Spark与Iceberg整合查询操作
一、DataFrame API加载Iceberg中的数据
Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame方式加载Iceberg表中的数据，可以通过spark.table(Iceberg表名)或者spark.read.format("iceberg").load("iceberg data path")来加载对应Iceberg表中的数据，操作如下：
代码语言：javascript复制val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local").appName("test")
//指定hadoop catalog，catalog名称为hadoop_prod
.config("spark.sql.catalog.hadoop_prod", "org.apache.iceberg.spark.SparkCatalog")
.config("spark.sql.catalog.hadoop_prod.type", "hadoop")
.config("spark.sql.catalog.hadoop_prod.warehouse", "hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg")
.config("spark.sql.extensions", "org.apache.iceberg.spark.extensions.IcebergSparkSessionExtensions")
.getOrCreate()
//1.创建Iceberg表，并插入数据
spark.sql(
"""
|create table hadoop_prod.mydb.mytest (id int,name string,age int) using iceberg
""".stripMargin)
spark.sql(
"""
|insert into hadoop_prod.mydb.mytest values (1,"zs",18),(2,"ls",19),(3,"ww",20)
""".stripMargin)
//1.SQL 方式读取Iceberg中的数据
spark.sql("select * from hadoop_prod.mydb.mytest").show()
/**
* 2.使用Spark查询Iceberg中的表除了使用sql 方式之外，还可以使用DataFrame方式,建议使用SQL方式
*/
//第一种方式使用DataFrame方式查询Iceberg表数据
val frame1: DataFrame = spark.table("hadoop_prod.mydb.mytest")
frame1.show()
//第二种方式使用DataFrame加载 Iceberg表数据
val frame2: DataFrame = spark.read.format("iceberg").load("hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg/mydb/mytest")
frame2.show()二、查询表快照
每次向Iceberg表中commit数据都会生成对应的一个快照，我们可以通过查询“${catalog名称}.${库名}.${Iceberg表}.snapshots”来查询对应Iceberg表中拥有的所有快照，操作如下：
代码语言：javascript复制//向表 hadoop_prod.mydb.mytest 中再次插入以下数据
spark.sql(
"""
|insert into hadoop_prod.mydb.mytest values (4,"ml",18),(5,"tq",19),(6,"gb",20)
""".stripMargin)
//3.查看Iceberg表快照信息
spark.sql(
"""
|select * from hadoop_prod.mydb.mytest.snapshots
""".stripMargin).show(false)结果如下：
三、查询表历史
对Iceberg表查询表历史就是查询Iceberg表快照信息内容，与查询表快照类似，通过“${catalog名称}.${库名}.${Iceberg表}.history”命令进行查询，操作如下：
代码语言：javascript复制//4.查询表历史,实际上就是表快照的部分内容
spark.sql(
"""
|select * from hadoop_prod.mydb.mytest.history
""".stripMargin).show(false)结果如下：
四、查询表data files
我们可以通过”${catalog名称}.${库名}.${Iceberg表}.files”命令来查询Iceberg表对应的data files 信息，操作如下：
代码语言：javascript复制//5.查看表对应的data files
spark.sql(
"""
|select * from hadoop_prod.mydb.mytest.files
""".stripMargin).show(false)结果如下：
五、查询Manifests
我们可以通过“${catalog名称}.${库名}.${Iceberg表}.manifests”来查询表对应的manifests信息，具体操作如下：
代码语言：javascript复制//6.查看表对应的 Manifests
spark.sql(
"""
|select * from hadoop_prod.mydb.mytest.manifests
""".stripMargin).show(false)结果如下：
六、查询指定快照数据
查询Iceberg表数据还可以指定snapshot-id来查询指定快照的数据，这种方式可以使用DataFrame Api方式来查询，Spark3.x版本之后也可以通过SQL 方式来查询，操作如下：
