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Spark SQL 之 Data Sources

#Spark SQL 之 Data Sources

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数据源（Data Source）

Spark SQL的DataFrame接口支持多种数据源的操作。一个DataFrame可以进行RDDs方式的操作，也可以被注册为临时表。把DataFrame注册为临时表之后，就可以对该DataFrame执行SQL查询。Data Sources这部分首先描述了对Spark的数据源执行加载和保存的常用方法，然后对内置数据源进行深入介绍。

一般Load/Save方法

Spark SQL的默认数据源为Parquet格式。数据源为Parquet文件时，Spark SQL可以方便的执行所有的操作。修改配置项spark.sql.sources.default，可修改默认数据源格式。读取Parquet文件示例如下：

Scala

val df = sqlContext.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet") df.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")

Java

DataFrame df = sqlContext.read().load("examples/src/main/resources/users.parquet"); df.select("name", "favorite_color").write().save("namesAndFavColors.parquet");

手动指定选项（Manually Specifying Options）

当数据源格式不是parquet格式文件时，需要手动指定数据源的格式。数据源格式需要指定全名（例如：org.apache.spark.sql.parquet），如果数据源格式为内置格式，则只需要指定简称（json,parquet,jdbc）。通过指定的数据源格式名，可以对DataFrames进行类型转换操作。示例如下：

Scala

val df = sqlContext.read.format("json").load("examples/src/main/resources/people.json") df.select("name", "age").write.format("parquet").save("namesAndAges.parquet")

Java

DataFrame df = sqlContext.read().format("json").load("examples/src/main/resources/people.json"); df.select("name", "age").write().format("parquet").save("namesAndAges.parquet");

存储模式（Save Modes）

可以采用SaveMode执行存储操作，SaveMode定义了对数据的处理模式。需要注意的是，这些保存模式不使用任何锁定，不是原子操作。此外，当使用Overwrite方式执行时，在输出新数据之前原数据就已经被删除。SaveMode详细介绍如下表：

Spark SQL 之 Data Sources

持久化到表（Saving to Persistent Tables）

当使用HiveContext时，可以通过saveAsTable方法将DataFrames存储到表中。与registerTempTable方法不同的是，saveAsTable将DataFrame中的内容持久化到表中，并在HiveMetastore中存储元数据。存储一个DataFrame，可以使用SQLContext的table方法。table先创建一个表，方法参数为要创建的表的表名，然后将DataFrame持久化到这个表中。

默认的saveAsTable方法将创建一个“managed table”，表示数据的位置可以通过metastore获得。当存储数据的表被删除时，managed table也将自动删除。

Parquet文件

Parquet是一种支持多种数据处理系统的柱状的数据格式，Parquet文件中保留了原始数据的模式。Spark SQL提供了Parquet文件的读写功能。

读取Parquet文件（Loading Data Programmatically）

读取Parquet文件示例如下：

Scala

// sqlContext from the previous example is used in this example. // This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits._  val people: RDD[Person] = ... // An RDD of case class objects, from the previous example.  // The RDD is implicitly converted to a DataFrame by implicits, allowing it to be stored using Parquet. people.write.parquet("people.parquet")  // Read in the parquet file created above.  Parquet files are self-describing so the schema is preserved. // The result of loading a Parquet file is also a DataFrame. val parquetFile = sqlContext.read.parquet("people.parquet")  //Parquet files can also be registered as tables and then used in SQL statements. parquetFile.registerTempTable("parquetFile") val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age >= 13 AND age <= 19") teenagers.map(t => "Name: " + t(0)).collect().foreach(println)

Java

// sqlContext from the previous example is used in this example.  DataFrame schemaPeople = ... // The DataFrame from the previous example.  // DataFrames can be saved as Parquet files, maintaining the schema information. schemaPeople.write().parquet("people.parquet");  // Read in the Parquet file created above.  Parquet files are self-describing so the schema is preserved. // The result of loading a parquet file is also a DataFrame. DataFrame parquetFile = sqlContext.read().parquet("people.parquet");  // Parquet files can also be registered as tables and then used in SQL statements. parquetFile.registerTempTable("parquetFile"); DataFrame teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM parquetFile WHERE age >= 13 AND age <= 19"); List<String> teenagerNames = teenagers.javaRDD().map(new Function<Row, String>() {   public String call(Row row) {     return "Name: " + row.getString(0);   } }).collect();

解析分区信息(Partition Discovery)

对表进行分区是对数据进行优化的方式之一。在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet数据源现在能够自动发现并解析分区信息。例如，对人口数据进行分区存储，分区列为gender和country，使用下面的目录结构：

path └── to  └── table   ├── gender=male   │   ├── ...   │   │   │   ├── country=US   │   │   └── data.parquet   │   ├── country=CN   │   │   └── data.parquet   │   └── ...   └── gender=female    ├── ...    │    ├── country=US    │   └── data.parquet    ├── country=CN    │   └── data.parquet    └── ...

