本文轉載自公眾號：大數據學習與分享
Spark SQL為了更好的性能，在讀寫Hive metastore parquet格式的表時，會默認使用自己的Parquet SerDe，而不是採用Hive的SerDe進行序列化和反序列化。該行為可以通過配置參數spark.sql.hive.convertMetastoreParquet進行控制，默認true。
這裡從表schema的處理角度而言，就必須注意Hive和Parquet兼容性，主要有兩個區別：
1.Hive是大小寫敏感的，但Parquet相反
2.Hive會將所有列視為nullable，但是nullability在parquet裡有獨特的意義
由於上面的原因，在將Hive metastore parquet轉化為Spark SQL parquet時，需要兼容處理一下Hive和Parquet的schema，即需要對二者的結構進行一致化。主要處理規則是：
1.有相同名字的字段必須要有相同的數據類型，忽略nullability。兼容處理的字段應該保持Parquet側的數據類型，這樣就可以處理到nullability類型了（空值問題）
2.兼容處理的schema應只包含在Hive元數據裡的schema信息，主要體現在以下兩個方面：
（1）只出現在Parquet schema的字段會被忽略
（2）只出現在Hive元數據裡的字段將會被視為nullable，並處理到兼容後的schema中
關於schema（或者說元數據metastore），Spark SQL在處理Parquet表時，同樣為了更好的性能，會緩存Parquet的元數據信息。此時，如果我們直接通過Hive或者其他工具對該Parquet表進行修改導致了元數據的變化，那麼Spark SQL緩存的元數據並不能同步更新，此時需要手動刷新Spark SQL緩存的元數據，來確保元數據的一致性，方式如下：
// 第一種方式應用的比較多
1. sparkSession.catalog.refreshTable(s"${dbName.tableName}")
2. sparkSession.catalog.refreshByPath(s"${path}")最後說一下最近後臺小夥伴在生產中遇到的一個問題，大家如果在業務處理中遇到類似的問題，提供一個思路。
在說問題之前首先了解一個參數spark.sql.parquet.writeLegacyFormat（默認false）的作用：
設置為true時，數據會以Spark1.4和更早的版本的格式寫入。比如decimal類型的值會被以Apache Parquet的fixed-length byte array格式寫出，該格式是其他系統例如Hive、Impala等使用的。
設置為false時，會使用parquet的新版格式。例如，decimals會以int-based格式寫出。如果Spark SQL要以Parquet輸出並且結果會被不支持新格式的其他系統使用的話，需要設置為true。
比如，對於decimal數據類型的兼容處理，不設置true時，經常會報類似如下的錯誤：
Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 0.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 0.0 (TID 0, localhost, executor driver): parquet.io.ParquetDecodingException: Can not read value at 0 in block -1 in file hdfs://hadoop/data/test_decimal/dt=20200515000000/part-00000-9820eba2-8a40-446d-8c28-37027a1b1f2d-c000.snappy.parquet
at parquet.hadoop.InternalParquetRecordReader.nextKeyValue(InternalParquetRecordReader.java:228)
at parquet.hadoop.ParquetRecordReader.nextKeyValue(ParquetRecordReader.java:201)
at org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.read.ParquetRecordReaderWrapper.<init>(ParquetRecordReaderWrapper.java:122)
at org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.read.ParquetRecordReaderWrapper.<init>(ParquetRecordReaderWrapper.java:85)
at org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat.getRecordReader(MapredParquetInputFormat.java:72)
Caused by: java.lang.UnsupportedOperationException: parquet.column.values.dictionary.PlainValuesDictionary$PlainLongDictionary
at parquet.column.Dictionary.decodeToBinary(Dictionary.java:44)
此時我們需要將spark.sql.parquet.writeLegacyFormat設置為true來解決上述的異常問題。
但如果同時設置spark.sql.hive.convertMetastoreParquet為false時，要注意一些數據類型以及精度的處理，比如對於decimal類型的處理。通過一個例子復原一下當時的場景：
1.創建Hive外部表testdb.test_decimal，其中字段fee_rate為decimal(10,10)
CREATE EXTERNAL TABLE `testdb`.`test_decimal`(`no` STRING ,
`fee_rate` DECIMAL(10,10))
PARTITIONED BY (`dt` STRING )
