如何使用Spark确定分区键/列

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了如何使用Spark确定分区键/列相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

假设我使用partitionBy将一些数据保存到磁盘,例如按日期,所以我的数据看起来像这样:

/mydata/d=01-01-2018/part-00000
/mydata/d=01-01-2018/part-00001
...
/mydata/d=02-01-2018/part-00000
/mydata/d=02-01-2018/part-00001
...

当我使用Hive配置和DataFrame读取数据时,如此

val df = sparkSession.sql(s"select * from $database.$tableName")

我知道:

  • d上的筛选查询将向下推
  • 如果我尝试通过d进行分区(例如GROUP BY d),则不会发生洗牌

但是,假设我不知道分区键是什么(某些上游作业写入数据,并且没有约定)。如何让Spark告诉我哪个是分区键,在这种情况下是d。同样,如果我们有多个分区(例如按月,周,那么一天)。

目前我们拥有的最佳代码非常难看:

def getPartitionColumnsForHiveTable(databaseTableName: String)(implicit sparkSession: SparkSession): Set[String] = {
    val cols = sparkSession.
      sql(s"desc $databaseTableName")
      .select("col_name")
      .collect
      .map(_.getAs[String](0))
      .dropWhile(r => !r.matches("# col_name"))
    if (cols.isEmpty) {
      Set()
    } else {
      cols.tail.toSet
    }
  }
答案

假设您的分区列值中没有=/,您可以执行以下操作:

val df = spark.sql("show partitions database.test_table")

val partitionedCols: Set[String] = try { 
  df.map(_.getAs[String](0)).first.split('/').map(_.split("=")(0)).toSet
} catch {
  case e: AnalysisException => Set.empty[String]
}

您应该获得带有分区列名称的Array[String]

另一答案

您可以使用sql语句来获取此信息,show create table <tablename>describe extended <tablename>show partitions <tablename>。最后一个给出了最简单的输出解析:

val partitionCols = spark.sql("show partitions <tablename>").as[String].first.split('/').map(_.split("=").head)

以上是关于如何使用Spark确定分区键/列的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何在 Spark 中确定最佳 shuffle 分区数

如何使用 Spark SQL 识别 hive 表中的分区列

如何确定 Apache Spark 数据帧中的分区大小

spark:区分大小写的 partitionBy 列

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