Apache Spark SQL TRANSFORM 子句深度解析-优快云博客

Apache Spark SQL TRANSFORM 子句深度解析

spark Apache Spark - A unified analytics engine for large-scale data processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark

概述

在Apache Spark SQL中，TRANSFORM子句提供了一种强大的数据处理能力，允许开发者通过外部脚本或命令对数据进行转换处理。这种功能源自Hive的设计理念，为Spark SQL提供了更灵活的数据处理方式。

TRANSFORM 工作原理

TRANSFORM子句的核心思想是将数据传递给外部脚本进行处理，然后将处理结果重新导入Spark。整个过程可以分为以下几个步骤：

数据准备：Spark将输入列按照指定格式序列化
数据传输：通过管道将数据传递给外部脚本
数据处理：外部脚本处理接收到的数据
结果收集：Spark读取脚本输出并解析为新的数据集

两种运行模式

Spark支持两种TRANSFORM运行模式，具有不同的特性：

1. 非Hive模式

当Spark未启用Hive支持时：

仅支持ROW FORMAT DELIMITED格式
所有值都以字符串形式传递给脚本
使用简单的分隔符格式处理数据

2. Hive模式

当Spark启用Hive支持时：

支持Hive SerDe和ROW FORMAT DELIMITED两种格式
提供更丰富的数据序列化选项
支持更复杂的数据类型处理

语法详解

SELECT TRANSFORM (expression [, ... ])
    [ROW FORMAT row_format]
    [RECORDWRITER record_writer_class]
    USING command_or_script [AS ([col_name [col_type]] [, ... ])]
    [ROW FORMAT row_format]
    [RECORDREADER record_reader_class]

关键参数说明

expression：要转换的列或表达式
row_format：指定输入输出的行格式
RECORDWRITER/RECORDREADER：自定义的记录读写器
command_or_script：处理数据的命令或脚本路径

分隔符格式行为

当使用ROW FORMAT DELIMITED时，Spark有以下默认行为：

字段分隔：默认使用\u0001(Ctrl+A)，可通过FIELDS TERMINATED BY覆盖
行分隔：默认使用\n，可通过LINES TERMINATED BY覆盖
NULL值表示：默认使用\N，可通过NULL DEFINED AS覆盖
复杂类型处理：将ARRAY/MAP/STRUCT转换为JSON字符串处理

输出处理规则

Spark对脚本输出有以下处理规则：

列数匹配：
- 输出列少于预期：补充NULL值
- 输出列多于预期：截断多余部分
未指定输出模式：
- 默认生成key和value两列
- key包含第一个制表符前的内容
- value包含剩余内容

实际应用示例

基础转换示例

-- 简单转换，不指定输出类型
SELECT TRANSFORM(zip_code, name, age)
   USING 'cat' AS (a, b, c)
FROM person
WHERE zip_code > 94511;

指定输出数据类型

-- 明确指定输出列类型
SELECT TRANSFORM(zip_code, name, age)
   USING 'cat' AS (a STRING, b STRING, c STRING)
FROM person;

自定义分隔符格式

-- 使用自定义分隔符
SELECT TRANSFORM(name, age)
    ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY ','
    USING 'cat' AS (name_age string)
    ROW FORMAT DELIMITED
    FIELDS TERMINATED BY '@'
FROM person;

Hive SerDe模式

-- 使用Hive序列化方式
SELECT TRANSFORM(zip_code, name, age)
    ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
    WITH SERDEPROPERTIES ('field.delim' = '\t')
    USING 'cat' AS (a STRING, b STRING, c STRING)
FROM person;