如何创建CarbonData表？

创建CarbonData表的步骤如下：

环境准备

确保你已经安装了以下软件：

Java 8 或更高版本

Apache Spark 2.x 或 3.x

Hadoop 2.x 或 3.x（如果使用 HDFS）

下载与安装

通过 Git 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/apache/carbondata.git
cd carbondata

编译项目：

mvn clean install -DskipTests

3. 启动Spark会话并创建CarbonData表

以下是一个简单的示例，展示如何加载和查询 CarbonData 表：

from pyspark.sql import SparkSession
创建 Spark 会话
spark = SparkSession.builder 
    .appName("CarbonDataExample") 
    .config("spark.sql.extensions", "org.apache.spark.sql.CarbonSessionExtensions") 
    .getOrCreate()
创建 CarbonData 表
spark.sql("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test_table (
    id INT,
    name STRING,
    city STRING,
    age INT)
STORED AS carbondata
""")
插入数据
spark.sql("""
INSERT INTO test_table VALUES (1, 'David', 'Shenzhen', 31),
                                (2, 'Eason', 'Shenzhen', 27),
                                (3, 'Jarry', 'Wuhan', 35)
""")
查询数据
spark.sql("SELECT * FROM test_table").show()
关闭 Spark 会话
spark.stop()

配置选项说明

在创建CarbonData表时，可以通过TBLPROPERTIES来指定表属性。

CREATE TABLE IF NOT EXISTS productdb.productSalesTable (
    productNumber Int,
    productName String,
    storeCity String,
    storeProvince String,
    productCategory String,
    productBatch String,
    saleQuantity Int,
    revenue Int)
STORED BY 'carbondata'
TBLPROPERTIES (
    'table_blocksize'='128',
    'DICTIONARY_EXCLUDE'='productName',
    'DICTIONARY_INCLUDE'='productNumber')

参数解释：

table_blocksize: 表文件的块大小，默认值为1024 MB，支持范围为1 MB到2048 MB。

DICTIONARY_EXCLUDE: 不生成字典的列，适用于高基数列。

DICTIONARY_INCLUDE: 为列表中指定的列生成字典。

NO_INVERTED_INDEX: 禁用倒排索引的列，适用于高基维度列。

SORT_COLUMNS: 指定MDK索引的列。

SORT_SCOPE: 指定排序的范围，如LOCAL_SORT、NO_SORT等。

步骤展示了如何在Apache CarbonData中创建表，并通过Spark SQL进行数据操作，CarbonData提供了丰富的配置选项，可以根据具体需求进行优化。

小伙伴们，上文介绍productnumber_创建CarbonData表的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。