Spark SQL（三）：Parquet数据源

Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器升级为顶级项目。

列式存储和行氏存储相比，有哪些优势？
1、可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量；
2、压缩编码可以降低磁盘存储空间，由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效压缩编码（例如Run Length Encoding和Delta Encoding）进一步节约存储空间；
3、只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能；

1、使用编程方式加载Parquet数据

package cn.spark.study.sql;

import java.util.List;
import org.apache.spark.SparkConf;
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.SQLContext;

/**
 * Parquet数据源之使用编程方式加载数据
 */
public class ParquetLoadData {

    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setAppName("ParquetLoadData");  
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
        
        // 读取Parquet文件中的数据，创建一个DataFrame
        DataFrame usersDF = sqlContext.read().parquet(
                "hdfs://hadoop1:9000/spark-study/users.parquet");
        
        // 将DataFrame注册为临时表，然后使用SQL查询需要的数据
        usersDF.registerTempTable("users");  
        DataFrame userNamesDF = sqlContext.sql("select name from users");  
        
        // 对查询出来的DataFrame进行transformation操作，处理数据，然后打印出来
        List<String> userNames = userNamesDF.javaRDD().map(new Function<Row, String>() {

            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public String call(Row row) throws Exception {
                return "Name: " + row.getString(0);
            }
            
        }).collect();
        
        for(String userName : userNames) {
            System.out.println(userName);  
        }
    }
}

package cn.spark.study.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SQLContext

object ParquetLoadData {
  
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
        .setAppName("ParquetLoadData")  
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    
    val usersDF = sqlContext.read.parquet("hdfs://hadoop1:9000/spark-study/users.parquet")  
    usersDF.registerTempTable("users")
    val userNamesDF = sqlContext.sql("select name from users")  
    userNamesDF.rdd.map { row => "Name: " + row(0) }.collect()
        .foreach { userName => println(userName) }   
  }
}

2、自动分区推断

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：

image.png

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。

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;

/**
 * Parquet数据源之自动推断分区
 * @author Administrator
 *
 */
public class ParquetPartitionDiscovery {

    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf()
                .setAppName("ParquetPartitionDiscovery");  
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
        
        DataFrame usersDF = sqlContext.read().parquet(
                "hdfs://hadoop1:9000/spark-study/users/gender=male/country=US/users.parquet");
        usersDF.printSchema();
        usersDF.show();
    }   
}

3、合并元数据

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

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

/**
 * @author Administrator
 */
object ParquetMergeSchema {
  
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    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
    val studentsWithNameAge = Array(("leo", 23), ("jack", 25)).toSeq
    val studentsWithNameAgeDF = sc.parallelize(studentsWithNameAge, 2).toDF("name", "age")  
    studentsWithNameAgeDF.save("hdfs://hadoop1:9000/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 studentsWithNameGrade = Array(("marry", "A"), ("tom", "B")).toSeq    
    val studentsWithNameGradeDF = sc.parallelize(studentsWithNameGrade, 2).toDF("name", "grade")  
    studentsWithNameGradeDF.save("hdfs://hadoop1:9000/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
    val students = sqlContext.read.option("mergeSchema", "true")
        .parquet("hdfs://hadoop1:9000/spark-study/students")
    students.printSchema()
    students.show()  
  } 
}

作者：张凯_9908
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