Как создать внешнюю таблицу Hive без локации?
У меня есть работа spark sql 2.1.1 на кластере пряжи в режиме кластера, где я хочу создать пустую внешнюю таблицу кустов (разделы с расположением будут добавлены на более позднем этапе).
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS new_table (id BIGINT, StartTime TIMESTAMP, EndTime TIMESTAMP) PARTITIONED BY (year INT, month INT, day INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'
Когда я запускаю работу, я получаю сообщение об ошибке:
СОЗДАЙТЕ ВНЕШНИЙ СТОЛ, СЛЕДУЕТ ПОЛОЖИТЬ
Но когда я запускаю тот же запрос в Hive Editor в Hue, он работает просто отлично. Я пытался найти ответ в документации SparkSQL 2.1.1, но оказался пустым.
Кто-нибудь знает, почему Spark SQL более строг в запросах?
1 ответ
TL;DR EXTERNAL
без LOCATION
не допускается
Окончательный ответ находится в файле определения грамматики Spark SQL SqlBase.g4.
Вы можете найти определение CREATE EXTERNAL TABLE
as createTableHeader:
CREATE TEMPORARY? EXTERNAL? TABLE (IF NOT EXISTS)? tableIdentifier
Это определение используется в поддерживаемых операторах SQL.
Если я не ошибаюсь locationSpec
не является обязательным. Это в соответствии с грамматикой ANTLR. Код может решить иначе, и кажется, что это так.
scala> spark.version
res4: String = 2.3.0-SNAPSHOT
val q = "CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS new_table (id BIGINT, StartTime TIMESTAMP, EndTime TIMESTAMP) PARTITIONED BY (year INT, month INT, day INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'"
scala> sql(q)
org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParseException:
Operation not allowed: CREATE EXTERNAL TABLE must be accompanied by LOCATION(line 1, pos 0)
== SQL ==
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS new_table (id BIGINT, StartTime TIMESTAMP, EndTime TIMESTAMP) PARTITIONED BY (year INT, month INT, day INT) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ' '
^^^
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParserUtils$.operationNotAllowed(ParserUtils.scala:39)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkSqlAstBuilder$$anonfun$visitCreateHiveTable$1.apply(SparkSqlParser.scala:1096)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkSqlAstBuilder$$anonfun$visitCreateHiveTable$1.apply(SparkSqlParser.scala:1064)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParserUtils$.withOrigin(ParserUtils.scala:99)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkSqlAstBuilder.visitCreateHiveTable(SparkSqlParser.scala:1064)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkSqlAstBuilder.visitCreateHiveTable(SparkSqlParser.scala:55)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.SqlBaseParser$CreateHiveTableContext.accept(SqlBaseParser.java:1124)
at org.antlr.v4.runtime.tree.AbstractParseTreeVisitor.visit(AbstractParseTreeVisitor.java:42)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AstBuilder$$anonfun$visitSingleStatement$1.apply(AstBuilder.scala:71)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AstBuilder$$anonfun$visitSingleStatement$1.apply(AstBuilder.scala:71)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParserUtils$.withOrigin(ParserUtils.scala:99)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AstBuilder.visitSingleStatement(AstBuilder.scala:70)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AbstractSqlParser$$anonfun$parsePlan$1.apply(ParseDriver.scala:69)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AbstractSqlParser$$anonfun$parsePlan$1.apply(ParseDriver.scala:68)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AbstractSqlParser.parse(ParseDriver.scala:97)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkSqlParser.parse(SparkSqlParser.scala:48)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AbstractSqlParser.parsePlan(ParseDriver.scala:68)
at org.apache.spark.sql.SparkSession.sql(SparkSession.scala:623)
... 48 elided
По умолчанию SparkSqlParser
(с astBuilder
как SparkSqlAstBuilder
) имеет следующее утверждение, которое приводит к исключению:
if (external && location.isEmpty) {
operationNotAllowed("CREATE EXTERNAL TABLE must be accompanied by LOCATION", ctx)
Я бы посоветовал сообщить о проблеме в JIRA Spark, если вы считаете, что дело должно быть разрешено. См. SPARK-2825, чтобы иметь веские аргументы в пользу поддержки:
CREATE EXTERNAL TABLE уже работает, насколько я знаю, и должен иметь ту же семантику, что и Hive.