通过传递path/to/table给 SQLContext.read.parquet或SQLContext.read.load，Spark SQL将自动解析分区信息。返回的DataFrame的Schema如下：

root |-- name: string (nullable = true) |-- age: long (nullable = true) |-- gender: string (nullable = true) |-- country: string (nullable = true)

需要注意的是，数据的分区列的数据类型是自动解析的。当前，支持数值类型和字符串类型。自动解析分区类型的参数为：spark.sql.sources.partitionColumnTypeInference.enabled，默认值为true。如果想关闭该功能，直接将该参数设置为disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为string类型，不再进行类型解析。

Schema合并（Schema Merging）

像ProtocolBuffer、Avro和Thrift那样，Parquet也支持Schema evolution（Schema演变）。用户可以先定义一个简单的Schema，然后逐渐的向Schema中增加列描述。通过这种方式，用户可以获取多个有不同Schema但相互兼容的Parquet文件。现在Parquet数据源能自动检测这种情况，并合并这些文件的schemas。

因为Schema合并是一个高消耗的操作，在大多数情况下并不需要，所以Spark SQL从1.5.0开始默认关闭了该功能。可以通过下面两种方式开启该功能：

当数据源为Parquet文件时，将数据源选项mergeSchema设置为true
设置全局SQL选项spark.sql.parquet.mergeSchema为true

示例如下：

Scala

// sqlContext from the previous example is used in this example. // This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits._  // Create a simple DataFrame, stored into a partition directory val df1 = sc.makeRDD(1 to 5).map(i => (i, i * 2)).toDF("single", "double") df1.write.parquet("data/test_table/key=1")  // Create another DataFrame in a new partition directory, // adding a new column and dropping an existing column val df2 = sc.makeRDD(6 to 10).map(i => (i, i * 3)).toDF("single", "triple") df2.write.parquet("data/test_table/key=2")  // Read the partitioned table val df3 = sqlContext.read.option("mergeSchema", "true").parquet("data/test_table") df3.printSchema()  // The final schema consists of all 3 columns in the Parquet files together // with the partitioning column appeared in the partition directory paths. // root // |-- single: int (nullable = true) // |-- double: int (nullable = true) // |-- triple: int (nullable = true) // |-- key : int (nullable = true)

Hive metastore Parquet表转换（Hive metastore Parquet table conversion）

当向Hive metastore中读写Parquet表时，Spark SQL将使用Spark SQL自带的Parquet SerDe（SerDe：Serialize/Deserilize的简称,目的是用于序列化和反序列化），而不是用Hive的SerDe，Spark SQL自带的SerDe拥有更好的性能。这个优化的配置参数为spark.sql.hive.convertMetastoreParquet，默认值为开启。

Hive/Parquet Schema反射（Hive/Parquet Schema Reconciliation）

从表Schema处理的角度对比Hive和Parquet，有两个区别：

Hive区分大小写，Parquet不区分大小写
hive允许所有的列为空，而Parquet不允许所有的列全为空

由于这两个区别，当将Hive metastore Parquet表转换为Spark SQL Parquet表时，需要将Hive metastore schema和Parquet schema进行一致化。一致化规则如下：

这两个schema中的同名字段必须具有相同的数据类型。一致化后的字段必须为Parquet的字段类型。这个规则同时也解决了空值的问题。
一致化后的schema只包含Hive metastore中出现的字段。
- 忽略只出现在Parquet schema中的字段
- 只在Hive metastore schema中出现的字段设为nullable字段，并加到一致化后的schema中

元数据刷新（Metadata Refreshing）

Spark SQL缓存了Parquet元数据以达到良好的性能。当Hive metastore Parquet表转换为enabled时，表修改后缓存的元数据并不能刷新。所以，当表被Hive或其它工具修改时，则必须手动刷新元数据，以保证元数据的一致性。示例如下：

Scala

// sqlContext is an existing HiveContext sqlContext.refreshTable("my_table")

Java

// sqlContext is an existing HiveContext sqlContext.refreshTable("my_table")

配置(Configuration)

配置Parquet可以使用SQLContext的setConf方法或使用SQL执行SET key=value命令。详细参数说明如下：

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JSON数据集

Spark SQL能自动解析JSON数据集的Schema，读取JSON数据集为DataFrame格式。读取JSON数据集方法为SQLContext.read().json()。该方法将String格式的RDD或JSON文件转换为DataFrame。

需要注意的是，这里的JSON文件不是常规的JSON格式。JSON文件每一行必须包含一个独立的、自满足有效的JSON对象。如果用多行描述一个JSON对象，会导致读取出错。读取JSON数据集示例如下：

Scala

// sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)  // A JSON dataset is pointed to by path. // The path can be either a single text file or a directory storing text files. val path = "examples/src/main/resources/people.json" val people = sqlContext.read.json(path)  // The inferred schema can be visualized using the printSchema() method. people.printSchema() // root //  |-- age: integer (nullable = true) //  |-- name: string (nullable = true)  // Register this DataFrame as a table. people.registerTempTable("people")  // SQL statements can be run by using the sql methods provided by sqlContext. val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")  // Alternatively, a DataFrame can be created for a JSON dataset represented by // an RDD[String] storing one JSON object per string. val anotherPeopleRDD = sc.parallelize(   """{"name":"Yin","address":{"city":"Columbus","state":"Ohio"}}""" :: Nil) val anotherPeople = sqlContext.read.json(anotherPeopleRDD)

