我的团队正在构建ETL流程,以使用Spark将原始的定界文本文件加载到基于Parquet的“数据湖”中。 Parquet列存储的 promise 之一是查询将仅读取必要的“列条纹”。
但是,我们看到正在读取嵌套模式结构的意外列。
为了演示,这是使用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")
然后,我们将文件读回到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", $"Orig.F1").show
当运行时,我们看到预期的输出:
+---+-------+
| F1|Orig_F1|
+---+-------+
| 1| 1|
| 3| 3|
+---+-------+
但是...查询计划显示的故事略有不同:
“优化计划”显示:
val projected = df.select($"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
并且“说明”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>>
执行期间生成的INFO日志还确认Orig.F2列被意外读取:
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))
根据Dremel paper和Parquet documentation,用于复杂嵌套结构的列应独立存储和独立检索。
问题:
可能相关:Why does the query performance differ with nested columns in Spark SQL?
最佳答案
目前这是对Spark查询引擎的限制,相关的JIRA票证在下面,spark仅处理Parquet中简单类型的谓词下推,而不处理嵌套的StructTypes
https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-17636
关于apache-spark - 为什么Apache Spark会读取嵌套结构中不必要的Parquet列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40185039/