Spark临时表tempView的注册/使用/注销/注意事项(推荐)
目录
- createTempView运作原理
- 低效做法
- 缓存临时表方式:
- 方式1 创建
- 方式2
- 方式3
- 临时表生命周期
createTempView运作原理
先说一个众人皆知的知识:
Spark中的算子包含transformation算子和action算子,transformation是根据原有RDD创建一个新的RDD,而action则把RDD操作后的结果返回给driver。Spark对transformation的抽象可以大大提高性能,这是因为在Spark中,所有transformation操作都是lazy模式,即Spark不会立即计算结果,而只是简单地记住所有对数据集的转换操作逻辑。这些转换只有遇到action操作的时候才会开始计算。这样的设计使得Spark更加高效。
低效做法
sql("select a,b from table where xxx").createTempView("view1") sql("select a from view1 where xxx").show() sql("select b from view1 where xxx").show()
使用createTempView后,查询这个视图每次都很耗时了,正是因为createTempView操作是lazy模式,在没有action算子触发之前,它并没有什么实质性的运作,仅仅记录了一个创建视图的逻辑
。
Spark每次遇到action算子show()方法的时候,才开始真正计算,上面代码中两次用到视图view1
,那么意味着创建视图的方法会执行两次
,因此非常的耗时,所以需要对view1进行缓存处理
。
缓存临时表方式:
方式1 创建
// 创建它的SparkSession对象终止前有效 df.createOrReplaceTempView("tempViewName") // spark应用程序终止前有效 df.createOrReplaceGlobalTempView("tempViewName")
注销
spark.catalog.dropTempView("tempViewName") spark.catalog.dropGlobalTempView("tempViewName")
方式2
创建
session.table("tempViewName").cache()
注销
session.table("tempViewName").unpersist()
方式3
创建
commonDF.cahe() 或 commonDF.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) commonDF.createOrReplaceTempView("tempViewName")
注销
commonDF.unpersist()
临时表生命周期
源码
createOrReplaceTempView
/** * 使用给定名称创建本地临时视图。此临时视图的生命周期与用于创建此数据集的 SparkSession 相关联。 * * @group basic * @since 2.0.0 */ def createOrReplaceTempView(viewName: String): Unit = withPlan { createTempViewCommand(viewName, replace = true, global = false) }
也就是说,当一下代码中spark stop(),之后 创建的临时视图表才失效
createGlobalTempView
/** * 使用给定名称创建一个全局临时视图。此临时视图的生命周期与此 Spark 应用程序相关联。全局临时视图是跨会话的。它的生命周期是 Spark 应用程序的生命周期,即当应用程序终止时它会被自动删除。它与系统保留的数据库 global_temp 相关联,我们必须使用限定名称来引用全局临时视图,例如从 global_temp.view1 中选择。 * * @throws AnalysisException if the view name is invalid or already exists * * @group basic * @since 2.1.0 */ @throws[AnalysisException] def createGlobalTempView(viewName: String): Unit = withPlan { createTempViewCommand(viewName, replace = false, global = true) }
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