Pyspark:spark-submit不像CLI那样工作

Question

我有一个pyspark从TSV文件加载数据并将其保存为镶木地板文件,并将其保存为持久SQL表.

当我通过pyspark CLI逐行运行它时,它的工作方式与预期的完全相同.当我像使用spark-submit的应用程序一样运行时,它运行没有任何错误,但我得到奇怪的结果:1.数据被覆盖而不是附加.2.当我对它运行SQL查询时,即使镶木地板文件的大小为几千兆字节(我所期望的),我也没有返回任何数据.有什么建议？

码:

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import *

csv_file = '/srv/spark/data/input/ipfixminute2018-03-28.tsv'
parquet_dir = '/srv/spark/data/parquet/ipfixminute'

sc = SparkContext(appName='import-ipfixminute')
spark = SQLContext(sc)

fields = [StructField('time_stamp', TimestampType(), True),
                StructField('subscriberId', StringType(), True),
                StructField('sourceIPv4Address', StringType(), True),
                StructField('destinationIPv4Address', StringType(), True),
                StructField('service',StringType(), True),
                StructField('baseService',StringType(), True),
                StructField('serverHostname', StringType(), True),
                StructField('rat', StringType(), True),
                StructField('userAgent', StringType(), True),
                StructField('accessPoint', StringType(), True),
                StructField('station', StringType(), True),
                StructField('device', StringType(), True),
                StructField('contentCategories', StringType(), True),
                StructField('incomingOctets', LongType(), True),
                StructField('outgoingOctets', LongType(), True),
                StructField('incomingShapingDrops', IntegerType(), True),
                StructField('outgoingShapingDrops', IntegerType(), True),
                StructField('qoeIncomingInternal', DoubleType(), True),
                StructField('qoeIncomingExternal', DoubleType(), True),
                StructField('qoeOutgoingInternal', DoubleType(), True),
                StructField('qoeOutgoingExternal', DoubleType(), True),
                StructField('incomingShapingLatency', DoubleType(), True),
                StructField('outgoingShapingLatency', DoubleType(), True),
                StructField('internalRtt', DoubleType(), True),
                StructField('externalRtt', DoubleType(), True),
                StructField('HttpUrl',StringType(), True)]

schema = StructType(fields)
df = spark.read.load(csv_file, format='csv',sep='\t',header=True,schema=schema,timestampFormat='yyyy-MM-dd HH:mm:ss')
df = df.drop('all')
df = df.withColumn('date',to_date('time_stamp'))
df.write.saveAsTable('test2',mode='append',partitionBy='date',path=parquet_dir)

Answer 1

正如 @user8371915 所建议的，它与此类似：

Spark可以从pyspark访问Hive表，但不能从spark-submit访问Hive表

我需要更换

from pyspark.sql import SQLContext

sqlContext = SQLContext(sc)

和

from pyspark.sql import HiveContext

sqlContext = HiveContext(sc)

这解决了这个问题。