文件或数据源不一致出问题‘REFRESH TABLE tableName‘ command in SQL or by recreating the Dataset/DataFrame involved

ゝ一纸荒年。 2024-03-02 03:27 7阅读 0赞

报错：  
Caused by: java.io.FileNotFoundException:  
File does not exist: part-00000-657c5f3e-12e2-49e5-9085-e4a46ead0739.c000.snappy.orc

It is possible the underlying files have been updated. You can explicitly invalidate  
the cache in Spark by running ‘REFRESH TABLE tableName’ command in SQL or by  
recreating the Dataset/DataFrame involved

![在这里插入图片描述][9c243ee16bfd450f9097c0e7c67e4d31.png]

这个提示信息涉及到 Apache Spark 和缓存。它告诉你底层文件或数据源可能已经被更新，并提供两种方法来解决这个问题：

1.  **使用 SQL 显式地刷新缓存**：你可以使用 SQL 命令 `REFRESH TABLE tableName` 来显式地刷新特定表的缓存。这个命令告诉 Spark 重新从底层数据源加载指定表的数据，以确保你正在使用最新的数据。将 `tableName` 替换为你要刷新的表的名称。
    
        REFRESH TABLE tableName;
2.  **重新创建 Dataset/DataFrame**：另一种解决缓存问题的方法是重新创建你正在使用的 Spark DataFrame 或 Dataset。当你创建这些对象的新实例时，Spark 将重新从数据源加载数据，因此你将使用最新的数据。
    
    例如，在 Scala 中：
    
        val refreshedDF = spark.read.table("tableName") // 重新创建 DataFrame
    
    或者在 Python 中：
    
        refreshed_df = spark.read.table("tableName")  # 重新创建 DataFrame

你可以根据你的使用情况选择最合适的方法。如果你怀疑底层数据已经被外部更新，并希望确保你的 Spark 应用程序使用最新的数据，刷新表或重新创建 DataFrame 是一个好的做法。  
.

补充：  
Spark 提供了两种级别的缓存：

数据集缓存：Spark 中的数据集（如 RDD、DataFrame、Dataset）可以通过调用 persist() 或 cache() 方法来进行缓存。这些方法将数据集标记为可缓存，并将其存储在内存中。这样，在后续的操作中，Spark 可以直接从内存中读取数据，而不需要重新计算或从磁盘读取。

表级别缓存：Spark 还提供了对数据库表进行缓存的功能。你可以使用 CACHE TABLE tableName 命令将表缓存在内存中。这样，在后续的查询中，Spark 可以直接从内存中读取表数据，而不需要从磁盘加载。

通过缓存数据，Spark 可以在迭代计算、交互式查询、迭代机器学习和其他需要多次重复访问数据的场景下获得显著的性能提升。缓存可以减少磁盘读写开销，加快数据访问速度，并提高整体的数据处理性能。

需要注意的是，缓存不适用于所有情况。缓存数据需要占用内存空间，因此对于大型数据集，内存可能会成为限制因素。在决定是否缓存数据时，需要考虑可用内存大小、计算和存储开销，以及数据访问频率等因素。

此外，为了确保缓存的有效性和一致性，Spark 还提供了一些管理缓存的方法，例如 unpersist() 可用于清除缓存，cache() 可用于重新缓存，以及 isCached() 可用于检查数据是否已缓存。

[9c243ee16bfd450f9097c0e7c67e4d31.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/02/e1e014785fc9402fade8c84c919922a2.png

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