apache spark - spark - ¿Deben retrotraerse los archivos de metadatos de parquet?

spark sql

Question

Cuando los data un archivo Parquet se escriben con particiones en su columna de date , obtenemos una estructura de directorios como:

/data
    _common_metadata
    _metadata
    _SUCCESS
    /date=1
        part-r-xxx.gzip
        part-r-xxx.gzip
    /date=2
        part-r-xxx.gzip
        part-r-xxx.gzip

Si la date=2 partición date=2 se elimina sin la participación de las utilidades de Parquet (a través del shell o del explorador de archivos, etc.), ¿se debe revertir a alguno de los archivos de metadatos cuando solo había la date=1 partición date=1 ?

¿O está bien eliminar particiones a voluntad y reescribirlas (o no) más tarde?

Answer 1

Si está utilizando DataFrame, no hay necesidad de deshacer los archivos de metadatos.

Por ejemplo:

Puede escribir su DataFrame en S3

df.write.partitionBy("date").parquet("s3n://bucket/folderPath")

Luego, borre manualmente una de sus particiones (fecha = 1 carpeta en S3) usando el navegador S3 (por ejemplo, CloudBerry)

Ahora usted puede

• Cargue sus datos y vea que los datos siguen siendo válidos, excepto los datos que tenía en la fecha de partición = 1 sqlContext.read.parquet("s3n://bucket/folderPath").count

• O reescriba su DataFrame (o cualquier otro DataFrame con el mismo esquema) usando el modo de adición

  df2.write.mode("append").partitionBy("date").parquet("s3n://bucket/folderPath")

También puedes echarle un vistazo a esta pregunta en el foro de databricks.