Вопрос или проблема
Недавно я обнаружил, что когда Spark SQL считывает файлы Parquet, сгенерированные Presto, не все строки могут быть прочитаны. Например, для таблицы Presto в формате Parquet, содержащей 1000 строк, Spark SQL получает только 400 строк.
Я также провел небольшое исследование и выяснил, что для файла Parquet с 2 группами строк Spark SQL получает только данные из 1 группы строк, а для другого файла с 1 группой строк он получает пустой результат.
Мне просто интересно, сталкивался ли кто-то с такой же проблемой раньше и знает причину.
Моя версия Spark – 3.4.1, а версия Presto – 419.
Ответ или решение
Проблема, с которой вы столкнулись, когда Apache Spark не может считать все строки из parquet-файлов, сгенерированных Presto, может быть вызвана несколькими факторами, связанными как с конфигурацией среды исполнения, так и с внутренними механизмами работы самого формата Parquet.
1. Загрузка и структура данных
Для начала, стоит уточнить, что Parquet является колоночным форматом данных, который использует различные механизмы для организации и хранения информации, включая концепцию "групп строк". В вашем случае вы упоминаете, что Spark считывает данные из parquet-файла и пропускает некоторые группы строк, что может указывать на проблемы с метаданными или несовместимость версий.
Возможные причины:
-
Различия в версиях: Используемые вами версии Spark (3.4.1) и Presto (419) могут иметь отличия в поддержке определенных функций формата Parquet. Убедитесь, что обе системы обновлены до последних стабильных релизов, так как это может повлиять на обработку групп строк и их метаданных.
-
Кодировка данных: Parquet поддерживает различные кодировки для каждого столбца, и этот момент может стать причиной некорректного считывания данных. Параметры сжатия или кодирования в Presto могут отличаться от тех, что использует Spark, что приводит к проблемам совместимости.
2. Настройки и конфигурация Spark
Проверьте настройки конфигурации вашего экземпляра Spark. В частности, рассмотрите следующие параметры:
-
spark.sql.parquet.enableVectorizedReader: Включение или отключение векторизированного рендерера может повлиять на обработку данных. Попробуйте изменить это значение и протестировать чтение данных.
-
spark.sql.parquet.readLegacyFormat: Если ваш файл Parquet содержит старые данные, вы можете попробовать активировать данную опцию, что может помочь в чтении старых форматов.
3. Проверка файлов и метаданных
Существует вероятность, что сами parquet-файлы были созданы или записаны неправильно. Это можно проверить, используя инструмент, такой как Apache Arrow или PyArrow, для анализа структуры файла:
import pyarrow.parquet as pq
# Чтение и диагностика parquet-файла
parquet_file = pq.ParquetFile('path/to/your/file.parquet')
print(parquet_file.metadata)Это позволит вам увидеть, как организованы группы строк и прочие метаданные в вашем файле.
4. Логирование и обработка ошибок
Не забывайте про логирование ошибок в процессе выполнения. Заведение логов может помочь выявить, какие именно ошибки возникают при работе с конкретными файлами Parquet. Возможно, появятся предупреждения или ошибки, указывающие на проблемы при чтении данных.
Заключение
Проблемы с чтением данных из Parquet-файлов, сгенерированных Presto в Spark, могут быть связаны с различиями в версии, настройках конфигурации, кодировке данных и структуре файлов. Рекомендуется выполнить проверки, о которых я упомянул выше, чтобы диагностировать проблему. Также может быть полезным обратиться к сообществам пользователей Spark и Presto для получения дополнительной информации и советов.
Если у вас есть возможность, попробуйте протестировать чтение тех же файлов в других системах, чтобы подтвердить, что проблема действительно заключается в Spark или в конкретной реализации Parquet в используемом вами окружении.