delta lake 结合 spark structured Streaming 小文件合并的应用代码

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 Delta Lake 结合 Spark Structured Streaming 实现小文件合并：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("DeltaLakeWithStructuredStreamingExample")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 设置日志级别
spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

// 定义输入路径和输出路径
val inputPath = "/path/to/input/directory"
val outputPath = "/path/to/output/directory"

// 创建 Structured Streaming 数据流
val stream = spark.readStream
  .option("header", "true")
  .option("maxFilesPerTrigger", 1)
  .csv(inputPath)

// 将数据写入 Delta Lake 表中
val query = stream
  .writeStream
  .format("delta")
  .partitionBy("date")
  .option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint/directory")
  .trigger(processingTime = "10 seconds")
  .start(outputPath)

// 合并小文件
spark.read.format("delta").load(outputPath).repartition(1)
  .write.format("delta").mode("overwrite").option("dataChange", "true").save(outputPath)

// 启动数据流
query.awaitTermination()

在这个示例中，我们首先创建了一个 SparkSession，并设置日志级别。我们还定义了输入路径和输出路径。

接下来，我们使用 `readStream` 方法从输入路径中读取 CSV 文件，并将数据写入 Delta Lake 表中。这里我们使用了 `writeStream` 方法，并指定了 Delta 格式、分区字段、检查点位置、触发时间等选项。这样，每当有新的 CSV 文件写入输入路径时，Spark Structured Streaming 就会自动读取并将其写入 Delta Lake 表中。

然后，我们使用 `repartition` 方法来将数据进行重新分区，这可以帮助我们合并小文件。最后，我们使用 `write` 方法将合并后的数据重新写入输出路径中。在这里，我们使用了 `overwrite` 模式，并设置了 `dataChange` 选项为 `true`，表示数据已经更改。

最后，我们启动数据流，并等待其完成。