spark读取parquet文件报错：Unable to infer schema when loading Parquet file

Posted 2023-05-15

参考技术A 出现这种问题通常是由于：parquet路径存在，但是该路径中没有parquet文件。

参考： https://stackoverflow.com/questions/44954892/unable-to-infer-schema-when-loading-parquet-file

spark剖析：spark读取parquet文件会有多少个task

文章目录

• 前言
• 对象存储问题？
• 存储格式问题？
• spark读取parquet格式文件
• • 大文件切分
  • 小文件合并
  • 总结
• 思考

前言

做大数据开发的肯定都知道小文件的弊端

• 读取阶段：spark在读取文件时会根据文件的数量以及文件的大小来切分文件生成task。一般 task 数是大于等于文件数的，如果都是小于128M的文件就是等于文件数。小文件越多，task数越多，单个task处理的数据量就少，如果并行度不够会导致查询数据过慢。
• 写入阶段：如果你的数据是存储到类似于cos、oss、s3等对象存储中，spark 最后移动文件的rename阶段如果出现大量的小文件，性能低的会让你疯掉（毕竟 rename 在这些对象存储底层分两步 copy 和 delete）。最后发现整个 ETL 任务的绝大部分时间用来 rename

所以为了优化小文件的问题，我们目前对所有的ETL任务执行结束会输出当前分区的文件数、文件大小。如下图：

然后让开发者根据该信息在 insert 之前对数据进行REPARTITION来达到控制文件数量的目的。

但是最近发现一个问题，某位同学的 spark sql 任务执行完成后生成了 200个文件，总大小为3M附近（如下图），但是在读取的时候 spark生成的 task数只有 8 个，和我们想象中的200个 task 不一致，究竟原因在哪里？

对象存储问题？

由于我们大数据集群是计算存储分离的架构，所有的数据都存储在对象存储上，我首先怀疑是由于我们用的对象存储的原因。所以我特意 copy了一份数据存储到HDFS上（bi_ods_real.sucx_test1表的 location 在 HDFS）

spark-sql --master yarn -e  "insert overwrite table bi_ods_real.sucx_test1  select /*+ repartition(200) */ * from bi_dw_plan.dws_order_****_order_df where dt='20210607'"

为了和对象存储表文件数一致，在这里加上了/*+ repartition(200) */ ，如果不加只有8个文件

表的文件数量和大小如下图：

对 default.sucx_test1 进行查询
发现task数确实有200个，难道真的是存储不同的原因？
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
～～～～～～～～～～～心～～～～～～～～～～～～累～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～
～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～

中间经历了一系列的弯路，就不再赘述。最后我通过查看他们的物理执行计划，发现了一点不同点。

• 对于HDFS表
  

• 对于cos 表
  

于是我查看两张表的建表语句发现
HDFS表 的存储格式是textfile

ROW FORMAT SERDE
  'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
STORED AS INPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat'
LOCATION
  'hdfs://172.0.0.1:8080/usr/hive/warehouse/bi_ods_real.db/sucx_test1'

cos 表存储格式为 parquet

ROW FORMAT SERDE
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
  'field.delim'='\\t',
  'serialization.format'='\\t')
STORED AS INPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT
  'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION
  'cosn://***/bi/bi_dw_plan/dws_order_****_order_df'

难道是存储格式的问题？

存储格式问题？

于是我又创建了一张 location 在 HDFS，并且存储格式为 parquet 的表，发现读取时并行度也是只有 8 个，于是断定关于上面 spark task 数的问题和 hdfs、cos 无关，和数据的存储格式有关。

spark读取parquet格式文件

由于本地没有 hadoop 环境，为了测试 spark 读取 parquet 文件如何切分文件，我写了一个读取 parquet 文件的方法

@Test
    public void test() {
        //创建sparkSession
        SparkSession sparkSession = SparkSession.builder()
                .master("local[1]")
                .getOrCreate();
        //读取parquet文件
        Dataset<Row> parquet = sparkSession.read().parquet("/Users/scx/part-00199-b7613270-858d-4bc8-ad89-badd66bd9c24-c000.snappy.parquet");
        //结果显示
        parquet.show(false);
    }

通过 debug 查看堆栈信息发现程序会走到 FilePartition#maxSplitBytes

  def maxSplitBytes(
      sparkSession: SparkSession,
      selectedPartitions: Seq[PartitionDirectory]): Long = {
    val defaultMaxSplitBytes = sparkSession.sessionState.conf.filesMaxPartitionBytes
    val openCostInBytes = sparkSession.sessionState.conf.filesOpenCostInBytes
    val defaultParallelism = sparkSession.sparkContext.defaultParallelism
    val totalBytes = selectedPartitions.flatMap(_.files.map(_.getLen + openCostInBytes)).sum
    val bytesPerCore = totalBytes / defaultParallelism

