简单 SparkSQL 查询中未修剪分区

我正在尝试从 SparkSQL 表（S3 中的 parquet）有效地选择各个分区。但是，我看到 Spark 打开表中所有 parquet 文件的证据，而不仅仅是那些通过过滤器的文件。对于具有大量分区的表来说，即使是小型查询也会变得昂贵。

这是一个说明性示例。我使用 SparkSQL 和 Hive 元存储在 S3 上创建了一个简单的分区表：

# Make some data
df = pandas.DataFrame({'pk': ['a']*5+['b']*5+['c']*5, 
                       'k': ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']*3, 
                       'v': range(15)})
# Convert to a SparkSQL DataFrame
sdf = hiveContext.createDataFrame(df)
# And save it
sdf.write.partitionBy('pk').saveAsTable('dataset',
                                        format='parquet',
                                        path='s3a://bucket/dataset')

在后续会话中，我想选择该表的一个子集：

dataset = hiveContext.table('dataset')
filtered_dataset = dataset.filter(dataset.pk == 'b')
print filtered_dataset.toPandas()

在随后打印的日志中，我看到修剪是supposed即将发生：

15/07/05 02:39:39 INFO DataSourceStrategy: Selected 1 partitions out of 3, pruned -200.0% partitions.

但后来我看到镶木地板文件正在从所有分区打开：

15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Reopening dataset/pk=a/part-r-00001.gz.parquet to seek to new offset 508
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Actually opening file dataset/pk=a/part-r-00001.gz.parquet at pos 508
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Reopening dataset/pk=b/part-r-00001.gz.parquet to seek to new offset 509
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Actually opening file dataset/pk=b/part-r-00001.gz.parquet at pos 509
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Reopening dataset/_common_metadata to seek to new offset 262
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Actually opening file dataset/_common_metadata at pos 262
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Reopening dataset/pk=c/part-r-00001.gz.parquet to seek to new offset 509
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Actually opening file dataset/pk=c/part-r-00001.gz.parquet at pos 509
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Reopening dataset/pk=b/part-r-00001.gz.parquet to seek to new offset -365
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Actually opening file dataset/pk=b/part-r-00001.gz.parquet at pos 152
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Reopening dataset/pk=a/part-r-00001.gz.parquet to seek to new offset -365
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Actually opening file dataset/pk=a/part-r-00001.gz.parquet at pos 151
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Reopening dataset/_common_metadata to seek to new offset -266
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Actually opening file dataset/_common_metadata at pos 4
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Reopening dataset/pk=c/part-r-00001.gz.parquet to seek to new offset -365
15/07/05 02:39:39 INFO S3AFileSystem: Actually opening file dataset/pk=c/part-r-00001.gz.parquet at pos 152

如果只有三个分区，这不是问题，但如果有数千个分区，就会导致明显的延迟。为什么所有这些不相关的文件都被打开？

看一眼spark.sql.parquet.filterPushdown，默认设置为false因为 Spark 使用的 Parquet 版本中存在一些错误。 1.3/1.4中可能可以使用，查看官方文档 http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html#configuration.

我认为 Spark 1.5 中已修复此问题。