一、自动分区推断
1、概述
表分区是一种常见的优化方式,比如Hive中就提供了表分区的特性。在一个分区表中,不同分区的数据通常存储在不同的目录中, 分区列的值通常就包含在了分区目录的目录名中。Spark SQL中的Parquet数据源,支持自动根据目录名推断出分区信息。 例如,如果将人口数据存储在分区表中,并且使用性别和国家作为分区列。那么目录结构可能如下所示: tableName |- gender=male |- country=US ... ... ... |- country=CN ... |- gender=female |- country=US ... |- country=CH ... 如果将/tableName传入SQLContext.read.parquet()或者SQLContext.read.load()方法,那么Spark SQL就会自动根据目录结构,推断出分区信息,是gender和country。 即使数据文件中只包含了两列值,name和age,但是Spark SQL返回的DataFrame,调用printSchema()方法时,会打印出四个列的值:name,age,country,gender。这就是自动分区推断的功能。 此外,分区列的数据类型,也是自动被推断出来的。目前,Spark SQL仅支持自动推断出数字类型和字符串类型。有时,用户也许不希望Spark SQL自动推断分区列的数据类型。 此时只要设置一个配置即可, spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled,默认为true,即自动推断分区列的类型,设置为false,即不会自动推断类型。 禁止自动推断分区列的类型时,所有分区列的类型,就统一默认都是String。 案例:自动推断用户数据的性别和国家
2、java案例实现
##创建hdfs目录,上传文件 ##创建了一个users目录,之下又创建了性别=男,国家=US两个目录 [[email protected] sql]# hdfs dfs -mkdir /spark-study/users [[email protected] sql]# hdfs dfs -mkdir /spark-study/users/gender=male [[email protected] sql]# hdfs dfs -mkdir /spark-study/users/gender=male/country=US [[email protected] sql]# hdfs dfs -put users.parquet /spark-study/users/gender=male/country=US -------------- package cn.spark.study.sql; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.SQLContext; public class ParquetPartitionDiscovery { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("ParquetPartitionDiscovery"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(); SQLContext sqlConf = new SQLContext(sc); DataFrame usersDF = sqlConf.read().parquet("hdfs://spark1:9000/spark-study/users/gender=male/country=US/users.parquet"); usersDF.printSchema(); usersDF.show(); } } ##打包、上传 ##运行脚本 [[email protected] sql]# cat ParquetPartitionDiscovery.sh /usr/local/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/bin/spark-submit --class cn.spark.study.sql.ParquetPartitionDiscovery --num-executors 3 --driver-memory 100m --executor-memory 100m --executor-cores 3 --files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml --driver-class-path /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.17.jar /usr/local/spark-study/java/sql/saprk-study-java-0.0.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar ##结果 ##可见,已经自动推断出了性别=男,国家=US两个分区,并加到了字段中 +------+--------------+----------------+------+-------+ | name|favorite_color|favorite_numbers|gender|country| +------+--------------+----------------+------+-------+ |Alyssa| null| [3, 9, 15, 20]| male| US| | Ben| red| []| male| US| +------+--------------+----------------+------+-------+
二、合并元数据
1、概述
如同ProtocolBuffer,Avro,Thrift一样,Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据,然后随着业务需要,逐渐往元数据中添加更多的列。 在这种情况下,用户可能会创建多个Parquet文件,有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况,并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。 因为元数据合并是一种相对耗时的操作,而且在大多数情况下不是一种必要的特性,从Spark 1.5.0版本开始,默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。 可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性: 1、读取Parquet文件时,将数据源的选项,mergeSchema,设置为true 2、使用SQLContext.setConf()方法,将spark.sql.parquet.mergeSchema参数设置为true 案例:合并学生的基本信息,和成绩信息的元数据
2、scala案例实现
package cn.spark.study.sql import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.SaveMode object ParquetMergeSchema { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("ParquetMergeSchema") val sc = new SparkContext(conf) val sqlContext = new SQLContext(sc) import sqlContext.implicits._ // 创建一个DataFrame,作为学生的基本信息,并写入一个parquet文件中 // toSeq转换为 Seq; Seq是列表,适合存有序重复数据,进行快速插入/删除元素等场景 // sc.parallelize: 创建并行集合,2:指定了将数据集切分为2份 val studentWithNameAge = Array(("leo", 30), ("jack", 26)).toSeq val studentWithNameAgeDF = sc.parallelize(studentWithNameAge, 2).toDF("name", "age") studentWithNameAgeDF.save("hdfs://spark1:9000/spark-study/students", "parquet", SaveMode.Append) // 创建第二个DataFrame,作为学生的成绩信息,并写入一个parquet文件中 val studentWithNameGrade = Array(("tom", "A"), ("marry", "B")).toSeq val studentWithNameGradeDF = sc.parallelize(studentWithNameGrade, 