Spark SQL 之自定义删除外部表

前言

Spark SQL 在删除外部表时，本不能删除外部表的数据的。本篇文章主要介绍如何修改Spark SQL 源码实现在删除外部表的时候，可以带额外选项来删除外部表的数据。

本文的环境是我一直使用的 spark 2.4.3 版本。

1. 修改ANTLR4 语法文件

修改 SqlBase.g4文件中drop Table 相关语句，添加(WITH DATA)?，修改完之后如下：

DROP TABLE (IF EXISTS)? tableIdentifier (WITH DATA)? PURGE?                   #dropTable

因为，删除external表也不是必须的，所以添加WITH DATA 为可选项，跟 IF EXISTS类似。

2. 修改相关方法

2.1 修改SparkSqlParser.scala文件

  /**
   * Create a [[DropTableCommand]] command.
   */
  override def visitDropTable(ctx: DropTableContext): LogicalPlan = withOrigin(ctx) {
    DropTableCommand(
      visitTableIdentifier(ctx.tableIdentifier),
      ctx.EXISTS != null,
      ctx.VIEW != null,
      ctx.PURGE != null,
      ctx.WITH() != null && ctx.DATA() != null)
  }

2.2 修改DropTableCommand.scala等相关文件

首先修改构造函数，在最后一个参数后面添加withData方法，默认为false：

case class DropTableCommand(
    tableName: TableIdentifier,
    ifExists: Boolean,
    isView: Boolean,
    purge: Boolean,
    withData:Boolean = false // TODO 外部表是否需要删除表数据
    ) extends RunnableCommand

DropTableCommand本质上其实是用了command设计模式，实际在运行时，会调用其run方法，修改 run 方法，如下：

 1 override def run(sparkSession: SparkSession): Seq[Row] = {
 2     val catalog = sparkSession.sessionState.catalog
 3     val isTempView = catalog.isTemporaryTable(tableName)
 4 
 5     if (!isTempView && catalog.tableExists(tableName)) {
 6       // If the command DROP VIEW is to drop a table or DROP TABLE is to drop a view
 7       // issue an exception.
 8       catalog.getTableMetadata(tableName).tableType match {
 9         case CatalogTableType.VIEW if !isView =>
10           throw new AnalysisException(
11             "Cannot drop a view with DROP TABLE. Please use DROP VIEW instead")
12         case o if o != CatalogTableType.VIEW && isView =>
13           throw new AnalysisException(
14             s"Cannot drop a table with DROP VIEW. Please use DROP TABLE instead")
15         case _ =>
16       }
17     }
18 
19     if (isTempView || catalog.tableExists(tableName)) {
20       try {
21         sparkSession.sharedState.cacheManager.uncacheQuery(
22           sparkSession.table(tableName), cascade = !isTempView)
23       } catch {
24         case NonFatal(e) => log.warn(e.toString, e)
25       }
26       catalog.refreshTable(tableName)
27       log.warn(s"withData:${withData}")
28       catalog.dropTable(tableName, ifExists, purge, withData)
29     } else if (ifExists) {
30       // no-op
31     } else {
32       throw new AnalysisException(s"Table or view not found: ${tableName.identifier}")
33     }
34     Seq.empty[Row]
35   }

在第 28 行，为 catalog对象的dropTable 添加 withData 参数。其中catalog是 org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.SessionCatalog 的实例。其子类并没有重写其 dropTable 方法，故只需要修改其dropTable 方法即可。具体修改代码如下：

 1 /**
 2    * Drop a table.
 3    *
 4    * If a database is specified in `name`, this will drop the table from that database.
 5    * If no database is specified, this will first attempt to drop a temporary view with
 6    * the same name, then, if that does not exist, drop the table from the current database.
 7    */
 8   def dropTable(
 9       name: TableIdentifier,
10       ignoreIfNotExists: Boolean,
11       purge: Boolean,
12       withData:Boolean = false // 外部表是否需要在hdfs上删除其对应的数据
13                ): Unit = synchronized {
14     val db = formatDatabaseName(name.database.getOrElse(currentDb))
15     val table = formatTableName(name.table)
16     if (db == globalTempViewManager.database) {
17       val viewExists = globalTempViewManager.remove(table)
18       if (!viewExists && !ignoreIfNotExists) {
19         throw new NoSuchTableException(globalTempViewManager.database, table)
20       }
21     } else {
22       if (name.database.isDefined || !tempViews.contains(table)) {
23         requireDbExists(db)
24         // When ignoreIfNotExists is false, no exception is issued when the table does not exist.
25         // Instead, log it as an error message.
26         if (tableExists(TableIdentifier(table, Option(db)))) {
27           logError(s"withData :${withData}")
28           externalCatalog.dropTable(db, table, ignoreIfNotExists = true,purge = purge, withData)
29         } else if (!ignoreIfNotExists) {
30           throw new NoSuchTableException(db = db, table = table)
31         }
32       } else {
33         tempViews.remove(table)
34       }
35     }
36   }

