Таблица усечения pyspark без перезаписи - PullRequest
0 голосов
/ 15 октября 2019

Мне нужно обрезать таблицу перед вставкой новых данных.

У меня есть следующий код для вставки:

df.write.jdbc(dbUrl, self._loadDb, "append", self._props['dbProps'])

, который прекрасно работает, за исключением ... я хочу пустую базу данных. Я знаю о настройке режима перезаписи и добавлении .option('truncate', True), но ... это не то, что я хочу.

По-другому;Как я могу выполнить сырой SQL, когда я хочу? Без необходимости результата DataFrame.

Я пытался обрезать через spark.sql, а именно через

spark.sql(f"TRUNCATE TABLE [myDatabase].[stg].[myTable]")

, это дает мне следующую ошибку:

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
Executing <class 'jobs.staging.vat.Job'>.
Traceback (most recent call last):
  File "x\spark\lib\site-packages\pyspark\sql\utils.py", line 63, in deco
    return f(*a, **kw)
  File "x\spark\lib\site-packages\py4j\protocol.py", line 328, in get_return_value
    format(target_id, ".", name), value)
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o27.sql.
: org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParseException:
extraneous input '[' expecting {'SELECT', 'FROM', 'ADD', 'AS', 'ALL', 'ANY', 'DISTINCT', 'WHERE', 'GROUP', 'BY', 'GROUPING', 'SETS', 'CUBE', 'ROLLUP', 'ORDER', 'HAVING', 'LIMIT', 'AT', 'OR', 'AND', 'IN', NOT, 'NO', 'EXISTS', 'BETWEEN', 'LIKE', RLIKE, 'IS', 'NULL', 'TRUE', 'FALSE', 'NULLS', 'ASC', 'DESC', 'FOR', 'INTERVAL', 'CASE', 'WHEN', 'THEN', 'ELSE', 'END', 'JOIN', 'CROSS', 'OUTER', 'INNER', 'LEFT', 'SEMI', 'RIGHT', 'FULL', 'NATURAL', 'ON', 'PIVOT', 'LATERAL', 'WINDOW', 'OVER', 'PARTITION', 'RANGE', 'ROWS', 'UNBOUNDED', 'PRECEDING', 'FOLLOWING', 'CURRENT', 'FIRST', 'AFTER', 'LAST', 'ROW', 'WITH', 'VALUES', 'CREATE', 'TABLE', 'DIRECTORY', 'VIEW', 'REPLACE', 'INSERT', 'DELETE', 'INTO', 'DESCRIBE', 'EXPLAIN', 
'FORMAT', 'LOGICAL', 'CODEGEN', 'COST', 'CAST', 'SHOW', 'TABLES', 'COLUMNS', 'COLUMN', 'USE', 'PARTITIONS', 'FUNCTIONS', 'DROP', 'UNION', 'EXCEPT', 'MINUS', 'INTERSECT', 'TO', 'TABLESAMPLE', 'STRATIFY', 'ALTER', 'RENAME', 'ARRAY', 'MAP', 'STRUCT', 'COMMENT', 'SET', 'RESET', 'DATA', 'START', 'TRANSACTION', 'COMMIT', 'ROLLBACK', 'MACRO', 'IGNORE', 'BOTH', 'LEADING', 'TRAILING', 'IF', 'POSITION', 'EXTRACT', 'DIV', 'PERCENT', 'BUCKET', 'OUT', 'OF', 'SORT', 'CLUSTER', 'DISTRIBUTE', 'OVERWRITE', 'TRANSFORM', 'REDUCE', 'SERDE', 'SERDEPROPERTIES', 'RECORDREADER', 'RECORDWRITER', 'DELIMITED', 'FIELDS', 'TERMINATED', 'COLLECTION', 'ITEMS', 'KEYS', 'ESCAPED', 'LINES', 'SEPARATED', 'FUNCTION', 'EXTENDED', 'REFRESH', 'CLEAR', 'CACHE', 'UNCACHE', 'LAZY', 'FORMATTED', 'GLOBAL', TEMPORARY, 'OPTIONS', 'UNSET', 'TBLPROPERTIES', 'DBPROPERTIES', 'BUCKETS', 'SKEWED', 'STORED', 'DIRECTORIES', 'LOCATION', 'EXCHANGE', 'ARCHIVE', 'UNARCHIVE', 'FILEFORMAT', 'TOUCH', 'COMPACT', 'CONCATENATE', 'CHANGE', 'CASCADE', 'RESTRICT', 'CLUSTERED', 'SORTED', 'PURGE', 'INPUTFORMAT', 'OUTPUTFORMAT', DATABASE, DATABASES, 'DFS', 'TRUNCATE', 'ANALYZE', 'COMPUTE', 'LIST', 'STATISTICS', 'PARTITIONED', 'EXTERNAL', 'DEFINED', 'REVOKE', 'GRANT', 'LOCK', 'UNLOCK', 'MSCK', 'REPAIR', 'RECOVER', 'EXPORT', 'IMPORT', 'LOAD', 'ROLE', 'ROLES', 'COMPACTIONS', 'PRINCIPALS', 'TRANSACTIONS', 'INDEX', 'INDEXES', 'LOCKS', 'OPTION', 'ANTI', 'LOCAL', 'INPATH', IDENTIFIER, BACKQUOTED_IDENTIFIER}(line 1, pos 15)

== SQL ==
TRUNCATE TABLE [myTable].[stg].[MyTable]
---------------^^^

1 Ответ

0 голосов
/ 15 октября 2019

Пожалуйста, попробуйте это -

Для таблиц Spark Temp -

query = """TRUNCATE TABLE myDatabase.stg.myTable"""
sqlContext.sql(query)

Для таблиц базы данных SQL -

Сначала создайте соединение JDBC и обрежьте таблицу, а затем напишитеваш фрейм данных

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...