2).toDF("name", "grade") studentWithNameGradeDF.save("hdfs://spark1:9000/spark-study/students", "parquet", SaveMode.Append) // 首先,第一个DataFrame和第二个DataFrame的元数据肯定是不一样的 // 一个是包含了name和age两个列,一个是包含了name和grade两个列 // 所以, 这里期望的是,读取出来的表数据,自动合并两个文件的元数据,出现三个列,name、age、grade // 用mergeSchema的方式,读取students表中的数据,进行元数据的合并 val students = sqlContext.read.option("mergeSchema", "true") .parquet("hdfs://spark1:9000/spark-study/students") students.printSchema() students.show() } } ##打包--上传--运行 ##运行脚本 [[email protected] sql]# cat ParquetMergeSchema.sh /usr/local/spark-1.5.1-bin-hadoop2.4/bin/spark-submit --class cn.spark.study.sql.ParquetMergeSchema --num-executors 3 --driver-memory 100m --executor-memory 100m --executor-cores 3 --files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml --driver-class-path /usr/local/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.17.jar /usr/local/spark-study/scala/sql/spark-study-scala.jar ##结果,两个DataFrame元数据已合并 +-----+----+-----+ | name| age|grade| +-----+----+-----+ | leo| 30| null| | jack| 26| null| |marry|null| B| | tom|null| A| +-----+----+-----+
3、java案例实现
package cn.spark.study.sql; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.Function; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.SaveMode; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; public class ParquetMergeSchema { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("ParquetMergeSchemaJava").setMaster("local"); JavaSparkContext sparkContext = new JavaSparkContext(conf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(sparkContext); // 创建一个DataFrame,作为学生的基本信息,并写入一个parquet文件中 List<String> studentWithNameAndAge = new ArrayList<String>(); studentWithNameAndAge.add("tom,18"); studentWithNameAndAge.add("jarry,17"); JavaRDD<String> studentWithNameAndAgeRDD = sparkContext.parallelize(studentWithNameAndAge, 2); JavaRDD<Row> studentWithNameAndAgeRowRDD = studentWithNameAndAgeRDD .map(new Function<String, Row>() { @Override public Row call(String v1) throws Exception { return RowFactory.create(v1.split(",")[0], Integer.parseInt(v1.split(",")[1])); } }); List<StructField> fieldList = new ArrayList<StructField>(); fieldList.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true)); fieldList.add(DataTypes.createStructField("age", DataTypes.IntegerType, true)); StructType structType = DataTypes.createStructType(fieldList); DataFrame studentWithNameAndAgeDF = sqlContext.createDataFrame(studentWithNameAndAgeRowRDD, structType); studentWithNameAndAgeDF.write().format("parquet").mode(SaveMode.Append) .save("hdfs://spark1:9000/spark-study/students"); // 创建第二个DataFrame,作为学生的成绩信息,并写入一个parquet文件中 List<String> studentWithNameAndGrade = new ArrayList<String>(); studentWithNameAndGrade.add("leo,B"); studentWithNameAndGrade.add("jack,A"); JavaRDD<String> studentWithNameAndGradeRDD = sparkContext.parallelize(studentWithNameAndGrade, 2); JavaRDD<Row> studentWithNameAndGradeRowRDD = studentWithNameAndGradeRDD .map(new Function<String, Row>() { @Override public Row call(String v1) throws Exception { return RowFactory.create(v1.split(",")[0], v1.split(",")[1]); } }); fieldList = new ArrayList<StructField>(); fieldList.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true)); fieldList.add(DataTypes.createStructField("grade", DataTypes.StringType, true)); structType = DataTypes.createStructType(fieldList); DataFrame studentWithNameAndGradeDF = sqlContext.createDataFrame(studentWithNameAndGradeRowRDD, structType); studentWithNameAndGradeDF.write().format("parquet").mode(SaveMode.Append) .save("hdfs://spark1:9000/spark-study/students"); // 首先,第一个DataFrame和第二个DataFrame的元数据肯定是不一样的吧 // 一个是包含了name和age两个列,一个是包含了name和grade两个列 // 所以, 这里期望的是,读取出来的表数据,自动合并两个文件的元数据,出现三个列,name、age、grade // 用mergeSchema的方式,读取students表中的数据,进行元数据的合并 DataFrame df = sqlContext.read().option("mergeSchema", "true") .parquet("hdfs://spark1:9000/spark-study/students"); df.schema(); df.show(); } }
原文地址:https://www.cnblogs.com/weiyiming007/p/11277227.html
时间: 2024-11-09 04:41:27