scala - 将 Spark 数据帧保存到按日期分区的 HDFS

Question

我需要将 Spark 数据帧中的数据以 Avro 格式写入 HDFS。挑战在于数据应该每天保存，所以目录看起来像这样：tablename/2019-08-12、tablename/2019-08-13 等等。我只有一个时间戳字段，我需要从中提取创建目录名称的日期。我已经建立了一种方法，它有两个问题：1）从时间戳中提取日期有困难 3）在大型数据集（以后会更大）上，随着许多任务的启动，性能将非常糟糕。那么我该如何改变/改进这种方法呢？

这是我使用的代码（dataDF 是输入数据）：

val uniqueDates = dataDF.select("update_database_time").distinct.
collect.map(elem => elem.getTimestamp(0).getDate)

    uniqueDates.map(date => {
      val resultDF = dataDF.where(to_date(dataDF.col("update_database_time")) <=> date)
      val pathToSave = s"${dataDir}/${tableNameValue}/${date}"
      dataDF.write
            .format("avro")
            .option("avroSchema", SchemaRegistry.getSchema(
                   schemaRegistryConfig.url,
                   schemaRegistryConfig.dataSchemaSubject,
                   schemaRegistryConfig.dataSchemaVersion))
            .save(s"${hdfsURL}${pathToSave}")
      resultDF
    })
      .reduce(_.union(_))

标签： scalaapache-sparkhdfs

Answer 1

如果您可以使用目录结构，例如

tablename/date=2019-08-12
tablename/date=2019-08-13

相反，然后DataFrameWriter.partitionBy就可以了。例如

val df =
  Seq((Timestamp.valueOf("2019-06-01 12:00:00"), 1),
      (Timestamp.valueOf("2019-06-01 12:00:01"), 2),
      (Timestamp.valueOf("2019-06-02 12:00:00"), 3)).toDF("time", "foo")

df.withColumn("date", to_date($"time"))
  .write
  .partitionBy("date")
  .format("avro")
  .save("/tmp/foo")

产生以下结构

find /tmp/foo
/tmp/foo
/tmp/foo/._SUCCESS.crc
/tmp/foo/date=2019-06-01
/tmp/foo/date=2019-06-01/.part-00000-2a7a63f2-7038-4aec-8f76-87077f91a415.c000.avro.crc
/tmp/foo/date=2019-06-01/part-00000-2a7a63f2-7038-4aec-8f76-87077f91a415.c000.avro
/tmp/foo/date=2019-06-01/.part-00001-2a7a63f2-7038-4aec-8f76-87077f91a415.c000.avro.crc
/tmp/foo/date=2019-06-01/part-00001-2a7a63f2-7038-4aec-8f76-87077f91a415.c000.avro
/tmp/foo/_SUCCESS
/tmp/foo/date=2019-06-02
/tmp/foo/date=2019-06-02/part-00002-2a7a63f2-7038-4aec-8f76-87077f91a415.c000.avro
/tmp/foo/date=2019-06-02/.part-00002-2a7a63f2-7038-4aec-8f76-87077f91a415.c000.avro.crc