Pet*_*ens 22 apache-spark parquet spark-dataframe
我的团队正在构建一个ETL过程,使用Spark将原始分隔文本文件加载到基于Parquet的"数据湖"中.Parquet列存储的一个承诺是查询只会读取必要的"列条带".
但是我们看到嵌套模式结构正在读取意外的列.
为了演示,这里有一个使用Scala和Spark 2.0.1 shell的POC:
// Preliminary setup
sc.setLogLevel("INFO")
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql._
// Create a schema with nested complex structures
val schema = StructType(Seq(
StructField("F1", IntegerType),
StructField("F2", IntegerType),
StructField("Orig", StructType(Seq(
StructField("F1", StringType),
StructField("F2", StringType))))))
// Create some sample data
val data = spark.createDataFrame(
sc.parallelize(Seq(
Row(1, 2, Row("1", "2")),
Row(3, null, Row("3", "ABC")))),
schema)
// Save it
data.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("data.parquet")
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然后我们将文件读回DataFrame并投影到列的子集:
// Read it back into another DataFrame
val df = spark.read.parquet("data.parquet")
// Select & show a subset of the columns
df.select($"F1", $"Orig.F1").show
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当这个运行时,我们看到预期的输出:
+---+-------+
| F1|Orig_F1|
+---+-------+
| 1| 1|
| 3| 3|
+---+-------+
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但是......查询计划显示了一个略有不同的故事:
"优化计划"显示:
val projected = df.select($"F1", $"Orig.F1".as("Orig_F1"))
projected.queryExecution.optimizedPlan
// Project [F1#18, Orig#20.F1 AS Orig_F1#116]
// +- Relation[F1#18,F2#19,Orig#20] parquet
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
并且"解释"显示:
projected.explain
// == Physical Plan ==
// *Project [F1#18, Orig#20.F1 AS Orig_F1#116]
// +- *Scan parquet [F1#18,Orig#20] Format: ParquetFormat, InputPaths: hdfs://sandbox.hortonworks.com:8020/user/stephenp/data.parquet, PartitionFilters: [], PushedFilters: [], ReadSchema: struct<F1:int,Orig:struct<F1:string,F2:string>>
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
执行期间生成的INFO日志也确认意外读取了Orig.F2列:
16/10/21 15:13:15 INFO parquet.ParquetReadSupport: Going to read the following fields from the Parquet file:
Parquet form:
message spark_schema {
optional int32 F1;
optional group Orig {
optional binary F1 (UTF8);
optional binary F2 (UTF8);
}
}
Catalyst form:
StructType(StructField(F1,IntegerType,true), StructField(Orig,StructType(StructField(F1,StringType,true), StructField(F2,StringType,true)),true))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
根据Dremel论文和Parquet文档,复杂嵌套结构的列应独立存储并可独立检索.
问题:
目前是 Spark 查询引擎的一个限制,相关的 JIRA 票如下,spark 只处理 Parquet 中简单类型的谓词下推,而不是嵌套的 StructTypes
https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-17636
该问题自 Spark 2.4.0 起已得到修复。这适用于结构体以及结构体数组。
Spark 3.0.0之前:
设置spark.sql.optimizer.nestedSchemaPruning.enabled
true
请参阅此处相关的 Jira:https ://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-4502
Spark 3.0.0之后:
spark.sql.optimizer.nestedSchemaPruning.enabled
现在默认是true
相关 Jira 在这里:https ://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-29805
还有相关的SO问题:EfficientreadingnestedparquetcolumninSpark
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