编程那点事
使用编程方式加载数据
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的孵化器里毕业成为Apache顶级项目，最新的版本是1.8.0。
列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？
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。
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，可以使用更高效的压缩编码（例如Run Length Encoding和Delta Encoding）进一步节约存储空间。
只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。
java版本代码
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;
public class ParquetLoadData {
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf()
.setAppName("GenericLoadSave");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
DataFrame usersDF = sqlContext.read().parquet("hdfs://spark1:9000/users.parquet");
usersDF.registerTempTable("users");
DataFrame userNamesDF = sqlContext.sql("select name from users");
List<String> userNames = userNamesDF.javaRDD().map(new Function<Row, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public String call(Row row) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return "Name: " + row.getString(0);
}
}).collect();
for(String userName : userNames) {
System.out.println(userName);
}
}
}Scala版本代码
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://spark1:9000/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) }
}
}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：
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。
案例：自动推断用户数据的性别和国家
java版本代码
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;
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://spark1:9000/spark-study/users/gender=male/country=US/users.parquet");
usersDF.printSchema();
usersDF.show();
}
}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：
读取Parquet文件时，将数据源的选项，mergeSchema，设置为true
使用SQLContext.setConf()方法，将spark.sql.parquet.mergeSchema参数设置为true
案例：合并学生的基本信息，和成绩信息的元数据
Scala版本代码
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://spark1:9000/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://spark1:9000/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://spark1:9000/spark-study/students")
students.printSchema()
students.show()
}
}
