背景

将实现某业务逻辑的pyspark代码翻译成sparksql，基于sparksql补充过去半年的历史数据（按天跑）；

核心点

1）将pyspark翻译成sparksql；
2）基于sparksql，补充过去半年的历史数据（按天跑）；

实现

1）首先，pyspark翻译成spark sql，大部分直接翻译；基于原来共同的地方，可以缓冲一个cache表，后续不用多次计算；
2）其次，翻译完sparksql之后，需要补充跑过去半年的数据；通常有几种方式：方式1，一天一天的轮询循环跑；方式2，并行跑；

我尝试选择的是并行跑，将业务逻辑表进行梳理：一张输入表；一张输出表；n张中间表；

并行跑代码框架：

from multiprocessing import Process
from pyspark.sql import SparkSession
sc = SparkSession \
    .builder \
    .appName("Python Spark SQL basic example") \
    .config("spark.some.config.option", "some-value") \
    .enableHiveSupport() \
    .getOrCreate()
date_range_list = ['20210215', '20201130', '20201214']
def run_sql_process(date):
	run_sql = " xxx ... "
   run_sql = run_sql.replace('${UOW_TO_DT}', date)
    run_sql_list = run_sql.split(';')
    for run_sql in run_sql_list:
        if run_sql:
            sc.sql(run_sql)
            
def mutil_process():

    for date in date_range_list:
        # 创建进程
        run_sql_process(date)


if __name__ == '__main__':
    mutil_process()

    print("程序运行成功！！！！！")

并行跑策略1:
通过python的多进程调用，每次一个spark session去同时运行多天的spark sql，发现这个跑不起来（从并行数5，设置到并行数2），报OOM资源不足；
猜想：是由于 一个spark session本身申请的资源已定，如果同时运行多个spark sql，资源占用较大，所以内存溢出；

在上述代码中，同一个session下，同时运行多个run_sql（run_sql就是纯的像insert overwrite table...）

并行跑策略2:
猛然惊醒，我的这个并行有点不太合理，总资源没变，但是一下多并行跑了几个spark sql的任务，很显然没有达到并行提速的效果，只可能导致大家都跑不起，因为总资源是有限的；因此，正确的方式是，应该用并行提交spark_submit的方式，并行资源运行任务；

在上述代码中，同一个session下，同时运行多个run_sql（像insert overwrite table...）

并行任务1:
/apache/spark2.3/bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --queue xxx --conf spark.pyspark.driver.python=/usr/share/anaconda2/bin/python --conf spark.pyspark.python=/usr/share/anaconda2/bin/python  --executor-cores 4 --executor-memory 20g --driver-memory 10g /apache/releases/spark-2.3.1.1.1.6-bin-ebay/python/pyspark/tests.py  

并行任务2:
/apache/spark2.3/bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --queue xxx --conf spark.pyspark.driver.python=/usr/share/anaconda2/bin/python --conf spark.pyspark.python=/usr/share/anaconda2/bin/python  --executor-cores 4 --executor-memory 20g --driver-memory 10g /apache/releases/spark-2.3.1.1.1.6-bin-ebay/python/pyspark/tests2.py 

但是，这个方式理论上可行，但是也遇到了问题，就是sparksql并行插入同一张表的不同分区的时候，会报lock的错误，因此中间的表全都设置为临时表的带上日期的表，这样每次跑就不会冲突；最终采取的方式是在公司的可视化提交平台上一天一天线性跑，因为只是补一次历史数据；后续就只需要每天定时跑就可以了；