如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。 因为元数据合并是一种相对耗时的操作，而且在大多数情况下不是一种必要的特性，从Spark 1.5.0版本开始，默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性： 1、读取Parquet文件时，将数据源的选项，mergeSchema，设置为true 2、使用SQLContext.setConf()方法，将spark.sql.parquet.mergeSchema参数设置为true
案例：合并学生的基本信息，和成绩信息的元数据
代码语言：javascript复制import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.sql.SaveMode
/**
* @author Administrator
*/
object ParquetMergeSchema {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("ParquetMergeSchema")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._
// 创建一个DataFrame，作为学生的基本信息，并写入一个parquet文件中
val studentsWithNameAge = Array(("leo", 23), ("jack", 25)).toSeq
val studentsWithNameAgeDF = sc.parallelize(studentsWithNameAge, 2).toDF("name", "age")
studentsWithNameAgeDF.save("hdfs://spark1:9000/spark-study/students", "parquet", SaveMode.Append)
// 创建第二个DataFrame，作为学生的成绩信息，并写入一个parquet文件中
val studentsWithNameGrade = Array(("marry", "A"), ("tom", "B")).toSeq
val studentsWithNameGradeDF = sc.parallelize(studentsWithNameGrade, 2).toDF("name", "grade")
studentsWithNameGradeDF.save("hdfs://spark1:9000/spark-study/students", "parquet", SaveMode.Append)
// 首先，第一个DataFrame和第二个DataFrame的元数据肯定是不一样的吧
// 一个是包含了name和age两个列，一个是包含了name和grade两个列
// 所以， 这里期望的是，读取出来的表数据，自动合并两个文件的元数据，出现三个列，name、age、grade
// 用mergeSchema的方式，读取students表中的数据，进行元数据的合并
val students = sqlContext.read.option("mergeSchema", "true")
.parquet("hdfs://spark1:9000/spark-study/students")
students.printSchema()
students.show()
}
}