代码语言：javascript复制//7.查询指定快照数据,快照ID可以通过读取json元数据文件获取
spark.read
.option("snapshot-id",3368002881426159310L)
.format("iceberg")
.load("hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg/mydb/mytest")
.show()结果如下：
Spark3.x 版本之后，SQL指定快照语法为：
CALL ${Catalog 名称}.system.set_current_snapshot("${库名.表名}",快照ID)
操作如下：
代码语言：javascript复制//SQL 方式指定查询快照ID 数据
spark.sql(
"""
|call hadoop_prod.system.set_current_snapshot('mydb.mytest',3368002881426159310)
""".stripMargin)
spark.sql(
"""
|select * from hadoop_prod.mydb.mytest
""".stripMargin).show()结果如下：
七、根据时间戳查询数据
Spark读取Iceberg表可以指定“as-of-timestamp”参数，通过指定一个毫秒时间参数查询Iceberg表中数据，iceberg会根据元数据找出timestamp-ms <= as-of-timestamp 对应的 snapshot-id ，也只能通过DataFrame Api把数据查询出来，Spark3.x版本之后支持SQL指定时间戳查询数据。具体操作如下：
代码语言：javascript复制//8.根据时间戳查询数据,时间戳指定成毫秒，iceberg会根据元数据找出timestamp-ms <= as-of-timestamp 对应的 snapshot-id ，把数据查询出来
spark.read.option("as-of-timestamp","1640066148000")
.format("iceberg")
.load("hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg/mydb/mytest")
.show()结果如下：
Spark3.x 版本之后，SQL根据时间戳查询最近快照语法为：
CALL ${Catalog 名称}.system.rollback_to_timestamp("${库名.表名}",TIMESTAMP '日期数据')
操作如下：
代码语言：javascript复制//省略重新创建表mytest，两次插入数据
//SQL 方式查询指定 时间戳 快照数据
spark.sql(
"""
|CALL hadoop_prod.system.rollback_to_timestamp('mydb.mytest', TIMESTAMP '2021-12-23 16:56:40.000')
""".stripMargin)
spark.sql(
"""
|select * from hadoop_prod.mydb.mytest
""".stripMargin).show()结果如下：
八、回滚快照
在Iceberg中可以回滚快照，可以借助于Java 代码实现，Spark DataFrame Api 不能回滚快照，在Spark3.x版本之后，支持SQL回滚快照。回滚快照之后，Iceberg对应的表中会生成新的Snapshot-id,重新查询，回滚生效，具体操作如下：
代码语言：javascript复制//9.回滚到某个快照，rollbackTo(snapshot-id)，指定的是固定的某个快照ID，回滚之后，会生成新的Snapshot-id, 重新查询生效。
val conf = new Configuration()
val catalog = new HadoopCatalog(conf,"hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg")
catalog.setConf(conf)
val table: Table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of("mydb","mytest"))
table.manageSnapshots().rollbackTo(3368002881426159310L).commit()注意：回滚快照之后，在对应的Iceberg表中会生成新的Snapshot-id,再次查询后，会看到数据是回滚快照之后的数据。
代码语言：javascript复制//查询表 hadoop_prod.mydb.mytest 数据,已经是历史数据
spark.sql(
"""
|select * from hadoop_prod.mydb.mytest
""".stripMargin).show(100)结果如下：
Spark3.x 版本之后，SQL回滚快照语法为：
CALL ${Catalog 名称}.system.rollback_to_snapshot("${库名.表名}",快照ID)
操作如下：
代码语言：javascript复制//省略重新创建表mytest，两次插入数据
//SQL方式回滚快照ID，操作如下：
spark.sql(
"""
|Call hadoop_prod.system.rollback_to_snapshot("mydb.mytest",5440886662709904549)
""".stripMargin)
//查询表 hadoop_prod.mydb.mytest 数据,已经是历史数据
spark.sql(
"""
|select * from hadoop_prod.mydb.mytest
""".stripMargin).show(100)结果如下：
九、合并Iceberg表的数据文件
