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json - 使用 sqlcontext.sql(...) 动态创建 Hive 外部表

问题描述

我在 Zeppelin 笔记本中有一个 pyspark 脚本，我将它指向位于 BLOB 存储中的 JSON 文件，以便推断 JSON 模式并在 Hive 中创建一个外部表。

我可以获取从脚本打印的 SQL 命令，并在单独的段落中执行它，并且表创建得很好，但是当我尝试通过 sqlcontext.sql() 方法创建表时，出现以下错误；

AnalysisException: u'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.lang.RuntimeException: MetaException(message:java.lang.ClassNotFoundException Class org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe not found);'

谷歌搜索这个错误只会显示确保 SerDe 的 JAR 文件在服务器上的页面，很明显，因为我可以手动创建这个表。下面是我的脚本；

%spark2.pyspark

import os
import datetime as dt
import time
from datetime import date
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id, lit
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import *
from pyspark.sql.functions import split, lower, unix_timestamp, from_unixtime

hiveDbName = 'dev_phoenix'
hiveTableName = 'et_engagement_cac'
serdeName = 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
jsonFileLocation = 'wasbs://blah-blah-blah@meh-meh-meh.blob.core.windows.net/dev/data/Engagement'

jsonDf = sqlContext.read.json("wasbs://blah-blah-blah@meh-meh-meh.blob.core.windows.net/dev/data/Engagement/Engagement.json")

# jsonDf.printSchema()

extTableDDL = "create external table " + hiveDbName + "." + hiveTableName + "(\n"

for col in jsonDf.dtypes:
    extTableDDL += '`' + col[0] + '` ' + col[1].replace('_id','`_id`') + ',\n'

extTableDDL = extTableDDL[:-2]
extTableDDL += ')\nrow format serde \'' + serdeName + '\'\n'
extTableDDL += 'location \'' + jsonFileLocation + '\'\n'
extTableDDL += 'tblproperties (\'serialization.null.format\'=\'\')'

print extTableDDL

sqlContext.sql(extTableDDL)

我故意混淆了我们的 WASB 容器名称，因此使用了 blah/meh。

我发现一些帖子让我开始认为可以使用 sqlcontext.sql 创建的表类型存在限制，也许我想做的事情是不可能的？

当我取出 SerDe 声明时，我能够成功创建表，但是 Hive 使用了默认的 SerDe，它不适用于我在基础文件中的数据。

标签： jsonapache-sparkhivepysparkhive-serde

解决方案

好的，所以我想我知道发生了什么，以及如何解决它。我怀疑我正在尝试使用的 SerDe 的 JAR 文件位于服务器上的一个目录中，该目录不在类路径变量中。

所以，我第一次调用 spark.sql(...) 来添加 JAR，现在它正在工作。请参阅下面的更新脚本；

%spark2.pyspark

import os
import datetime as dt
import time
from datetime import date
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id, lit
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import *
from pyspark.sql.functions import split, lower, unix_timestamp, from_unixtime

hiveDbName = 'dev_phoenix'
hiveTableName = 'et_engagement_cac'
serdeName = 'org.openx.data.jsonserde.JsonSerDe'
jsonFileLocation = 'wasbs://blah-blah-blah@meh-meh-meh.blob.core.windows.net/dev/data/Engagement'

jsonDf = spark.read.json("wasbs://blah-blah-blah@meh-meh-meh.blob.core.windows.net/dev/data/Engagement/Engagement.json")

# jsonDf.printSchema()

spark.sql('add jar /usr/hdp/current/hive-client/lib/json-serde-1.3.8-jar-with-dependencies.jar')

extTableDDL = "create external table " + hiveDbName + "." + hiveTableName + "(\n"

for col in jsonDf.dtypes:
    extTableDDL += '`' + col[0] + '` ' + col[1].replace('_id','`_id`').replace('_class','`_class`') + ',\n'

extTableDDL = extTableDDL[:-2]
extTableDDL += ')\nROW FORMAT SERDE\n'
extTableDDL += '   \'' + serdeName + '\'\n'
extTableDDL += 'STORED AS INPUTFORMAT\n'
extTableDDL += '   \'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat\'\n'
extTableDDL += 'OUTPUTFORMAT\n'
extTableDDL += '   \'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat\'\n'

extTableDDL += 'location \'' + jsonFileLocation + '\'\n'
extTableDDL += 'tblproperties (\'serialization.null.format\'=\'\')'

print extTableDDL

spark.sql(extTableDDL)

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