SparkSQL从2.0开始已经不再支持ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...)这种语法了(下文简称add columns语法)。如果你的Spark项目中用到了SparkSQL+Hive这种模式,从Spark1.x升级到2.x很有可能遇到这个问题。

为了解决这个问题,我们一般有3种方案可以选择:

  1. 启动一个hiveserver2服务,通过jdbc直接调用hive,让hive执行add columns语句。这种应该是改起来最为方便的一种方式了,缺点就是,我们还需要在启动一个hiveserver服务,多一个服务依赖,会增加整个系统的维护成本。
  2. SparkSQL+Hive这种模式,要求我们启动一个HiveMetastore服务,给SparkSQL用,我们也可以在代码中直接直接连接HiveMetastore去执行add columns语句。这种方式的好处是不需要额外依赖其他服务,缺点就是我们要自己调用HiveMetastore相关接口,自己管理SessionState,用起来比较麻烦。
  3. 最后一种方式就是直接修改Spark,让他支持add columns语法。这种方式最大的好处就是我们原有的业务逻辑代码不用动,问题就在于,要求对Spark源码有一定的了解,否则改起来还是挺费劲的。这也是我写这篇文章的目的:让大家能够参考本文自行为Spark添加add columns语法支持。

OK,接下来,我们进入主题。

为Spark添加add columns语法支持

本文基于最新版的Spark 2.1.0,源码地址:https://github.com/apache/spark/tree/branch-2.1

1. 改进语法定义

Spark2.1开始使用ANTLR来解析SQL语法,它的语法定义文件借鉴的Presto项目,我们在Spark源码中找到这个文件sql/catalyst/src/main/antlr4/org/apache/spark/sql/catalyst/parser/SqlBase.g4,做如下改动:

@@ -127,6 +127,8 @@ statement
('(' key=tablePropertyKey ')')? #showTblProperties
| SHOW COLUMNS (FROM | IN) tableIdentifier
((FROM | IN) db=identifier)? #showColumns
+ | ALTER TABLE tableIdentifier ADD COLUMNS
+ ('(' columns=colTypeList ')')? #addColumns
| SHOW PARTITIONS tableIdentifier partitionSpec? #showPartitions
| SHOW identifier? FUNCTIONS
(LIKE? (qualifiedName | pattern=STRING))? #showFunctions
@@ -191,7 +193,6 @@ unsupportedHiveNativeCommands
| kw1=ALTER kw2=TABLE tableIdentifier partitionSpec? kw3=COMPACT
| kw1=ALTER kw2=TABLE tableIdentifier partitionSpec? kw3=CONCATENATE
| kw1=ALTER kw2=TABLE tableIdentifier partitionSpec? kw3=SET kw4=FILEFORMAT
- | kw1=ALTER kw2=TABLE tableIdentifier partitionSpec? kw3=ADD kw4=COLUMNS
| kw1=ALTER kw2=TABLE tableIdentifier partitionSpec? kw3=CHANGE kw4=COLUMN?
| kw1=ALTER kw2=TABLE tableIdentifier partitionSpec? kw3=REPLACE kw4=COLUMNS
| kw1=START kw2=TRANSACTION

194行的kw1=ALTER kw2=TABLE tableIdentifier partitionSpec? kw3=ADD kw4=COLUMNS是在unsupportedHiveNativeCommands列表中,我们首先把它去掉。

为了让Spark能解析ALTER TABLE table_name ADD COLUMNS (col_name data_type [COMMENT col_comment], ...),我们还需要在129行处新增| ALTER TABLE tableIdentifier ADD COLUMNS ('(' columns=colTypeList ')')? #addColumns最后的#addColumns是为了让ANTLR插件(这个插件定义在sql/catalyst/pom.xml中)为我们自动生成addColumns相关方法,便于我们做语法解析处理。这个语法中有2个参数需要我们处理table_name和columns。

2. 改进SparkSqlAstBuilder,使其能处理addColumns

SparkSqlAstBuilder的作用是将ANTLR的语法树翻译为LogicalPlan/Expression/TableIdentifier

要修改的文件为:sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/SparkSqlParser.scala,我们在178行处,新增如下方法:

override def visitAddColumns(ctx: AddColumnsContext): LogicalPlan = withOrigin(ctx) {
val tableName = visitTableIdentifier(ctx.tableIdentifier())
val dataCols = Option(ctx.columns).map(visitColTypeList).getOrElse(Nil) AlterTableAddColumnsCommand(tableName, dataCols)
}

visitAddColumns方法是ANTLR插件自动为我们生成的方法,定义在SparkSqlAstBuilder的父类AstBuilder中(AST,Abstract Syntax Tree ,抽象语法树),这个方法用来处理我们在SqlBase.g4中定义的| ALTER TABLE tableIdentifier ADD COLUMNS ('(' columns=colTypeList ')')? #addColumns,我们这里重载了visitAddColumns方法用来提取表名及新增的字段列表,并返回一个LogicalPlan:AlterTableAddColumnsCommand,这个类我们接下来会说明。

3. 新增一个为表添加字段的命令

修改sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/execution/command/tables.scala,在120行处,新增AlterTableAddColumnsCommand类:

case class AlterTableAddColumnsCommand(
tableName: TableIdentifier,
newColumns: Seq[StructField]) extends RunnableCommand { override def run(sparkSession: SparkSession): Seq[Row] = {
val catalog = sparkSession.sessionState.catalog
val table = catalog.getTableMetadata(tableName) DDLUtils.verifyAlterTableType(catalog, table, isView = false) val newSchema = StructType(table.schema.fields ++ newColumns)
val newTable = table.copy(schema = newSchema)
catalog.alterTable(newTable)
Seq.empty[Row]
}
}

RunnableCommand类继承自LogicalPlan,run方法用于执行addColumns语法对应的执行逻辑。这个类的处理逻辑比较简单,就不详细介绍了。

4. 修复HiveExternalCatalog无法修改表schema的问题

我们在第3步的AlterTableAddColumnsCommand中,虽然调用了catalog.alterTable(newTable)来修改表信息,但实际上并不能将新的字段添加到表中,因为Spark代码写死了,不能改Hive表的schema,我们还需要修改HiveExternalCatalog类(sql/hive/src/main/scala/org/apache/spark/sql/hive/HiveExternalCatalog.scala),改动如下:

@@ -588,7 +588,8 @@ private[spark] class HiveExternalCatalog(conf: SparkConf, hadoopConf: Configurat
val newTableProps = oldDataSourceProps ++ withStatsProps.properties + partitionProviderProp
val newDef = withStatsProps.copy(
storage = newStorage,
- schema = oldTableDef.schema,
+ // allow `alter table xxx add columns(xx)`
+ schema = tableDefinition.schema,
partitionColumnNames = oldTableDef.partitionColumnNames,
bucketSpec = oldTableDef.bucketSpec,
properties = newTableProps)

我们将591行的schema = oldTableDef.schema替换为schema = tableDefinition.schema即可。

至此,我们完成了整个代码的调整。

最后参考Spark的编译文档:http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html#building-a-runnable-distribution,将Spark编译打包即可。

Spark 2.x会将编译后的assembly放到jars目录下,我们这次的改动会影响到以下几个jar包:

  • spark-catalyst_2.11-2.1.0.jar
  • spark-sql_2.11-2.1.0.jar
  • spark-hive_2.11-2.1.0.jar

如果Spark已经部署过了,可以直接将以上3个jar替换掉。

更新Spark后,我们就可以使用alter table xxx add columns(xx)了。

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