通过分治策略解决内存限制问题完成大型Hive表数据的去重的PySpark代码实现

在Hive集群中，有一张历史交易记录表，要从这张历史交易记录表中抽取一年的数据按某些字段进行Spark去重，由于这一年的数据超过整个集群的内存容量，需要分解成每个月的数据，分别用Spark去重，并保存为Parquet文件到临时的hdfs目录中，然后从磁盘上取得12个月的数据合并并且进行去重，最后输出的结果Hive表中，请用PySpark脚本实现这个功能的逻辑。

该PySpark脚本通过分治策略解决内存限制问题，先保证月度数据内存可处理，再通过二次去重保证全局数据一致性，最终输出完整的去重结果到Hive表。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as Fdef main():spark = SparkSession.builder \.appName("Transaction Deduplication") \.enableHiveSupport() \.getOrCreate()# 配置参数target_year = 2023  # 指定目标年份dedupe_columns = ['transaction_id', 'user_id', 'amount']  # 替换为实际去重字段temp_path = "/tmp/deduplicated_transactions"result_table = "processed_transactions"# 按月处理数据for month in range(1, 13):# 按月查询数据monthly_data = spark.sql(f"""SELECT *FROM historical_transactionsWHERE YEAR(transaction_date) = {target_year}AND MONTH(transaction_date) = {month}""")# 本月数据去重deduped_monthly = monthly_data.dropDuplicates(subset=dedupe_columns)# 添加分区列并保存deduped_monthly.withColumn("year", F.lit(target_year)) \.withColumn("month", F.lit(month)) \.write \.partitionBy("year", "month") \.mode("overwrite") \.parquet(temp_path)# 合并并全局去重combined_data = spark.read.parquet(temp_path).drop("year", "month")final_deduped = combined_data.dropDuplicates(subset=dedupe_columns)# 写入Hive表final_deduped.write.mode("overwrite").saveAsTable(result_table)spark.stop()if __name__ == "__main__":main()

代码说明：

1. Spark初始化：

   • 创建支持Hive的SparkSession以访问Hive表

2. 参数配置：

   • target_year: 需要处理的年份
   • dedupe_columns: 去重依据的字段列表
   • temp_path: 临时存储路径
   • result_table: 最终结果表名

3. 按月处理流程：

   • 使用Hive SQL按月份过滤数据
   • 对每月数据进行Spark去重
   • 添加分区列(year/month)后保存为Parquet格式

4. 全局处理：

   • 读取所有临时Parquet文件
   • 删除临时分区列后进行全局去重
   • 将最终结果写入Hive表

注意事项：

1. 替换dedupe_columns为实际的业务去重字段
2. 确保Hive表中存在transaction_date时间字段
3. 临时路径需要足够的HDFS存储空间
4. 结果表结构与原表保持一致
5. 根据集群性能调整并行度和资源分配

执行流程：