如何在Spark中使用Paimon_开源大数据平台E-MapReduce-阿里云帮助中心

E-MapReduce支持通过Spark SQL对Paimon进行读写操作。本文通过示例为您介绍如何通过Spark SQL对Paimon进行读写操作。

使用限制

EMR-3.46.0及后续版本、EMR-5.12.0及后续版本的集群，支持Spark SQL和Spark CLI对Paimon进行读写操作。
仅Spark3的Spark SQL可以通过Catalog读写Paimon。
Spark CLI只能通过文件系统或对象存储的路径读取Paimon。

操作步骤

步骤一：创建Catalog

Paimon将数据和元数据都保存在文件系统（例如，HDFS）或对象存储（例如，OSS）中，存储的根路径由warehouse参数指定。如果指定的warehouse路径不存在，将会自动创建该路径；如果指定的warehouse路径存在，您可以通过该Catalog访问路径中已有的表。

您还可以同步元数据到Hive或DLF中，方便其它服务访问Paimon。

创建Filesystem Catalog

Filesystem Catalog仅将元数据保存在文件系统或对象存储中。

spark-sql --conf spark.sql.catalog.paimon=org.apache.paimon.spark.SparkCatalog --conf spark.sql.catalog.paimon.metastore=filesystem --conf spark.sql.catalog.paimon.warehouse=oss://<yourBucketName>/warehouse

创建Hive Catalog

Hive Catalog会同步元数据到Hive MetaStore中。在Hive Catalog中创建的表可以直接在Hive中查询。

Hive查询Paimon，详情请参见Paimon与Hive集成。

spark-sql --conf spark.sql.catalog.paimon=org.apache.paimon.spark.SparkCatalog --conf spark.sql.catalog.paimon.metastore=hive --conf spark.sql.catalog.paimon.uri=thrift://master-1-1:9083 --conf spark.sql.catalog.paimon.warehouse=oss://<yourBucketName>/warehouse

说明

spark.sql.catalog.paimon.uri为Hive MetaStore Service的地址。

创建DLF Catalog

DLF Catalog会同步元数据到DLF中。

重要

创建集群时，元数据须为DLF统一元数据。

spark-sql --conf spark.sql.catalog.paimon=org.apache.paimon.spark.SparkCatalog --conf spark.sql.catalog.paimon.metastore=dlf --conf spark.sql.catalog.paimon.warehouse=oss://<yourBucketName>/warehouse

步骤二：通过Spark SQL读写Paimon中的数据

执行以下Spark SQL语句，在Catalog中创建一张表，并读写表中的数据。

-- 在之前创建的catalog中，创建并使用一个测试database。
CREATE DATABASE paimon.test_db;
USE paimon.test_db;

-- 创建Paimon表。
CREATE TABLE test_tbl (
    uuid int,
    name string,
    price double
) TBLPROPERTIES (
    'primary-key' = 'uuid'
);

-- 向Paimon中写入数据。
INSERT INTO test_tbl VALUES (1, 'apple', 3.5), (2, 'banana', 4.0), (3, 'cherry', 20.5);

-- 读取表中的数据。
SELECT * FROM test_tbl;

步骤三：通过Spark CLI读Paimon中的数据

执行以下命令，启动Spark CLI。
```
spark-shell
```

在Spark CLI中运行以下Scala代码，查询指定目录下存储的Paimon表。

val dataset = spark.read.format("paimon").load("oss://<yourBucketName>/warehouse/test_db.db/test_tbl")
dataset.createOrReplaceTempView("test_tbl")
spark.sql("SELECT * FROM test_tbl").show()