Spark SQL 之 Data Sources

时间:2024-07-04 13:35:08

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:

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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。