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES ( 'serialization.format' = '1' )
STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat'
OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat'
LOCATION 'hdfs://hadoop/data/test_decimal'
TBLPROPERTIES ( 'transient_lastDdlTime' = '1589160440' ) ;2.將testdb.item中的數據處理後保存到testdb.test_decimal中
// 這裡為了展示方便，直接查詢testdb.item中的數據
// 注意: 字段fee_rate的類型為decimal(10,6)
select no, fee_rate from testdb.item where dt=20190528;
// testdb.item中數據示例如下
+-------------------+----------------+
| no| fee_rate|
+-------------------+----------------+
| 1| 0.000000|
| 2| 0.000000|
| 3| 0.000000|
+-------------------+----------------+3.將testdb.item中的數據保存到testdb.test_decimal中
// tmp是上述查詢testdb.item獲得的臨時表
// 以parquet格式保存到test_decimal的20200529分區中
save overwrite tmp as parquet.`/data/test_decimal/dt=20200529`;
msck repair TABLE testdb.item;上述1-3都能成功執行，數據也能保存到testdb.test_decimal中，但是當查詢testdb.test_decimal中的數據時，比如執行sql：
select * from testdb.test_decimal where dt = 20200529;
會報如下空指針的異常：
Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 4.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 4.0 (TID 4, localhost, executor driver): java.lang.NullPointerException
at org.apache.spark.sql.hive.HiveShim$.toCatalystDecimal(HiveShim.scala:107)
at org.apache.spark.sql.hive.HadoopTableReader$$anonfun$14$$anonfun$apply$11.apply(TableReader.scala:415)
at org.apache.spark.sql.hive.HadoopTableReader$$anonfun$14$$anonfun$apply$11.apply(TableReader.scala:414)
at org.apache.spark.sql.hive.HadoopTableReader$$anonfun$fillObject$2.apply(TableReader.scala:443)
at org.apache.spark.sql.hive.HadoopTableReader$$anonfun$fillObject$2.apply(TableReader.scala:434)
at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:409)
at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:409)
at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GeneratedClass$GeneratedIteratorForCodegenStage1.processNext(Unknown Source)究其原因是因為按照上述兩個參數的配置，testdb.item中fee_rate字段類型為decimal(10,6)，數據為0.000000，經過一系列處理0.000000最終會被處理為0，看下邊最終導致空指針異常的部分，就會一目瞭然。
public static BigDecimal enforcePrecisionScale(BigDecimal bd, int maxPrecision, int maxScale) {
if (bd == null) {
return null;
} else {
bd = trim(bd);
if (bd.scale() > maxScale) {
bd = bd.setScale(maxScale, RoundingMode.HALF_UP);
}
// testdb.test_decimal中fee_rate的類型decimal(10,10)，即precision為10，scale也為10
// 對應這裡即maxPrecision和maxScale分別為10，則maxIntDigits為0
int maxIntDigits = maxPrecision - maxScale;
// bd對應0。對於0而言，precision為1，scale為0
// 處理之後 intDigits為1
int intDigits = bd.precision() - bd.scale();
return intDigits > maxIntDigits ? null : bd;
}
}解決辦法也很簡單，就是將testdb.test_decimal中的fee_rate數據類型和依賴的表testdb.item中的fee_rate保持完全一致，即也為decimal(10,6)。
這個現象在實際應用環境中經常遇到，通用的解決辦法就是將要保存的表中的數據類型與依賴的表（物理表或者臨時表）的字段類型保持完全一致。
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