apache-spark - Spark 知道 DataFrame 的分区键吗？

Question

我想知道 Spark 是否知道 parquet 文件的分区键并使用此信息来避免洗牌。

上下文:

运行 Spark 2.0.1 运行本地 SparkSession。我有一个 csv 数据集，我将它保存为磁盘上的 Parquet 文件，如下所示:

val df0 = spark
  .read
  .format("csv")
  .option("header", true)
  .option("delimiter", ";")
  .option("inferSchema", false)
  .load("SomeFile.csv"))


val df = df0.repartition(partitionExprs = col("numerocarte"), numPartitions = 42)

df.write
  .mode(SaveMode.Overwrite)
  .format("parquet")
  .option("inferSchema", false)
  .save("SomeFile.parquet")

我正在按列创建 42 个分区 numerocarte .这应该分组多个 numerocarte到同一个分区。我不想在 write 做 partitionBy("numerocarte")时间，因为我不想每张卡一个分区。这将是数以百万计的人。

之后在另一个脚本中我读到了这个 SomeFile.parquet parquet 文件并对其进行一些操作。特别是我正在运行 window function在它上面分区是在 Parquet 文件被重新分区的同一列上完成的。

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._

val df2 = spark.read
  .format("parquet")
  .option("header", true)
  .option("inferSchema", false)
  .load("SomeFile.parquet")

val w = Window.partitionBy(col("numerocarte"))
.orderBy(col("SomeColumn"))

df2.withColumn("NewColumnName",
      sum(col("dollars").over(w))

后 read我可以看到 repartition按预期工作，DataFrame df2有 42 个分区，每个分区都有不同的卡。

问题:

Spark 是否知道数据帧 df2按列 numerocarte 分区?

如果它知道，那么窗口函数中就不会出现shuffle。真的？

如果它不知道，它会在窗口函数中做一个 shuffle。真的？

如果它不知道，我如何告诉 Spark 数据已经按正确的列进行了分区？

如何检查 DataFrame 的分区键?有这个命令吗？我知道如何检查分区数但如何查看分区键？

当我在每一步之后打印文件中的分区数时，我在 read 之后有 42 个分区和 withColumn 之后的 200 个分区这表明 Spark 重新分区了我的 DataFrame .

如果我用同一列重新分区了两个不同的表，连接会使用该信息吗？

Answer 1

Does Spark know that the dataframe df2 is partitioned by column numerocarte?

它不是。

If it does not know, how do I tell Spark the data is already partitioned by the right column?

你没有。仅仅因为您保存了已洗牌的数据，并不意味着它将以相同的拆分加载。

How can I check a partitioning key of DataFrame?

加载数据后没有分区键，但您可以查看 queryExecution为 Partitioner .

在实践中:

如果您想支持键上的有效下推，请使用 partitionBy DataFrameWriter的方法.

如果您想要对连接优化的有限支持，请使用 bucketBy带有元存储和持久表。

见 How to define partitioning of DataFrame?有关详细示例。