Java

// sc is an existing JavaSparkContext. SQLContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc);  // A JSON dataset is pointed to by path. // The path can be either a single text file or a directory storing text files. DataFrame people = sqlContext.read().json("examples/src/main/resources/people.json");  // The inferred schema can be visualized using the printSchema() method. people.printSchema(); // root //  |-- age: integer (nullable = true) //  |-- name: string (nullable = true)  // Register this DataFrame as a table. people.registerTempTable("people");  // SQL statements can be run by using the sql methods provided by sqlContext. DataFrame teenagers = sqlContext.sql("SELECT name FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19");  // Alternatively, a DataFrame can be created for a JSON dataset represented by // an RDD[String] storing one JSON object per string. List<String> jsonData = Arrays.asList(   "{/"name/":/"Yin/",/"address/":{/"city/":/"Columbus/",/"state/":/"Ohio/"}}"); JavaRDD<String> anotherPeopleRDD = sc.parallelize(jsonData); DataFrame anotherPeople = sqlContext.read().json(anotherPeopleRDD);

Hive表

Spark SQL支持对Hive的读写操作。需要注意的是，Hive所依赖的包，没有包含在Spark assembly包中。增加Hive时，需要在Spark的build中添加 -Phive 和 -Phivethriftserver配置。这两个配置将build一个新的assembly包，这个assembly包含了Hive的依赖包。注意，必须上这个心的assembly包到所有的worker节点上。因为worker节点在访问Hive中数据时，会调用Hive的 serialization and deserialization libraries（SerDes），此时将用到Hive的依赖包。

Hive的配置文件为conf/目录下的hive-site.xml文件。在YARN上执行查询命令之前，lib_managed/jars目录下的datanucleus包和conf/目录下的hive-site.xml必须可以被driverhe和所有的executors所访问。确保被访问，最方便的方式就是在spark-submit命令中通过--jars选项和--file选项指定。

操作Hive时，必须创建一个HiveContext对象，HiveContext继承了SQLContext，并增加了对MetaStore和HiveQL的支持。除了sql方法，HiveContext还提供了一个hql方法，hql方法可以执行HiveQL语法的查询语句。示例如下：

Scala

// sc is an existing SparkContext. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)  sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)") sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src")  // Queries are expressed in HiveQL sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect().foreach(println)

Java

// sc is an existing JavaSparkContext. HiveContext sqlContext = new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc.sc);  sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)"); sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/kv1.txt' INTO TABLE src");  // Queries are expressed in HiveQL. Row[] results = sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect();

访问不同版本的Hive Metastore（Interacting with Different Versions of Hive Metastore）

Spark SQL经常需要访问Hive metastore，Spark SQL可以通过Hive metastore获取Hive表的元数据。从Spark 1.4.0开始，Spark SQL只需简单的配置，就支持各版本Hive metastore的访问。注意，涉及到metastore时Spar SQL忽略了Hive的版本。Spark SQL内部将Hive反编译至Hive 1.2.1版本，Spark SQL的内部操作(serdes, UDFs, UDAFs, etc)都调用Hive 1.2.1版本的class。版本配置项见下面表格：

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JDBC To Other Databases

Spark SQL支持使用JDBC访问其他数据库。当时用JDBC访问其它数据库时，最好使用JdbcRDD。使用JdbcRDD时，Spark SQL操作返回的DataFrame会很方便，也会很方便的添加其他数据源数据。JDBC数据源因为不需要用户提供ClassTag，所以很适合使用Java或Python进行操作。使用JDBC访问数据源，需要在spark classpath添加JDBC driver配置。例如，从Spark Shell连接postgres的配置为：

SPARK_CLASSPATH=postgresql-9.3-1102-jdbc41.jar bin/spark-shell

远程数据库的表，可用DataFrame或Spark SQL临时表的方式调用数据源API。支持的参数有：

Spark SQL 之 Data Sources

代码示例如下：

Scala

val jdbcDF = sqlContext.read.format("jdbc").options(    Map("url" -> "jdbc:postgresql:dbserver",   "dbtable" -> "schema.tablename")).load()

Java

Map<String, String> options = new HashMap<String, String>(); options.put("url", "jdbc:postgresql:dbserver"); options.put("dbtable", "schema.tablename");  DataFrame jdbcDF = sqlContext.read().format("jdbc"). options(options).load();

故障排除（Troubleshooting）

在客户端session和所有的executors上，JDBC driver必须对启动类加载器（primordial class loader）设置为visible。因为当创建一个connection时，Java的DriverManager类会执行安全验证，安全验证将忽略所有对启动类加载器为非visible的driver。一个很方便的解决方法是，修改所有worker节点上的compute_classpath.sh脚本，将driver JARs添加至脚本。
有些数据库（例：H2）将所有的名字转换为大写，所以在这些数据库中，Spark SQL也需要将名字全部大写。

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