写入和回读时火花缺失列答案

【问题标题】：Spark missing column when write and read back写入和回读时火花缺失列
【发布时间】：2017-11-16 17:43:54
【问题描述】：

我正在创建一个数据集并将其以 parquet 格式写入目录结构 ${BasePath}/y=2107/m=11/d=16/ 中的 s3。在我创建当天数据并将其写入 s3 后，我需要读回过去 10 天的数据。

我能做到的有两种方法，

第一种方法：将当天数据写入 s3，读取其余 9 天的数据并进行联合，例如

dataset.write.mode(SaveMode.Overwrite)
              .format(sourceConfig.format).save(getWriteBasePath(sourceConfig.sourcePath
              , replaceDate))
newDf = spark.read.parquet("path1",...,"path9").union(dataset)

第二种方法：将当天数据写入s3，并再次读取所有10天数据。类似的东西：

     dataset.write.mode(SaveMode.Overwrite)
          .format(sourceConfig.format).save(getWriteBasePath(sourceConfig.sourcePath
          , replaceDate))
    newDf = spark.read.parquet("path1",...,"path10")

第一种方法运行没有任何问题但与第二种方法相比非常慢。但是使用第二种方法，当我将完整数据读回 spark 后，当天的一些列会得到空值。我验证了当天写入的数据是正确的。

我无法弄清楚为什么会这样。我正在使用以下属性创建火花上下文：

sparkSession.sparkContext.hadoopConfiguration.set("mapreduce.fileoutputcommitter.algorithm.version", "2")
      sparkSession.sparkContext.getConf.set("spark.hadoop.parquet.enable.summary-metadata", "false")
      sparkSession.sparkContext.getConf.set("spark.sql.parquet.mergeSchema", "false")
      sparkSession.sparkContext.getConf.set("spark.sql.parquet.filterPushdown", "true")
      sparkSession.sparkContext.getConf.set("spark.sql.hive.metastorePartitionPruning", "true")

【问题讨论】：

“一些列...”??哪些列得到空值？
@GlennieHellesSindholt 在大约 20 列中，第 15 列和第 16 列的值都为空。所有其他列都有正确的值
从逻辑上讲，第一种方法应该工作得更快，因为您从磁盘读取的数据更少。可能是第二种方法工作得更快，因为只为这 2 个列加载空值。您正在处理的数据的大小是多少。如果这 2 列的数据很大，则您的第二种方法运行速度很快，因为它没有加载这些数据。
@Phoenix 采用快速压缩的镶木地板总数据大小约为 70 Gb。这 2 列只是文本列，最多 30-40 个字符。
可能对有类似问题的人有所帮助：如果用于对数据框进行分区的列具有空值（如“day”或“month”列），请尝试添加 option("basePath", basePath) .

标签： scala apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

我希望将当前数据缓存在一个数据帧中，并将过去 9 天的所有数据读入另一个数据帧。现在您已经将所有数据都保存在内存中了。您的执行速度必须更快。我们写入 s3 的那一刻（作为一个动作），创建的整个 DAG 将被刷新，这就是您的第一种方法非常慢的原因。

【讨论】：

我实际上正在缓存它.. 但仍然比第二种方法多花 5 分钟