spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes

As an AI language model, I don't have access to the latest updates on Spark. However, based on my knowledge, `spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes` is a configuration property in Spark SQL that specifies a comma-separated list of package prefixes that should be shared between the client and the metastore server. These package prefixes are used for Java classloading and help to reduce the memory footprint of the client and server by sharing common classes.

相关问题

spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes配置项的作用

spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes配置项是Spark SQL中的一项配置，用于指定Hive Metastore中的类的共享前缀。Hive Metastore是Apache Hive用于管理元数据的组件，用于存储表、分区、列等元数据信息。

当Spark SQL需要与Hive Metastore交互时，会使用此配置项来确定哪些类的实例应该由Hive Metastore加载。如果两个或多个类具有相同的前缀，则它们被认为是相关的，应该由同一个类加载器加载。指定共享前缀可以减少类加载器的数量，从而提高性能。

例如，如果指定了spark.sql.hive.metastore.sharedPrefixes=com.mysql.jdbc，则Hive Metastore将使用同一个类加载器加载所有以com.mysql.jdbc为前缀的类，包括com.mysql.jdbc.Driver和com.mysql.jdbc.Connection等。

需要注意的是，如果在Spark SQL的应用程序中使用了自定义的类，也应该将它们的共享前缀添加到此配置项中。

def get_glue_content() -> GlueContext: """ Init GlueContext and SparkSession :return: GlueContext """ spark_session = SparkContext.getOrCreate() glueContent = GlueContext(spark_session) glueContent.spark_session.builder \ .config("spark.databricks.hive.metastore.glueCatalog.enabled", "true") \ .config("spark.sql.catalogImplementation", "hive") \ .config("hive.metastore.client.factory.class", "com.amazonaws.glue.catalog.metastore.AWSGlueDataCatalogHiveClientFactory") \ .config("spark.sql.legacy.parquet.int96RebaseModeInRead", "CORRECTED") \ .config("spark.sql.legacy.parquet.int96RebaseModeInWrite", "CORRECTED") \ .config("spark.sql.legacy.parquet.datetimeRebaseModeInRead", "CORRECTED") \ .config("spark.sql.legacy.timeParserPolicy", "LEGACY") \ .enableHiveSupport().getOrCreate() return glueContent

这段代码是用来初始化GlueContext和SparkSession的，GlueContext是AWS Glue提供的一个Python库，用于在Spark中使用ETL作业。该函数主要做以下几件事情:

1. 获取或创建一个SparkSession。
2. 创建一个GlueContext对象，它将与SparkSession一起使用。
3. 配置SparkSession，以便使用AWS Glue数据目录。
4. 启用Hive支持，允许在Spark中使用Hive元数据。
5. 最后返回GlueContext对象，以便在后续的代码中使用。