Delta Lake 分区表覆盖写入操作

Delta Lake当前版本（0.5）只支持API操作的，但是实现 Insert SQL 语法也不难，可以参考 Delta Lake 平台化实践（离线篇)，需要注意的是 Delta Lake 中的分区表覆盖写入操作。

INSERT OVERWRITE

INSERT OVERWRITE TABLE 分区表时分三种场景:

1. 动态分区 - 写入前会删除所有分区，并根据数据中的分区字段写入相应新分区
2. 静态分区 - 只会对指定的分区进行覆盖写操作
3. 混合分区（动态+静态分区） - 上述两种情况的结合

如果想通过 SQL 转化为上述 API ，首先需要在 sql parser 的时候获取到 insertMode 和 partitions 信息，并将 partitions 信息存在一个有序的结构中，例如 LinkedHashMap。然后利用这些信息，就可以拼装进行拼装实现上述三种场景。

动态分区

对所有 ds 分区进行覆盖写操作，将会清空所有 ds 分区
sql

INSERT OVERWRITE TABLE db.tableA partition(ds) select name,ds from db.tableB

Delta Lake API

df.write.format("delta").mode("overwrite").partitionBy(ds)

静态分区

对 ds=20200101 的分区进行覆盖写操作
sql

INSERT OVERWRITE TABLE db.tableA partition(ds=20200101) select name from db.tableB

Delta Lake API

df.write.format("delta").mode("overwrite").option("replaceWhere", "ds = 20200101").partitionBy(ds)

混合分区

对 ds=20200101 中的所有 event 的分区进行覆盖写操作，将会清空所有 event 分区
sql

INSERT OVERWRITE TABLE db.tableA partition(ds=20200101,event) select name,event from db.tableB

Delta Lake API

df.write.format("delta").mode("overwrite").option("replaceWhere", "ds = 20200101").partitionBy(ds,event)

后记

1. 分区操作，一定要保证 partition 信息的有序

2. 新表需要从 hive metastore 中获取 partition 信息，Delta Table 在第一次写入数据前，是不会生成 _DELTA_LOG 目录的，此时可以从 hive metastore 中获取建表时的分区名和其对应的类型，例如：

   //ddl: `ds` INT COMMENT 'ds'
   val ddl = spark.sharedState.externalCatalog.getTable(dbName, tableName).partitionSchema.toDDL
   val partitionNameAndType = new mutable.HashMap[String, String]()
   
   ddl.split(",").foreach { r =>
     val x = r.split(" ")
     partitionNameAndType.put(x(0).replace("`", ""), x(1))
   }
   

3. 语义不同

   Hive Table 直接使用 insert overwrite 动态分区只会覆盖数据涉及到的分区，而 Spark 和 Delta Lake 的 API 则会将所有所有分区进行覆盖。Spark 2.3 以后也可以通过下述API实现 Hive insert overwrite 语义

   spark.conf.set("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode","dynamic")
   data.write.mode("overwrite").insertInto("partitioned_table")
   

4. 动态分区覆盖写是高危操作

   该操作很有可能会删除一些你不期望的数据，所以 Delta Lake 目前的 API 提供了 replaceWhere option 进行约束