Вопрос или проблема
Я пытаюсь применить объединение для двух таблиц iceberg, которые извлекаются через временное путешествие в pyspark.
Вот код, который я пробовал:
union_query = f"""
SELECT * FROM {table_name} FOR SYSTEM_TIME AS OF TIMESTAMP '{initialdate}' LIMIT 1000
UNION ALL
SELECT * FROM {table_name} FOR SYSTEM_TIME AS OF TIMESTAMP '{lastdate}' LIMIT 1000
"""
uniondf = spark.sql(union_query)
Но возникает следующая ошибка:
[PARSE_SYNTAX_ERROR] Ошибка синтаксиса вблизи 'UNION'.(строка 3, позиция 12)
== SQL ==
SELECT * FROM glue.def.hugedata FOR SYSTEM_TIME AS OF TIMESTAMP '2024-10-08T09:06:51.932' LIMIT 1000
UNION ALL
------------^^^
SELECT * FROM glue.def.hugedata FOR SYSTEM_TIME AS OF TIMESTAMP '2024-11-05T13:16:44' LIMIT 1000
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.ParseException.withCommand(parsers.scala:257)
at org.apache.spark.sql.catalyst.parser.AbstractParser.parse(parsers.scala:98)
at org.apache.spark.sql.execution.SparkSqlParser.parse(SparkSqlParser.scala:54)
Примечание:
Есть ли возможность, что вышеуказанный запрос может сработать, так как моя задача состоит в том, чтобы эти две таблицы iceberg были извлечены через временное путешествие и объединены в одном запросе.
Ответ или решение
Вопрос, который вы подняли, касается применения объединения (UNION) для двух таблиц Iceberg с использованием функции временного перемещения (time travel) в PySpark. Давайте подробнее рассмотрим проблему и возможные решения, основанные на предоставленных вами данных.
Анализ ошибки
Ошибка, которую вы получаете, сводится к синтаксической ошибке при парсинге SQL-запроса. Spark SQL не поддерживает конструкцию FOR SYSTEM_TIME AS OF TIMESTAMP непосредственно в условиях объединения (UNION). Это и является причиной ошибки.
Объяснение возможности временного перемещения в Apache Iceberg
Apache Iceberg поддерживает концепцию временного перемещения, которая позволяет получать версии данных на определённый момент времени, что отлично подходит для анализа и аудита. Однако, как уже было упомянуто, SQL-синтаксис, поддерживаемый Spark, имеет ограничения, особенно когда речь идет о сложных операциях с временными метками.
Рекомендованное решение
Чтобы выполнить объединение данных из двух различных временных точек, вам следует сначала создать временные таблицы или датафреймы для каждой из временных версий данных, а затем объединить их. Вот шаги, которые вы можете выполнить, чтобы обойти возникшую проблему:
- Создание датафреймов с временными версиями таблицы:
# Получение первой версии данных
df_initial = spark.sql(f"SELECT * FROM {table_name} FOR SYSTEM_TIME AS OF TIMESTAMP '{initialdate}' LIMIT 1000")
# Получение второй версии данных
df_last = spark.sql(f"SELECT * FROM {table_name} FOR SYSTEM_TIME AS OF TIMESTAMP '{lastdate}' LIMIT 1000")- Объединение датафреймов:
После того как у вас есть два датафрейма, вы можете легко объединить их с помощью функции union():
# Объединение двух датафреймов
uniondf = df_initial.union(df_last)Заключение
Использование временных версий данных из таблиц Iceberg в PySpark требует некоторой дополнительной работы для подготовки данных к объединению. Следуя предложенным шагам, вы сможете успешно объединить данные из разных временных точек. Такие подходы не только повышают производительность ваших запросов, но и обеспечивают большую гибкость при работе с временными данными.
Это решение не только соответствует вашим требованиям, но и поможет избежать синтаксических ошибок, которые возникают при попытках использования неправильно составленных SQL-запросов. Надеюсь, данная информация оказалась полезной для вас. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, не стесняйтесь задавать их!