Structured Streaming如何实现Parquet存储目录按时间分区

缘由

StreamingPro现在支持以SQL脚本的形式写Structured Streaming流式程序了： mlsql-stream。不过期间遇到个问题，我希望按天进行分区，但是这个分区比较特殊，就是是按接收时间来落地进行分区，而不是记录产生的时间。

当然，我可以新增一个时间字段，然后使用partitionBy动态分区的方式解决这个问题，但是使用动态分区有一个麻烦的地方是，删除数据并不方便。流式程序会不断地写入数据，我们需要将七天前的数据清理掉，因为采用partitionBy后，parquet的meta信息是会在同一个目录里，然后里面的文件记录了当前批次数据分布在那些文件里。这样导致删除数据不方便了。

所以最好的方式是类似这样的：

set today="select current_date..." options type=sql;load kafka9....;

save append table21  
as parquet.`/tmp/abc2/hp_date=${today}` 
options mode="Append"
and duration="10"
and checkpointLocation="/tmp/cpl2";

这种方式的好处就是，删除分区直接删除就可以，坏处是，通过上面的方式，由于Structured Streaming的目录地址是不允许变化的，也就是他拿到一次值之后，后续就固定了，所以数据都会写入到服务启动的那天。

解决方案

解决办法是自己实现一个parquet sink,改造的地方并不多。新添加一个类：

class NewFileStreamSink(
                         sparkSession: SparkSession,
                         _path: String,
                         fileFormat: FileFormat,
                         partitionColumnNames: Seq[String],
                         options: Map[String, String]) extends Sink with Logging { // 使用velocity模板引擎,方便实现复杂的模板渲染
  def evaluate(value: String, context: Map[String, AnyRef]) = {    RenderEngine.render(value, context)
  }// 将路径获取改成一个方法调用，这样每次写入时，都会通过方法调用//从而获得一个新值
  def path = {
    evaluate(_path, Map("date" -> new DateTime()))
  }
-- 这些路径获取都需要变成方法  private def basePath = new Path(path)  private def logPath = new Path(basePath, FileStreamSink.metadataDir)  private def fileLog =    new FileStreamSinkLog(FileStreamSinkLog.VERSION, sparkSession, logPath.toUri.toString)  private val hadoopConf = sparkSession.sessionState.newHadoopConf()  override def addBatch(batchId: Long, data: DataFrame): Unit = {    if (batchId <= fileLog.getLatest().map(_._1).getOrElse(-1L)) {
      logInfo(s"Skipping already committed batch $batchId")
    } else {      val committer = FileCommitProtocol.instantiate(
        className = sparkSession.sessionState.conf.streamingFileCommitProtocolClass,
        jobId = batchId.toString,
        outputPath = path,
        isAppend = false)

      committer match {        case manifestCommitter: ManifestFileCommitProtocol =>
          manifestCommitter.setupManifestOptions(fileLog, batchId)        case _ => // Do nothing
      }      FileFormatWriter.write(
        sparkSession = sparkSession,
        queryExecution = data.queryExecution,
        fileFormat = fileFormat,
        committer = committer,
        outputSpec = FileFormatWriter.OutputSpec(path, Map.empty),
        hadoopConf = hadoopConf,
        partitionColumnNames = partitionColumnNames,
        bucketSpec = None,
        refreshFunction = _ => (),
        options = options)
    }
  }  override def toString: String = s"FileSink[$path]"}

实现sink之后，我们还需要一个DataSource 以便我们能让这个新的Sink集成进Spark里并被外部使用：

package org.apache.spark.sql.execution.streaming.newfileimport org.apache.spark.sql.{AnalysisException, SQLContext}import org.apache.spark.sql.execution.datasources.parquet.ParquetFileFormatimport org.apache.spark.sql.execution.streaming. Sinkimport org.apache.spark.sql.sources.StreamSinkProviderimport org.apache.spark.sql.streaming.OutputModeclass DefaultSource extends StreamSinkProvider {  override def createSink(sqlContext: SQLContext, parameters: Map[String, String], partitionColumns: Seq[String], outputMode: OutputMode): Sink = {    val path = parameters.getOrElse("path", {      throw new IllegalArgumentException("'path' is not specified")
    })    if (outputMode != OutputMode.Append) {      throw new AnalysisException(        s"Data source ${getClass.getCanonicalName} does not support $outputMode output mode")
    }    new NewFileStreamSink(sqlContext.sparkSession, parameters("path"), new ParquetFileFormat(), partitionColumns, parameters)
  }
}

这个是标准的datasource API。 现在使用时可以这样：

save append table21  
-- 使用jodatime的语法as parquet.`/tmp/jack/hp_date=${date.toString("yyyy-MM-dd")}` 
options mode="Append"
and duration="10"-- 指定实现类and implClass="org.apache.spark.sql.execution.streaming.newfile"
and checkpointLocation="/tmp/cpl2";

是不是很方便？

额外的问题

在spark 2.2.0 之后，对meta文件合并，Spark做了些调整，如果合并过程中，发现之前的某个checkpoint点 文件会抛出异常。在spark 2.2.0则不存在这个问题。其实spark团队应该把这个作为可选项比较好，允许抛出或者保持安静。

作者：祝威廉
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