针对Iceberg表每次commit都会生成一个parquet数据文件，有可能一张Iceberg表对应的数据文件非常多，那么我们通过Java Api 方式对Iceberg表可以进行数据文件合并，数据文件合并之后，会生成新的Snapshot且原有数据并不会被删除，如果要删除对应的数据文件需要通过“Expire Snapshots来实现”，具体操作如下：
代码语言：javascript复制//10.合并Iceberg表的数据文件
// 1) 首先向表 mytest 中插入一批数据，将数据写入到表mytest中
import spark.implicits._
val df: DataFrame = spark.read.textFile("D:\2018IDEA_space\Iceberg-Spark-Flink\SparkIcebergOperate\data\nameinfo")
.map(line => {
val arr: Array[String] = line.split(",")
(arr(0).toInt, arr(1), arr(2).toInt)
}).toDF("id","name","age")
df.writeTo("hadoop_prod.mydb.mytest").append()经过以上插入数据，我们可以看到Iceberg表元数据目录如下：
数据目录如下：
//2) 合并小文件数据,Iceberg合并小文件时并不会删除被合并的文件，Compact是将小文件合并成大文件并创建新的Snapshot。如果要删除文件需要通过Expire Snapshots来实现,targetSizeInBytes 指定合并后的每个文件大小
val conf = new Configuration()
val catalog = new HadoopCatalog(conf,"hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg")
val table: Table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of("mydb","mytest"))
Actions.forTable(table).rewriteDataFiles().targetSizeInBytes(1024)//1kb，指定生成合并之后文件大小
.execute()合并小文件后，Iceberg对应表元数据目录如下：
数据目录如下：
十、删除历史快照
目前我们可以通过Java Api 删除历史快照，可以通过指定时间戳，当前时间戳之前的所有快照都会被删除（如果指定时间比最后一个快照时间还大，会保留最新快照数据），可以通过查看最新元数据json文件来查找要指定的时间。例如，表mytest 最新的json元数据文件信息如下:
这里删除时间为“1640070000000”之前的所有快照信息，在删除快照时，数据data目录中过期的数据parquet文件也会被删除（例如：快照回滚后不再需要的文件），代码操作如下：
代码语言：javascript复制//11.删除历史快照,历史快照是通过ExpireSnapshot来实现的，设置需要删除多久的历史快照
val conf = new Configuration()
val catalog = new HadoopCatalog(conf,"hdfs://mycluster/sparkoperateiceberg")
val table: Table = catalog.loadTable(TableIdentifier.of("mydb","mytest"))
table.expireSnapshots().expireOlderThan(1640070000000L).commit()以上代码执行完成之后，可以看到只剩下最后一个快照信息：
数据目录如下：
注意：删除对应快照数据时，Iceberg表对应的Parquet格式数据也会被删除，到底哪些parquet文件数据被删除决定于最后的“snap-xx.avro”中对应的manifest list数据对应的parquet数据，如下图所示：
随着不断删除snapshot，在Iceberg表不再有manifest文件对应的parquet文件也会被删除。
除了以上这种使用Java Api方式来删除表旧快照外，在Spark3.x版本之后，我们还可以使用SQL方式来删除快照方式，SQL删除快照语法为：
删除早于某个时间的快照，但保留最近N个快照
CALL ${Catalog 名称}.system.expire_snapshots("${库名.表名}",TIMESTAMP '年-月-日 时-分-秒.000',N)
注意：以上使用SQL方式采用上述方式进行操作时，SparkSQL执行会卡住，最后报错广播变量广播问题（没有找到好的解决方式，目测是个bug问题）
每次Commit生成对应的Snapshot之外，还会有一份元数据文件“Vx-metadata.json”文件产生，我们可以在创建Iceberg表时执行对应的属性决定Iceberg表保留几个元数据文件，属性如下：
Property | Description |
|---|---|
write.metadata.delete-after-commit.enabled | 每次表提交后是否删除旧的元数据文件 |
write.metadata.previous-version-max | 要保留旧的元数据文件数量 |
例如，在Spark中创建表 test ,指定以上两个属性，建表语句如下：
代码语言：javascript复制CREATE TABLE ${CataLog名称}.${库名}.${表名} (
id bigint,
name string
) using iceberg
PARTITIONED BY (
loc string
) TBLPROPERTIES (
'write.metadata.delete-after-commit.enabled'= true,
'write.metadata.previous-version-max' = 3
)
