关于数据库:Spark-Catalog深入理解与实战DEEPNOVA开发者社区

作者：闻乃松

写过 Spark 应用程序的同学都晓得，通过上面这段代码就能够加载和拜访内部 Hive 数据源：

SparkSession.builder().

    appName(TestSparkHive.class.getSimpleName()).

    master("local[*]").

    enableHiveSupport().

    getOrCreate();

List<Row> list= spark.sql("show databases").collectAsList();

兴许你会好奇，它是怎么找到并拜访内部 Hive 数据源的？

其实，Spark 辨认 Hive，也是须要依赖 Hive 配置项的，配置项的起源能够是 $HIVE_HOME 环境变量，也能够从 Spark 的运行环境的 classpath 下加载 Hive 相干的配置文件。

创立对 Hive 内部数据源的拜访，不得不提到 Spark 的两个类：SessionCatalog 和 ExternalCatalog。前者是对后者的封装，对外部数据源的拜访都是通过 ExternalCatalog 实现。而 ExternalCatalog 是一个 Trait 类型，提供了对表、函数和分区的增删改查根本接口。对 Hive 数据源来讲，别离继承上述两个类，提供了具体的实现：HiveSessionCatalog 和 HiveExternalCatalog。

随着新数据源（Spark 中称为 DataSourceV2）的呈现，原来的 SessionCatalog 暴露出弊病和有余，为了适应新的数据源个性，Spark 推出了新的接口：CatalogPlugin，因为属于顶层接口，CatalogPlugin 自身很简略，只有 3 个办法：

public interface CatalogPlugin {void initialize(String name, CaseInsensitiveStringMap options);

   String name();

   default String[] defaultNamespace() {return new String[0]; }

}

实现自定义 Catalog，既能够间接实现 CatalogPlugin，也能够扩大 TableCatalog 接口，TableCatalog 扩大了 CatalogPlugin 并提供了表操作相干性能的接口。同理，实现函数相干的 Catalog，也能够间接扩大 FunctionCatalog，因为它提供了函数治理相干的接口。同 SessionCatalog 绝对应，CatalogPlugin 接口体系也实现了 V2SessionCatalog，整个 CatalogPlugin 类体系示意为下图所示：

V2SessionCatalog 不同于 SessionCataolog，次要体现在：

V2SessionCatalog 实现了 CatalogPlugIn 接口，CatalogPlugIn 是针对新数据源（DatasourceV2）的元数据管理。
SessionCatalog 只是一般类，封装了内部数据源的元数据管理接口 ExternalCatalog。
SessionCatalog 作为 V2SessionCatalog 的属性，或者说 V2SessionCatalog 是 SessionCatalog 的代理实现。

对于第 3 点，能够从 V2SessionCatalog 的实现失去佐证，同时以一个办法 listTables 的实现为例来看：

/**translates calls to the v1 SessionCatalog. */

class V2SessionCatalog(catalog: SessionCatalog) extends TableCatalog

with SupportsNamespaces with SQLConfHelper {override def listTables(namespace: Array[String]): Array[Identifier] = {

        namespace match {case Array(db) => catalog .listTables(db)

        .map(ident => Identifier.of(Array(ident.database.getOrElse("")),

        ident.table)) .toArray

            case _ => throw QueryCompilationErrors.noSuchNamespaceError(namespace)

        }

    }    

....

}

有了 SessionCatalog 和 V2SessionCatalog，Spark 又是如何治理这些 Catalog 呢？

Spark 提供了 CatalogManager，其外部通过一个 Map 类型的内存数据结构保护注册的 Catalog 实例：

class CatalogManager( defaultSessionCatalog: CatalogPlugin, val v1SessionCatalog:

                     SessionCatalog) extends SQLConfHelper with Logging {

    //SESSION_CATALOG_NAME 常量：spark_catalog

    import CatalogManager.SESSION_CATALOG_NAME

    import CatalogV2Util._ private val catalogs = mutable.HashMap.empty[String, CatalogPlugin]

    

    def catalog(name: String): CatalogPlugin = synchronized {if (name.equalsIgnoreCase(SESSION_CATALOG_NAME)) {v2SessionCatalog}

        else {catalogs.getOrElseUpdate(name, Catalogs.load(name, conf))

        }

    }

}

CatalogManager 保护了所有 Catalog 实例的键值对信息，可能依据 catalog 名称返回对应的 Catalog 实例，其中有一个固定的名字叫 spark_catalog，用于以后默认的 Catalog 实例实现，该示例就是 V2SessionCatalog，它代理了一般的 SessionCatalog，因而，在应用时，即便什么 Catalog 都不注册，Spark 也会依据默认的 Catalog 实例加载 Hive 数据源。然而 V2SessionCatalog 只是对 SessionCatalog 的简略代理，那么如何实现简单的数据源元数据管理性能呢？这就须要扩大 V2SessionCatalog 的实现，这里以 Spark Iceberg 的实现为例阐明：

public class SparkSessionCatalog<T extends TableCatalog & SupportsNamespaces>

extends BaseCatalog implements CatalogExtension {private static final String[] DEFAULT_NAMESPACE = new String[]{"default"};

    private String catalogName = null;

    private TableCatalog icebergCatalog = null;

    private StagingTableCatalog asStagingCatalog = null;

    private T sessionCatalog = null;

    ...