    Math.min(defaultMaxSplitBytes, Math.max(openCostInBytes, bytesPerCore))
  }

解释代码前，先了解几个配置以及变量

• spark.sql.files.maxPartitionBytes 单个 partition 能够读取的最大值，默认为128M.
• spark.sql.files.openCostInBytes 为打开文件需要的成本，是一个预估值，。假设打开一个文件需要时间n，那么在给定的时间 n 范围内能够读取的字节数.默认该值4 * 1024 * 1024（4M）
• spark.default.parallelism 任务的默认并行度，如果该值没有配置，那么该变量得值和 spark 任务的资源配置（总totalCoreCount）有关，比如配置 executor-cores=n executor-nums=m那么该值为 m*n ，该值最小为 2。具体可以进入 CoarseGrainedSchedulerBackend#defaultParallelism 查看

知道了上面这些值的含义，我们可以查看 maxSplitBytes 方法了。

• defaultMaxSplitBytes 的值为 spark.sql.files.maxPartitionBytes，即128M，-
• openCostInBytes 的值为 spark.sql.files.openCostInBytes，即4M
• defaultParallelism的值由于我没有配置，所以为集群默认的资源 8(可以通过查看spark-defaults.conf计算)

## spark-defaults.conf
spark.executor.instances    2
spark.executor.cores    4
spark.driver.memory    1024m
spark.executor.memory    1024m

• totalBytes 该值需要注意，其值为：所有文件大小+文件数*openCostInBytes，在我这里，通过上面截图可以发现所有文件大小大概为 3M，文件数为200.计算后得知该值为：803M
• bytesPerCore 该值为totalBytes/defaultParallelism 为 803M/8=100M

然后进入最后一个函数

    Math.min(defaultMaxSplitBytes, Math.max(openCostInBytes, bytesPerCore))

代入值后

    Math.min(128M, Math.max(4M, 100M))=100M

所以FilePartition#maxSplitBytes 最终返回值为 100M

---

从上面我们获取到了单个文件分片的最大大小为100M,回到函数上一层DataSourceScanExec#createNonBucketedReadRDD

 private def createNonBucketedReadRDD(
      readFile: (PartitionedFile) => Iterator[InternalRow],
      selectedPartitions: Array[PartitionDirectory],
      fsRelation: HadoopFsRelation): RDD[InternalRow] = {
     //打开文件的代价，同上4M
    val openCostInBytes = fsRelation.sparkSession.sessionState.conf.filesOpenCostInBytes
    //上面已经计算过大小为100M
    val maxSplitBytes =
      FilePartition.maxSplitBytes(fsRelation.sparkSession, selectedPartitions)
    logInfo(s"Planning scan with bin packing, max size: $maxSplitBytes bytes, " +
      s"open cost is considered as scanning $openCostInBytes bytes.")
	//selectedPartitions 指的是我们hive表的partition
    val splitFiles = selectedPartitions.flatMap { partition =>
     	//hive 表partition下的所有文件进行切分
      partition.files.flatMap { file =>
        // getPath() is very expensive so we only want to call it once in this block:
        val filePath = file.getPath
        //isSplitable一般都为true,除非你使用了某些不支持分割的压缩算法，在我这里对于parquet表并没有指定压缩算法所以为true。
        val isSplitable = relation.fileFormat.isSplitable(
          relation.sparkSession, relation.options, filePath)
         //第一步：大文件文件切分
        PartitionedFileUtil.splitFiles(
          sparkSession = relation.sparkSession,
          file = file,
          filePath = filePath,
          isSplitable = isSplitable,
          maxSplitBytes = maxSplitBytes,
          partitionValues = partition.values
        )
      }
    }.sortBy(_.length)(implicitly[Ordering[Long]].reverse)
	
	//第二步：小文件合并
    val partitions =
      FilePartition.getFilePartitions(relation.sparkSession, splitFiles, maxSplitBytes)

    new FileScanRDD(fsRelation.sparkSession, readFile, partitions)
  }

上面代码主要是遍历 hive 表指定分区下的文件，然后对文件进行切分。

大文件切分

下面具体看下 PartitionedFileUtil#splitFiles

 def splitFiles(
      sparkSession: SparkSession,
      file: FileStatus,
      filePath: Path,
      isSplitable: Boolean,
      maxSplitBytes: Long,
      partitionValues: InternalRow): Seq[PartitionedFile] = {
      //文件是否可以切分
    if (isSplitable) {
    	//如果可以切分则对大文件进行切分，每次的步长为FilePartition#maxSplitBytes获取的100M
      (0L until file.getLen by maxSplitBytes).map { offset =>
        val remaining = file.getLen - offset
        val size = if (remaining > maxSplitBytes) maxSplitBytes else remaining
        val hosts = getBlockHosts(getBlockLocations(file), offset, size)
        PartitionedFile(partitionValues, filePath.toUri.toString, offset, size, hosts)
      }
    } else {
      Seq(getPartitionedFile(file, filePath, partitionValues))
    }
  }
   def getPartitionedFile(
      file: FileStatus,
      filePath: Path,
      partitionValues: InternalRow): PartitionedFile = {
    val hosts = getBlockHosts(getBlockLocations(file), 0, file.getLen)
    PartitionedFile(partitionValues, filePath.toUri.toString, 0, file.getLen, hosts)
  }

