我是靠谱客的博主 积极宝贝,最近开发中收集的这篇文章主要介绍spark踩坑记,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

1.由于spark存在一个机制,为了提高性能,会缓存parquet的元数据信息。当通过hive或其他方式更新了parquet表时,缓存的元数据信息未更新,导致SparkSQL查询不到新插入的数据。解决措施:在使用sparkSQL查询之前,需执行refresh操作更新元数据信息。

spark.sql("REFRESH TABLE tableName")
或
spark.Catalog.refreshTable("tableName")

2.对于部分orc格式的hive表,会有spark sql读取表数据为空的情况。排查过程中发现是因为使用了tez作为hive的执行引擎,然后执行insert select union all 时,对应的hdfs数据路径,不是直接存放数据文件,而是先有子目录HIVE_UNION_SUBDIR_x,子目录下再存放数据文件。解决方案:

查看spark官方文档,找到一个参数

设置参数:spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=false

问题得到解决

代码设置参数:spark.sql("set spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=false")
            spark.sql("set spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false")

最后

以上就是积极宝贝为你收集整理的spark踩坑记的全部内容,希望文章能够帮你解决spark踩坑记所遇到的程序开发问题。

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