spark sql编程之实现合并Parquet格式的DataFrame的schema

问题导读 1.DataFrame合并schema由哪个配置项控制？ 2.修改配置项的方式有哪两种？ 3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？ 首先说下什么是schema，其实这跟通俗来讲，与我们传统数据表字段的名称是一个意思。明白了这个，我们在继续往下看。 合并schema 首先创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "square"的DataFrame

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val squaresDF = spark.sparkContext.makeRDD(1 to 5).map(i => (i, i * i)).toDF("value", "square")

然后以parquet格式保存

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squaresDF.write.parquet("data/test_table/key=1")

然后在创建RDD，并转换为含有两个字段"value", "cube"的DataFrame

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val cubesDF = spark.sparkContext.makeRDD(6 to 10).map(i => (i, i * i * i)).toDF("value", "cube")

然后以parquet格式保存

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cubesDF.write.parquet("data/test_table/key=2")

最后合并schema

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val mergedDF = spark.read.option("mergeSchema", "true").parquet("data/test_table")

我们打印schema

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mergedDF.printSchema()

接着我们现实数据

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mergedDF.show

如果想合并schema需要设置mergeSchema 为true，当然还有另外一种方式是设置spark.sql.parquet.mergeSchema为true。 相关补充说明： Hive metastore Parquet表格式转换 当读取hive的 Parquet 表时，Spark SQL为了提高性能，会使用自己的支持的Parquet，由配置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet控制，默认是开启的。 上面除了Parquet格式支持外，还有ProtocolBuffer, Avro, 和Thrift支持合并。 如何修改配置项： 可以通过SparkSession 的setConf 或则使用SQL命令

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SET key=value

更多配置项如下：