使用 Sparklyr 在 R 中创建 Lazy Spark 读写 Parquet 作业

Question

我想创建一个 spark 作业，该作业从 sql 源（使用 'spark_read_jdbc'）读取，然后将结果写入镶木地板文件 ('spark_write_parquet')。

此操作需要多次执行 sql 语句中的小增量。我希望懒惰地创建工作，以便多个执行者可以接手工作。这是一些示例玩具代码：

sql = "SELECT * FROM TBL_%s"
for(i in seq(1,10)){
  sql_to_read = sprintf(sql, i)
  optionSet$dbtable = paste0("(", sql_to_read ,") foo")
  TEMP = spark_read_jdbc(sc, "TEMP", options = optionSet, memory = FALSE)
  TEMP = TEMP %>% mutate(id := i)
  TEMP %>% spark_write_parquet(., path = "/TEMP.parquet", mode = "append", partition_by = id)
}

问题是写操作不能懒惰地强制执行串行操作。有没有办法编写这段代码，以便为完整操作创建一个 spark 作业，然后当我启动 'collect' 语句时，多个执行程序将执行该操作？

Answer 1

您总是可以使用您的代码结构来完全避免该问题。因为所有写入都使用相同的输出 table 您可以将输入定义为单个联合：

xs <- 1:10
query <- glue::glue("SELECT {xs} AS _id, * FROM TBL_{xs}") %>% 
  glue::collapse(" UNION ALL \n")

然后

optionSet$dbtable <- glue::glue("({query}) tmp")

spark_read_jdbc(sc, "TEMP", options = optionSet, memory = FALSE) %>%
  spark_write_parquet(., path = "/TEMP.parquet", mode = "append", partition_by = id)

您还可以使用 id 作为 partitionColumn 和 min(xs) / max(xs) 作为 lowerBound / upperBound 到 parallelize reads.

使用 Sparklyr 在 R 中创建 Lazy Spark 读写 Parquet 作业

Create Lazy Spark Read-Write Parquet Job in R using Sparklyr

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