Spark SQL为了更好的性能，在读写Hive metastore parquet格式的表时，会默认使用自己的Parquet SerDe，而不是采用Hive的SerDe进行序列化和反序列化。该行为可以通过配置参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet进行控制，默认true。
这里从表schema的处理角度而言，就必须注意Hive和Parquet兼容性，主要有两个区别：
1.Hive是大小写敏感的，但Parquet相反
2.Hive会将所有列视为nullable，但是nullability在parquet里有独特的意义
由于上面的原因，在将Hive metastore parquet转化为Spark SQL parquet时，需要兼容处理一下Hive和Parquet的schema，即需要对二者的结构进行一致化。主要处理规则是：
1.有相同名字的字段必须要有相同的数据类型，忽略nullability。兼容处理的字段应该保持Parquet侧的数据类型，这样就可以处理到nullability类型了（空值问题）
2.兼容处理的schema应只包含在Hive元数据里的schema信息，主要体现在以下两个方面：
（1）只出现在Parquet schema的字段会被忽略
（2）只出现在Hive元数据里的字段将会被视为nullable，并处理到兼容后的schema中
关于schema（或者说元数据metastore），Spark SQL在处理Parquet表时，同样为了更好的性能，会缓存Parquet的元数据信息。此时，如果我们直接通过Hive或者其他工具对该Parquet表进行修改导致了元数据的变化，那么Spark SQL缓存的元数据并不能同步更新，此时需要手动刷新Spark SQL缓存的元数据，来确保元数据的一致性，方式如下：
// 第一种方式应用的比较多 1. sparkSession.catalog.refreshTable(s"${dbName.tableName}") 2. sparkSession.catalog.refreshByPath(s"${path}")
最后说一下最近后台小伙伴在生产中遇到的一个问题，大家如果在业务处理中遇到类似的问题，提供一个思路。
在说问题之前首先了解一个参数spark.sql.parquet.writeLegacyFormat（默认false）的作用：
设置为true时，数据会以Spark1.4和更早的版本的格式写入。比如decimal类型的值会被以Apache Parquet的fixed-length byte array格式写出，该格式是其他系统例如Hive、Impala等使用的。
设置为false时，会使用parquet的新版格式。例如，decimals会以int-based格式写出。如果Spark SQL要以Parquet输出并且结果会被不支持新格式的其他系统使用的话，需要设置为true。
比如，对于decimal数据类型的兼容处理，不设置true时，经常会报类似如下的错误：
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$PlainLongDictionary at parquet.column.Dictionary.decodeToBinary(Dictionary.java:44)
此时我们需要将spark.sql.parquet.writeLegacyFormat设置为true来解决上述的异常问题。
但如果同时设置spark.sql.hive.convertMetastoreParquet为false时，要注意一些数据类型以及精度的处理，比如对于decimal类型的处理。通过一个例子复原一下当时的场景：
1.创建Hive外部表testdb.test_decimal，其中字段fee_rate为decimal(10,10)
CREATE EXTERNAL TABLE `testdb`.`test_decimal`(`no` STRING , `fee_rate` DECIMAL(10,10)) PARTITIONED BY (`dt` STRING ) ROW FORMAT SERDE \\\'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.serde.ParquetHiveSerDe\\\' WITH SERDEPROPERTIES ( \\\'serialization.format\\\' = \\\'1\\\' ) STORED AS INPUTFORMAT \\\'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetInputFormat\\\' OUTPUTFORMAT \\\'org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat\\\' LOCATION \\\'hdfs://hadoop/data/test_decimal\\\' TBLPROPERTIES ( \\\'transient_lastDdlTime\\\' = \\\'1589160440\\\' ) ;
2.将testdb.item中的数据处理后保存到testdb.test_decimal中
// 这里为了展示方便，直接查询testdb.item中的数据 // 注意: 字段fee_rate的类型为decimal(10,6) select no, fee_rate from testdb.item where dt=20190528; // testdb.item中数据示例如下 ------------------- ---------------- | no| fee_rate| ------------------- ---------------- | 1| 0.000000| | 2| 0.000000| | 3| 0.000000| ------------------- ----------------
3.将testdb.item中的数据保存到testdb.test_decimal中
// tmp是上述查询testdb.item获得的临时表 // 以parquet格式保存到test_decimal的20200529分区中 save overwrite tmp as parquet.`/data/test_decimal/dt=20200529`; msck repair TABLE testdb.item;
上述1-3都能成功执行，数据也能保存到testdb.test_decimal中，但是当查询testdb.test_decimal中的数据时，比如执行sql：
select * from testdb.test_decimal where dt = 20200529;
会报如下空指针的异常：
Job aborted due to stage failure: Task 0 in stage 4.0 failed 1 times, most recent failure: Lost task 0.0 in stage 4.0 (TID 4, localhost, executor driver): java.lang.NullPointerException at org.apache.spark.sql.hive.HiveShim$.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)
究其原因是因为按照上述两个参数的配置，testdb.item中fee_rate字段类型为decimal(10,6)，数据为0.000000，经过一系列处理0.000000最终会被处理为0，看下边最终导致空指针异常的部分，就会一目了然。
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的类型decimal(10,10)，即precision为10，scale也为10 // 对应这里即maxPrecision和maxScale分别为10，则maxIntDigits为0 int maxIntDigits = maxPrecision - maxScale; // bd对应0。对于0而言，precision为1，scale为0 // 处理之后 intDigits为1 int intDigits = bd.precision() - bd.scale(); return intDigits > maxIntDigits ? null : bd;
}
}
解决办法也很简单，就是将testdb.test_decimal中的fee_rate数据类型和依赖的表testdb.item中的fee_rate保持完全一致，即也为decimal(10,6)。
这个现象在实际应用环境中经常遇到，通用的解决办法就是将要保存的表中的数据类型与依赖的表（物理表或者临时表）的字段类型保持完全一致。
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