如何使用 Spark SQL 创建分区表答案

【问题标题】：How to create a partitioned table using Spark SQL如何使用 Spark SQL 创建分区表
【发布时间】：2016-10-21 02:20:00
【问题描述】：

我知道我们可以通过

创建一个自动分区发现表

CREATE TABLE my_table
USING com.databricks.spark.avro
OPTIONS (path "/path/to/table");

但这需要将数据路径更改为partition_key=partition_value格式

/path/to/table/dt=2016-10-09
/path/to/table/dt=2016-10-10
/path/to/table/dt=2016-10-11

但是数据结构看起来像：

/path/to/table/2016-10-09
/path/to/table/2016-10-10
/path/to/table/2016-10-11

我不想改变现有的数据结构，所以我尝试像Hive那样做，我只是创建一个分区表，然后我可以自己添加这些分区，所以我不需要改变partition_key=partition_value 格式的现有数据结构。

但是下面的 SQL 不起作用：

CREATE TABLE my_table
USING com.databricks.spark.avro
PARTITIONED BY (dt)
OPTIONS (path "/path/to/table");

SQL命令行工具会抛出异常：Error in query: cannot recognize input near 'thrive_event_pt' 'USING' 'com' in table name; line 2 pos 0

Spark SQL 是否支持以这种方式创建分区表？还是我还缺少其他东西？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

Spark 可能还不支持此功能。我在使用 Spark 2.0 的 AVRO 文件和分桶表时遇到了同样的问题，首先转换为 ORC，然后它才起作用。所以尝试底层的 ORC 文件而不是 AVRO。例如，在“当前”中使用 ORC 文件并在“存档”中使用 AVRO 文件。

Bucketing 和 Partitioning 对于 Spark (SQL) 来说是相当新的东西。也许他们将来会支持此功能。即使是 Hive 之前的早期版本（低于 2.x）也不支持围绕桶和创建表的所有内容。另一方面，分区是 Hive 中一个更古老、更进化的东西。

【讨论】：

【解决方案2】：

Spark 2.3 现在支持此功能。如果你使用的是 EMR，那么镜像 5.13 支持 spark 2.3

【讨论】：