Spark-sql-row

Spark-sql-row

@(spark)[sql|row]

Row

row就是关系数据库中的一行。

/**                                                                                                                                                                     
 * Represents one row of output from a relational operator.  Allows both generic access by ordinal,                                                                     
 * which will incur boxing overhead for primitives, as well as native primitive access.                                                                                 
 *                                                                                                                                                                      
 * It is invalid to use the native primitive interface to retrieve a value that is null, instead a                                                                      
 * user must check `isNullAt` before attempting to retrieve a value that might be null.                                                                                 
 *                                                                                                                                                                      
 * To create a new Row, use [[RowFactory.create()]] in Java or [[Row.apply()]] in Scala.                                                                                
 *                                                                                                                                                                      
 * A [[Row]] object can be constructed by providing field values. Example:                                                                                              
 * {{{                                                                                                                                                                  
 * import org.apache.spark.sql._                                                                                                                                        
 *                                                                                                                                                                      
 * // Create a Row from values.                                                                                                                                         
 * Row(value1, value2, value3, ...)                                                                                                                                     
 * // Create a Row from a Seq of values.                                                                                                                                
 * Row.fromSeq(Seq(value1, value2, ...))                                                                                                                                
 * }}}                                                                                                                                                                  
 *                                                                                                                                                                      
 * A value of a row can be accessed through both generic access by ordinal,                                                                                             
 * which will incur boxing overhead for primitives, as well as native primitive access.                                                                                 
 * An example of generic access by ordinal:                                                                                                                             
 * {{{                                                                                                                                                                  
 * import org.apache.spark.sql._                                                                                                                                        
 *                                                                                                                                                                      
 * val row = Row(1, true, "a string", null)                                                                                                                             
 * // row: Row = [1,true,a string,null]                                                                                                                                 
 * val firstValue = row(0)     
 * // firstValue: Any = 1                                                                                                                                               
 * val fourthValue = row(3)                                                                                                                                             
 * // fourthValue: Any = null                                                                                                                                           
 * }}}                                                                                                                                                                  
 *                                                                                                                                                                      
 * For native primitive access, it is invalid to use the native primitive interface to retrieve                                                                         
 * a value that is null, instead a user must check `isNullAt` before attempting to retrieve a                                                                           
 * value that might be null.                                                                                                                                            
 * An example of native primitive access:                                                                                                                               
 * {{{                                                                                                                                                                  
 * // using the row from the previous example.                                                                                                                          