为防止在test中有很多的测试类在调用该方法，在编译时报错，新添加的withData给默认值，为false，保证该方法默认行为跟之前未修改前一致。

withData 参数继续传递给 externalCatalog.dropTable 方法，其中，externalCatalog 是 org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.ExternalCatalog 类型变量，ExternalCatalog 是一个trait，ExternalCatalog 实现类关系如下：

首先修改ExternalCatalog 的dropTable 方法，如下：

def dropTable(
      db: String,
      table: String,
      ignoreIfNotExists: Boolean,
      purge: Boolean,
      withData:Boolean=false): Unit

参数加载最后，给默认值false。

org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.ExternalCatalogWithListener 是一个包装类，其内部在原来ExternalCatalog 的行为之外添加了监听的行为。先修改这个包装类的dropTable，如下：

override def dropTable(
      db: String,
      table: String,
      ignoreIfNotExists: Boolean,
      purge: Boolean,
      withData:Boolean): Unit = {
    postToAll(DropTablePreEvent(db, table))
    delegate.dropTable(db, table, ignoreIfNotExists, purge, withData)
    postToAll(DropTableEvent(db, table))
  }

其中，delegate 就是真正执行 dropTable操作的ExternalCatalog对象。

catlog有两个来源，分别是 in-memory和 hive， in-memory的实现类是org.apache.spark.sql.catalyst.catalog.InMemoryCatalog，只需要添加方法参数列表即可，在方法内部不需要做任何操作。

hive的实现类是 org.apache.spark.sql.hive.HiveExternalCatalog，其dropTable 方法如下:

override def dropTable(
      db: String,
      table: String,
      ignoreIfNotExists: Boolean,
      purge: Boolean,
      withData:Boolean): Unit = withClient {
    requireDbExists(db)
    val tableLocation: URI = client.getTable(db,table).location
    client.dropTable(db, table, ignoreIfNotExists, purge)
    val path: Path = new Path(tableLocation)
    val fileSystem: FileSystem = FileSystem.get(hadoopConf)
    val fileExists: Boolean = fileSystem.exists(path)
    logWarning(s"withData:${withData}, ${path} exists : ${fileExists}")
    if (withData && fileExists) {
      fileSystem.delete(path, true)
    }
  }

3. 打包编译

在生产环境编译，编译命令如下：

./dev/make-distribution.sh --name 2.6.0-cdh5.14.0 --tgz --mvn /opt/soft/apache-maven-3.6.1/bin/mvn  -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver -Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.14.0 -X

注：由于编译的是 cdh版本，一些jar包不在中央仓库，在pom.xml文件中，添加 cloudera maven 源：

<repository>
   <id>cloudera</id>
   <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos</url>
</repository>

为了加快 maven编译的速度，在 make-distribution.sh 文件中，修改了编译的并行度，在171行，把1C改为4C，具体修改如下：

BUILD_COMMAND=("$MVN" -T 4C clean package -DskipTests $@)

执行编译结束之后，在项目的根目录下，会有 spark-2.4.3-bin-2.6.0-cdh5.14.0.tgz 这个压缩包，这就是binary 文件，可以解压到指定目录进行相应配置了。

4. 配置spark

把原来集群中spark 的配置以及相关jar包拷贝到新的spark相应目录。

5. 测试

5.1 创建外部表

spark sql

spark-sql> use test;

spark-sql> create external table ext1 location ‘/user/hive/warehouse/test.db/ext1’ as select * from person;

spark-sql> select * from ext1;

1 2 3
2 zhangsan 4
3 lisi 5
4 wangwu 6
5 rose 7
6 nose 8
7 info 9
8 test 10

查看 hdfs 上对应目录是否有数据

[root@xxx ~]# hdfs dfs -ls -R /user/hive/warehouse/test.db/ext1
-rwxr-xr-x 3 root supergroup 76 2020-02-27 15:58 /user/hive/warehouse/test.db/ext1/part-00000-aae237ac-4a0b-425c-a0f1-5d54d1e88957-c000

5.2 删除表

spark-sql> drop table if exists ext1 with data;

5.3 验证表元数据已删除成功

spark-sql> show tables;
test    person    false

没有ext表，说明已删除成功。

5.4 验证hdfs上数据已删除成功

[root@node01 ~]# hdfs dfs -ls -R /user/hive/warehouse/test.db/ext1
ls: `/user/hive/warehouse/test.db/ext1': No such file or directory

该目录已不存在，说明hdfs上数据已删除成功。

总结

本文具体介绍了如何修改spark sql 的源码，在删除external表时可选择地删除hdfs上的底层数据。

本文链接：https://www.cnblogs.com/johnny666888/p/12372424.html