该方法主要是对单大文件进行切分，如果某个文件文件的大小为250M，则切分成3个PartitionedFile。分别为100M，101-200M，201-250M
当然，如果文件不可切分，直接返回该文件。

小文件合并

DataSourceScanExec#createNonBucketedReadRDD 函数里不只做了大文件切分，还为小文件做了合并，真可谓是对 parquet 等文件优化到了极致（为啥 text 格式没这种待遇呢？🤔️）
对于小文件合并就是在FilePartition.getFilePartitions 函数里面做的

 def getFilePartitions(
      sparkSession: SparkSession,
      partitionedFiles: Seq[PartitionedFile],
      maxSplitBytes: Long): Seq[FilePartition] = {
    val partitions = new ArrayBuffer[FilePartition]
    val currentFiles = new ArrayBuffer[PartitionedFile]
    var currentSize = 0L

    /** Close the current partition and move to the next. */
    def closePartition(): Unit = {
      if (currentFiles.nonEmpty) {
        // Copy to a new Array.
        //主要是将多个小文件合并成一个大的partition来供task操作
        val newPartition = FilePartition(partitions.size, currentFiles.toArray)
        partitions += newPartition
      }
      currentFiles.clear()
      currentSize = 0
    }
	// 同样是4M
    val openCostInBytes = sparkSession.sessionState.conf.filesOpenCostInBytes
    // Assign files to partitions using "Next Fit Decreasing"
    //在这里的操作主要是对于小于maxSplitBytes大小文件进行合并，对每个文件合并的时候会加上打开文件的代价
    partitionedFiles.foreach { file =>
      if (currentSize + file.length > maxSplitBytes) {
        closePartition()
      }
      // Add the given file to the current partition.
      currentSize += file.length + openCostInBytes
      currentFiles += file
    }
    closePartition()
    partitions
  }

总结

其实看到这里，我们就能知道为什么我们总文件数为 200，总文件大小为3M 的 parquet 表生成的task数为8个了。为了加深大家的印象，在这里计算下。

首先maxSplitBytes 的大小为 100M，而我们的 200 个文件总大小才为3M，所以在第一步的大文件切分 PartitionedFileUtil#splitFiles 直接返回 200个PartitionedFile，主要是在第二步的小文件合并。3M/200=16K，所以平均每个文件的大小为 16k，相比较于maxSplitBytes的 100M，可以忽略不计，我们主要要考虑的是打开文件的代价openCostInBytes。所以在FilePartition#getFilePartitions 里大概会有 25 个文件合并成一个新的FilePartition（25*openCostInBytes=100M）。
最终形成的FilePartition 个数为200/25=8，该值也就是我们的 task 数

---

思考

兄弟们，分析完了，开心了。然而学习就要知其然，知其所以然。来思考几个问题

1. Math.min(defaultMaxSplitBytes, Math.max(openCostInBytes, bytesPerCore)) 分 区文件的最大大小为什么如此定义？

按照我的理解，如果一个人想要最快的执行完成他的任务，那么他肯定想最大限度的利用集群所有的 core 的能力，但是我们的core个数是有限制的，文件的大小是不可控的。所以此时需要一个defaultMaxSplitBytes来控制单个core处理的最大文件大小,避免单个core处理的数据量太大导致频繁full gc 或者oom.

2. PartitionedFileUtil#splitFiles 已经对大文件进行切分了，为啥下面还要 FilePartition#getFilePartitions对小文件合并？

首先，文件可能由于上游任务reduce task处理的数据量不同生成的文件大小可能不均匀，第二点，大文件切分后可能会生成小文件。综上，需要对小文件进行合并。

4. spark 为啥不对默认的 text 格式做小文件合并操作？

这个问题我也很疑问，debug后发现spark对于 text 格式表的文件读取会生成hadoop rdd，最后使用FileInputFormat 读取。而FileInputFormat 是属于 hadoop-mapreduce 包的类，也就是说spark是无法控制的。

5. 文件在什么情况下是可分割的（isSplitable=true）？

一般来说不同格式的非压缩文件都是可分割的，使用了压缩算法后，部分压缩算法不支持分割，比如我们常用的snappy,而 lzo 还是支持的分割的

扫码关注，获取最新文章