如何避免在查询spark同时加载的配置单元表时出错

9wbgstp7 于 2021-05-27 发布在 Spark

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我们有一个用例，我们在一些流数据之上运行spark中编写的etl，etl每小时将结果写入目标配置单元表，但是用户通常会对目标表运行查询，而且我们也遇到过由于spark同时加载表而导致查询错误的情况。我们有什么办法来避免或尽量减少这种错误？spark作业（或配置单元表）的任何属性？或者创建一个临时表？
错误是：
java.io.filenotfoundexception:文件不存在[hdfs path]
我认为这是因为元数据显示有一个文件在作业执行期间被删除。
表按年、月、日（使用hdfs作为存储）进行分区，每次etl运行时，它只更新（通过分区覆盖）当前日期分区。目前集群中没有启用“事务”表（即使我在测试集群上测试用例时没有运气）

Hive apache-spark

来源：https://stackoverflow.com/questions/63945721/how-to-avoid-errors-when-querying-hive-table-being-loaded-by-spark-at-the-same-t

3条答案

按热度按时间

cngwdvgl1#

简单的选择是使用一种表格式，这种表格式被设计用来处理并发读写，比如hudi或delta-lake。更复杂的版本涉及使用编写器写入的分区只追加表。完成后，编写器更新视图以指向新数据。另一种可能的选择是在插入时对表进行分区。

赞(0）回复(0）举报 2021-05-27

yv5phkfx2#

有一组两个表和它们上面的视图：

CREATE TABLE foo_a (...);
CREATE TABLE foo_b (...);
CREATE VIEW foo AS SELECT x, y, z, ... FROM foo_a;

etl过程的第一次迭代需要：
使同步 foo_a -> foo_b 做这项工作 foo_b 下拉视图 foo 并指向 foo_b 直到第3步用户查询对表运行为止 foo_a . 从一开始他们就和 foo_b . etl的下一次迭代将以相反的方式工作。
这并不完美。在etl中需要双重存储和一些额外的复杂性。无论如何，这种方法可能会失败，如果：
用户很不幸在删除视图和重新创建视图之间出现了一段短时间
用户提交的查询足够重，可以在etl的两次迭代中运行