}

SparkSessionCatalog 实现了 CatalogExtension 接口，而 CatalogExtension 接口扩大了 SparkPlugIn。留神到类中有两个 TableCatalog 类型的属性：icebergCatalog 和 sessionCatalog。其中 sessionCatalog 就是下面介绍的 V2SessionCatalog。

实际上，icebergCatalog 和 sessionCatalog 是 Iceberg Runtime 提供的两个类定义，别离是:

org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog

 org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog

对于这两个类的区别，官网有这么一段解释：

什么意思？

就是说，SparkCatalog 专用于 Iceberg 治理，比方你能够这样在 Spark Catalog Manager 中注册 hive 和 hadoop 类型的 Catalog：

set spark.sql.catalog.hive_iceberg_catalog_demo=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog;

set spark.sql.catalog.hive_iceberg_catalog_demo.type=hive;

或者

set spark.sql.catalog.hadoop_iceberg_catalog_demo=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog;

set spark.sql.catalog.hadoop_iceberg_catalog_demo.type=hadoop;

你能够应用如下的模式创立 Iceberg 表：

CREATE TABLE new_iceberg_catalog.default.sample_iceberg_table(id bigint COMMENT 'unique id', data string)

 USING iceberg

 location 'your path'

 TBLPROPERTIES ('iceberg.catalog'='new_iceberg_catalog')；

如果以后默认 namespace 在 default 下，你甚至能够将下面建表语句简写为：

CREATE TABLE sample_iceberg_table(id bigint COMMENT 'unique id', data string);

因为以后 Catalog 曾经明确定义为 Iceberg 表，它能主动创立 Iceberg 表，但无法访问一般的 Hive 表。而 SparkSessionCatalog 不仅能够定义下面的 Iceberg Catalog，并在其中创立 Iceberg 类型的表，还能够创立非 Iceberg 类型的表，注册形式同上：

set spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog;

set spark.sql.catalog.spark_catalog.type=hive;

对 SparkSessionCatalog 类型的 Catalog，其名称为固定的 spark_catalog。它重写了 Spark 默认的 V2SessionCatalog 行为，SparkSessionCatalog 可看做是对 Hive 数据源的兼容，对非 Iceberg 类型的表操作，跟一般的 Hive 表操作并无区别。以 createTable 这个办法为例：

public Table createTable(Identifier ident, StructType schema, Transform[] partitions, Map<String, String> properties)

     throws TableAlreadyExistsException, NoSuchNamespaceException {String provider = (String)properties.get("provider");

     return this.useIceberg(provider) ?

         this.icebergCatalog.createTable(ident, schema, partitions, properties) :

         this.getSessionCatalog().createTable(ident, schema, partitions, properties);

 }

如果是 Iceberg 表，它应用 icebergCatalog 创立表，否则就用 SessionCatalog 创立表。而 listTables 间接将申请转给了 SessionCatalog，因为 Hive Iceberg 表和一般 Hive 表都基于 HMS 存储，所以能够应用 SessionCatalog。

public Identifier[] listTables(String[] namespace)

    throws NoSuchNamespaceException {return this.getSessionCatalog().listTables(namespace);

}

除了上述区别外，SparkSessionCatalog 对 Create Table AS Select 或者 Replace Table As Select 无奈保障原子性，而 SparkCatalog 能够。

下面介绍了 Spark Iceberg 对多类型 Catalog 的反对，下一步天然要问，这有什么用？

举两个场景来阐明：

Hive 数据入湖

-- 定义 catalog

set spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkSessionCatalog;

set spark.sql.catalog.spark_catalog.type=hive;

set spark.sql.catalog.spark_catalog.uri=thrift://ip:9083;

set spark.sql.catalog.spark_catalog.warehouse=s3a://mybucket/warehouse;

CREATE TABLE spark_catalog.default.sample_iceberg_table(id bigint COMMENT 'unique id', data string)

USING iceberg；insert into spark_catalog.default.sample_iceberg_table

select * from default.sample_hive_table;

不同 Hive 版本的数据湖数据迁徙，比方从低版本的 HMS 数据湖迁徙到高版本的数据湖，能够这样实现：

-- 定义新的数据湖

SET spark.sql.catalog.new_iceberg_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog;

SET spark.sql.catalog.new_iceberg_catalog.type=hive;

SET spark.sql.catalog.new_iceberg_catalog.uri=thrift://ip-new:9083;

SET spark.sql.catalog.new_iceberg_catalog.warehouse=s3a://mybucket/warehouse;

-- 创立新数据湖的表 CREATE TABLE new_iceberg_catalog.default.sample_iceberg_table(id bigint COMMENT 'unique id', data string) USING iceberg；-- 定义旧的数据湖 SET spark.sql.catalog.old_iceberg_catalog=org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog;

SET spark.sql.catalog.old_iceberg_catalog.type=hive;

SET spark.sql.catalog.old_iceberg_catalog.uri=thrift://ip-old:9083;

SET spark.sql.catalog.old_iceberg_catalog.warehouse=hdfs://service/warehouse;

insert into new_iceberg_catalog.default.sample_iceberg_table

select * from old_iceberg_catalog.default.sample_iceberg_table;

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