.2.3 解决办法

用fomat指定格式

df.write.mode("append").format("Hive").partitionBy("year").saveAsTable("test_partition")

2.3 其他方法

df.createOrReplaceTempView("temp_table")
sql("insert into test_partition select * from temp_table")
df.write.insertInto("test_partition")

其中insertInto不需要也不能将df进行partitionBy，否则会抛出异常

df.write.partitionBy("year").insertInto("test_partition")
Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: insertInto() can't be used together with partitionBy(). Partition columns have already be defined for the table. It is not necessary to use partitionBy().;

3、完整代码

package com.dkl.blog.spark.hive

import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
 * 博客：Spark操作Hive分区表
 * https://dongkelun.com/2018/12/04/sparkHivePatition/
 *
 */
object SparkHivePatition {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("SparkHive")
      .master("local")
      .config("spark.sql.parquet.writeLegacyFormat", true)
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    import spark.sql

    val data = Array(("001", "张三", 21, "2018"), ("002", "李四", 18, "2017"))

    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "name", "age", "year")
    //创建临时表
    df.createOrReplaceTempView("temp_table")

    //切换hive的数据库
    sql("use dkl")
    //    1、创建分区表，可以将append改为overwrite，这样如果表已存在会删掉之前的表，新建表
    df.write.mode("append").partitionBy("year").saveAsTable("new_test_partition")
    //2、向Spark创建的分区表写入数据
    df.write.mode("append").partitionBy("year").saveAsTable("new_test_partition")
    sql("insert into new_test_partition select * from temp_table")
    df.write.insertInto("new_test_partition")

    //开启动态分区
    sql("set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict")
    //3、向在Hive里用Sql创建的分区表写入数据，抛出异常
    //    df.write.mode("append").partitionBy("year").saveAsTable("test_partition")

    // 4、解决方法
    df.write.mode("append").format("Hive").partitionBy("year").saveAsTable("test_partition")

    sql("insert into test_partition select * from temp_table")
    df.write.insertInto("test_partition")
    //这样会抛出异常
    //    df.write.partitionBy("year").insertInto("test_partition")

    spark.stop
  }
}

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