【Spark】算子实现delete SQL语句

spark计算出来后,得到dataframe,需要删除dataframe中的ids。

在SQL语句中,我们可以通过【delete from table where id in ('id1','id2')】,所以只需要把算到的df转换成string字符串的格式,具体实现如下:

val df = Seq(
    ("111"),("222"),("333")
).toDF("ID")

val delObj = df.select("ID")
    .as[String]
    .map(elem=> s"'$elem'")
    .collect()
    .mkString(",")

val delSql = s"delete from $tableName where $delObj"

Class.forName(//PG配置)
val conn = DriverManager.getConnection(url, properties)
val delPS = conn.prepareStatement(delSql)

var cnt = delPS.executeUpdate()

delPS.close()
conn.close()

<think>嗯,用户现在问的是在Spark SQL中是否可以使用DELETE来删除某些数据。之前他问过关于truncate的问题,现在可能是在继续探索数据操作相关的命令。我需要先确认Spark SQL是否支持DELETE语句。 记得Spark是基于Hadoop的,处理大数据通常采用不可变数据集,所以早期版本可能不支持行级的删除。但最近版本可能有变化,特别是Delta Lake的出现。需要查证一下。 用户可能是在处理数据时遇到了需要删除特定记录的情况,比如数据清洗或者修正错误。他们可能习惯传统数据库的DELETE操作,想知道在Spark中如何实现同样功能。 需要明确说明Spark SQL本身是否支持DELETE,如果支持的话是在什么条件下,比如使用Delta Lake或者Hive表。如果不支持,要给出替代方法,比如filter或覆盖数据。 还要注意用户的技术水平,可能需要举例说明不同的情况,比如使用DataFrame API或者直接SQL语句。同时提醒事务支持和数据源格式的重要性,比如Parquet不支持,但Delta Lake可以。 最后总结一下,确保用户了解不同方法的适用场景,并建议查看文档确认版本兼容性。可能还需要提到ACID特性的支持情况,帮助用户选择合适的方法。</think>在 Apache Spark SQL 中,**能否直接使用 `DELETE` 语句删除数据取决于底层数据源的格式和版本**。以下是详细分类说明: --- ### 1. **原生 Spark SQL(非 Delta Lake)** - **默认行为**: Spark SQL **原生不支持标准 SQL 的 `DELETE` 语句**。原因是传统 Spark 的底层存储(如 Parquet、CSV)设计为**不可变(immutable)**,不支持行级更新或删除。 - **替代方案**: 若需“删除”数据,需通过 **`filter` + 覆盖写入** 的方式实现: ```sql -- 逻辑删除(筛选保留的数据并覆盖原表) CREATE TABLE new_table AS SELECT * FROM original_table WHERE id NOT IN (1, 2, 3); -- 或使用 DataFrame API val filteredDF = spark.read.table("original_table").filter("id != 1") filteredDF.write.mode("overwrite").saveAsTable("original_table") ``` --- ### 2. **Delta Lake 表(支持 ACID 事务)** 若使用 **Delta Lake**(Spark 的扩展库,提供事务支持),则**支持 `DELETE` 语句**: - **语法示例**: ```sql DELETE FROM delta.`/path/to/delta_table` WHERE condition; -- 或针对已注册的表 DELETE FROM my_delta_table WHERE id > 100; ``` - **核心特性**: - 支持行级删除(直接修改数据文件,非全表覆盖) - 提供 ACID 事务保证(原子性、一致性) - 需使用 Delta Lake 格式存储表(写入时指定 `format('delta')`) --- ### 3. **Hive 表(有限支持)** 若使用 **Hive 表**且配置了事务支持(需 Hive 3+ 和 ORC 格式): - 理论上支持 `DELETE`,但**实际使用复杂且限制多**: - 需开启 Hive 事务配置(`hive.support.concurrency=true`) - 表必须为分桶表(bucketed table)并使用 ORC 格式 - **不推荐 Spark 中直接依赖此方式**。 --- ### 关键总结 | 场景 | 是否支持 `DELETE` | 适用条件 | 推荐度 | |--------------------|-------------------|-----------------------------------|--------| | **原生 Spark SQL** | ❌ 不支持 | Parquet/CSV 等不可变格式 | 低 | | **Delta Lake** | ✅ 支持 | 表存储为 Delta 格式 | 高 | | **Hive 表** | ⚠️ 有限支持 | Hive 3+ + ORC + 分桶表 + 配置事务 | 中低 | --- ### 建议操作步骤 1. **确认数据格式**: - 如果是 Parquet/CSV:使用 `filter` + 覆盖写入。 - 如果是 Delta Lake:直接使用 `DELETE`。 2. **转换表格式**(可选): ```sql -- 将普通表转换为 Delta Lake 表 CREATE TABLE delta_table USING delta AS SELECT * FROM original_table; ``` 3. **验证删除结果**: ```sql SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE condition; -- 确认数据已删除 ``` --- ### 注意事项 - **性能影响**:覆盖写入会生成新文件,可能影响存储效率。 - **事务一致性**:Delta Lake 的 `DELETE` 是原子操作,传统覆盖写入可能因中途失败导致数据不一致。 - **版本要求**:Delta Lake 需 Spark 3.0+ 并添加依赖(`--packages io.delta:delta-core_2.12:2.4.0`)。 建议优先使用 **Delta Lake** 实现删除操作,参考官方文档:[Delta Lake 指南](https://docs.delta.io/latest/delta-intro.html)。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值