为什么 DataFrame 中缺少分区键列

Question

我有一个工作，它加载一个 DataFrame 对象，然后使用 DataFramepartitionBy方法将数据保存为镶木地板格式。然后我发布创建的路径，以便后续作业可以使用输出。输出中的路径如下所示：

/ptest/_SUCCESS
/ptest/id=0
/ptest/id=0/part-00000-942fb247-1fe4-4147-a41a-bc688f932862.snappy.parquet
/ptest/id=0/part-00001-942fb247-1fe4-4147-a41a-bc688f932862.snappy.parquet
/ptest/id=0/part-00002-942fb247-1fe4-4147-a41a-bc688f932862.snappy.parquet
/ptest/id=1
/ptest/id=1/part-00003-942fb247-1fe4-4147-a41a-bc688f932862.snappy.parquet
/ptest/id=1/part-00004-942fb247-1fe4-4147-a41a-bc688f932862.snappy.parquet
/ptest/id=1/part-00005-942fb247-1fe4-4147-a41a-bc688f932862.snappy.parquet
/ptest/id=3
/ptest/id=3/part-00006-942fb247-1fe4-4147-a41a-bc688f932862.snappy.parquet
/ptest/id=3/part-00007-942fb247-1fe4-4147-a41a-bc688f932862.snappy.parquet

当我收到新数据时，它会附加到数据集。路径已发布，因此依赖于数据的作业可以只处理新数据。

下面是代码的一个简化示例：

>>> rdd = sc.parallelize([(0,1,"A"), (0,1,"B"), (0,2,"C"), (1,2,"D"), (1,10,"E"), (1,20,"F"), (3,18,"G"), (3,18,"H"), (3,18,"I")])
>>> df = sqlContext.createDataFrame(rdd, ["id", "score","letter"])
>>> df.show()
+---+-----+------+
| id|score|letter|
+---+-----+------+
|  0|    1|     A|
|  0|    1|     B|
|  0|    2|     C|
|  1|    2|     D|
|  1|   10|     E|
|  1|   20|     F|
|  3|   18|     G|
|  3|   18|     H|
|  3|   18|     I|
+---+-----+------+
>>> df.write.partitionBy("id").format("parquet").save("hdfs://localhost:9000/ptest")

问题是当另一个作业尝试使用已发布的路径读取文件时：

>>> df2 = spark.read.format("parquet").schema(df2.schema).load("hdfs://localhost:9000/ptest/id=0/")
>>> df2.show()
+-----+------+
|score|letter|
+-----+------+
|    1|     A|
|    1|     B|
|    2|     C|
+-----+------+

如您所见，加载的数据集中缺少分区键。如果我要发布作业可以使用的模式，我可以使用该模式加载文件。文件加载并且分区键存在，但值为空：

>>> df2 = spark.read.format("parquet").schema(df.schema).load("hdfs://localhost:9000/ptest/id=0/")
>>> df2.show()
+----+-----+------+
|  id|score|letter|
+----+-----+------+
|null|    1|     A|
|null|    1|     B|
|null|    2|     C|
+----+-----+------+

有没有办法确保分区键存储在镶木地板数据中？我不想要求其他进程解析路径来获取密钥。

Answer 1

在这种情况下，您应该提供basePath option：

(spark.read
    .format("parquet")
    .option("basePath", "hdfs://localhost:9000/ptest/")
    .load("hdfs://localhost:9000/ptest/id=0/"))

它指向数据的根目录。

随着basePath DataFrameReader将意识到分区并相应地调整架构。