 * val firstValue = row.getInt(0)                                                                                                                                       
 * // firstValue: Int = 1                                                                                                                                               
 * val isNull = row.isNullAt(3)                                                                                                                                         
 * // isNull: Boolean = true                                                                                                                                            
 * }}}                                                                                                                                                                  
 *                                                                                                                                                                      
 * In Scala, fields in a [[Row]] object can be extracted in a pattern match. Example:                                                                                   
 * {{{                                                                                                                                                                  
 * import org.apache.spark.sql._                                                                                                                                        
 *                                                                                                                                                                      
 * val pairs = sql("SELECT key, value FROM src").rdd.map {                                                                                                              
 *   case Row(key: Int, value: String) =>                                                                                                                               
 *     key -> value                                                                                                                                                     
 * }                                                                                                                                                                    
 * }}}                                                                                                                                                                  
 *                         
 *   *                                                                                                                                                                      
 * @group row                                                                                                                                                           
 */                                                                                                                                                                     
trait Row extends Serializable {   
<think>嗯,用户现在遇到了一个具体问题:同一个SQL语句在spark-beeline和spark-sql中执行结果不同。这确实是个值得深究的现象,因为理论上相同的引擎应该产出相同结果。用户可能正在排查数据差异问题,情绪上应该有些困惑甚至焦虑。 从技术角度看,这个问题比表面更复杂。首先需要排除最基础的配置差异:比如用户是否在相同集群、相同数据源上测试?但用户既然能提出这个问题,应该已经排除了这些明显因素。那么核心矛盾可能隐藏在三个层面: 执行环境差异是个关键点。spark-sql是直接嵌入SparkSession的本地模式,而beeline连接ThriftServer其实是远程执行。这里有个隐藏陷阱:ThriftServer默认会用自己的资源队列,可能和用户本地测试的资源配置不同。比如内存不足时某些聚合操作可能溢出到磁盘,导致精度差异。 配置项优先级问题特别容易被忽视。Spark的配置加载顺序是:spark-defaults.conf < 命令行参数 < 代码设置。但ThriftServer启动时会固化配置,而spark-sql可能读取用户本地的$SPARK_HOME/conf。比如用户修改了spark.sql.shuffle.partitions但没重启ThriftServer,就会造成shuffle分区数不同。 数据源解析差异更隐蔽。比如Hive表在beeline中可能通过Hive Metastore解析,而spark-sql可能启用spark.sql.catalogImplementation=in-memory。当表是视图(view)时,如果视图定义包含UDF,不同解析路径可能导致结果不同。有个经典案例是遇到时区敏感的函数如from_utc_timestamp。 另外想到个边缘场景:当SQL包含rand()这类非确定性函数时,ThriftServer可能会启用statement级缓存(spark.sql.thriftServer.incrementalCollect=true),而spark-sql不会,这也会导致结果集顺序差异。 用户可能需要具体线索来验证。建议从简单查询开始排除,比如先执行select 1+1,如果这个都不同就是环境故障了。然后逐步增加复杂度:加聚合函数→加join→加UDF。另外务必检查两个环境的spark.sql("set -v").show(100)输出。 最后想到权限问题:beeline连接时可能走代理用户(通过hive.server2.proxy.user),而spark-sql是直接用户。如果数据有行级过滤策略(Row Filter),可能自动应用不同过滤条件。</think>同一个SQL语句在`spark-beeline`和`spark-sql`中执行结果不同,通常由以下核心原因导致。以下分析基于实际场景的排查经验,按优先级排序: --- ### 一、**配置差异导致执行计划不同**(最常见) Spark的优化器依赖配置参数生成执行计划,以下关键配置差异会直接影响结果: 1. **Hive Metastore 连接差异** - `spark-sql`:默认使用本地嵌入式Derby数据库(测试用),**不连接Hive Metastore** - `spark-beeline`:必须连接远程Hive Metastore(通过Thrift Server) **后果**:若表在Hive Metastore中定义,`spark-sql`可能读不到表或读到错误版本[^1]。 2. **关键优化参数不一致** 检查以下参数是否相同: ```sql -- 示例:检查动态分区配置 SET spark.sql.sources.partitionOverwriteMode; SET hive.exec.dynamic.partition.mode; ``` - 若`spark-sql`中`partitionOverwriteMode=dynamic`而`beeline`为`static`,覆盖分区时数据会差异[^2]。 3. **时区与格式配置** ```sql SET spark.sql.session.timeZone; -- 时区 SET spark.sql.legacy.timeParserPolicy; -- 时间解析策略 ``` - 时区不同会导致`FROM_UNIXTIME()`等函数结果偏移 - `LEGACY` vs `CORRECTED`模式对非法日期处理不同(如`2023-02-30`) --- ### 二、**数据源版本或路径不同** 1. **底层数据路径指向不同存储** - `spark-sql`:可能使用`file:///data`本地路径 - `spark-beeline`:通过Thrift Server访问HDFS(如`hdfs://cluster/data`) **验证方法**: ```sql DESCRIBE FORMATTED table_name; -- 检查Location字段 ``` 2. **数据更新延迟问题** - Thrift Server可能启用缓存(`spark.sql.thriftServer.cache.enabled=true`) - 直接`spark-sql`查询总是读取最新数据 --- ### 三、**权限与隔离机制** 1. **用户权限过滤** - 若集群启用Ranger/Sentry,`beeline`连接的用户可能自动触发行过滤 **示例**: ```sql SELECT * FROM sales; -- 用户A看到10行,用户B看到100行 ``` 2. **Session级别临时表隔离** - `spark-sql`创建的临时表仅在当前Session有效 - Thrift Server可能共享临时表(依赖`spark.sql.globalTempDatabase`配置) --- ### 四、**特定语法兼容性问题** 1. **Hive方言 vs Spark方言** 在`spark-sql`中启用Hive语法: ```sql SET spark.sql.dialect=hive; -- 默认是'spark' ``` - 差异点:如`LATERAL VIEW explode()`在两种方言解析不同 2. **UDF处理差异** - `spark-sql`自动加载`$SPARK_HOME/jars`中的UDF - Thrift Server需手动注册UDF: ```sql CREATE TEMPORARY FUNCTION my_udf AS 'com.xxx.UdfClass'; ``` --- ### 五、**排查步骤** 1. **收集环境信息** ```sql -- 在两者中执行 SET -v; -- 打印所有配置 SELECT version(); -- Spark版本 ``` 2. **验证简单查询** 从基础聚合开始排查: ```sql SELECT COUNT(1) FROM table; -- 先确认基数是否一致 ``` 3. **检查执行计划** ```sql EXPLAIN FORMATTED <SQL>; -- 对比两者逻辑计划 ``` 4. **隔离变量测试** - 步骤1:用`beeline`执行`spark-sql`的配置参数 - 步骤2:将`spark-sql`连接到Thrift Server(`spark-sql --jdbc hive2://...`) --- ### 典型场景示例 > **现象**:`WHERE dt='2023-01-01'`在`spark-sql`返回数据,在`beeline`中无数据 > **原因**: > - `spark-sql`配置:`spark.sql.legacy.timeParserPolicy=LEGACY`(容忍非法日期) > - `beeline`配置:`spark.sql.legacy.timeParserPolicy=CORRECTED`(严格模式) > **解决**:统一配置为`CORRECTED`并修复数据中的`2023-01-32`等非法值[^3]。 ---
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