使用Spark SQL的基础是“注册”（Register）若干表，表的一个重要组成部分就是模式，Spark SQL提供两种选项供用户选择：

 

（1）applySchema

 

 

applySchema的方式需要用户编码显示指定模式，优点：数据类型明确，缺点：多表时有一定的代码工作量。

 

（2）inferSchema

 

 

inferSchema的方式无需用户编码显示指定模式，而是系统自动推断模式，代码比较简洁，但既然是推断，就可能出现推断错误（即与用户期望的数据类型不匹配的情况），所以我们需要对其推断过程有清晰的认识，才能在实际应用中更好的应用。

 

本文仅仅针对Python（spark-1.5.1）进行介绍，推断过程是依赖SQLContext（HiveContext是SQLContext的子类） inferSchema实现的：

 

 

SQLContext inferSchema已经在1.3版本中被弃用，取而代之的是createDataFrame，inferSchema仍然可以在1.5.1版本中被使用，其实际执行过程就是SQLContext createDataFrame，这里需要注意一个参数samplingRation，它的默认值为None，后续会讨论它的具体作用。

 

 

这里我们仅仅考虑从RDD推断数据类型的情况，也就是isinstance(data, RDD)为True的情况，代码执行流程转入SQLContext _createFromRDD：

 

 

从上述的代码调用逻辑可以看出，schema为None，代码执行流程转入SQLContext _inferSchema：

 

 

SQLContext _inferSchema的主要流程大致分为三步：

 

第一步：获取RDD的第一行记录first，而且要求first不能为空值（注意不是None）；

第二步：如果first的类型为“dict”，会输出一条警告信息：推断模式时建议RDD的元素类型为Row（pyspark.sql.Row），dict已被弃用；

第三步：如果samplingRatio为None，则直接使用first（也就是RDD的第一条记录）推断模式；如果samplingRation不为None，则根据该值“筛选”数据推断模式。

 

我们将着重介绍第三步的实现逻辑。

 

1. samplingRatio is None

 

 

 

_infer_schema使用一行记录row（也就是RDD的第一行记录）推断模式，大致分为四个步骤：

 

（1）如果记录row的数据类型为dict；

 

 

 

由此我们可以得出items实际就是一个键值对列表，其中键值对也可以理解为（列名，列值）；之所以要进行排序操作（sorted）是为了保证列名顺序的一致性（dict.items()并不负责返回的列表元素顺序）。

 

（2）如果记录row的数据类型为tuple或list，可以细分为三种情况：

 

a. row的数据类型为Row，模拟处理过程：

 

 

 

b. row的数据类型为namedtuple，模拟处理过程：

 

 

 

c. row的数据类型为其它（tuple or tuple），模拟处理过程：

 

 

 

（3）如果记录row的数据类型为object;

 

 

 

由（1）、（2）、（3）可以看出，它们最终的逻辑是一致的，就是将记录row转换为一个键值对列表；如果（1）、（2）、（3）均不匹配，则认为无法推断，抛出异常即可。

 

（4）创建模式（StructType）

 

items中的每一个键值对会对应着形成一个StructField，StructField用于描述一个列的模式，它接收三个参数：列名、列类型、可否包含None；列名就是“键”，列类型则需要根据“值”推断（_infer_type），这里默认设置可以包含None。

 

迭代items中的这些键值对会形成一个StructField列表，最后通过StructType创建模式。

 

这是根据RDD的一行记录创建模式的过程，这其中还没有涉及具体的数据类型是如何被推断的，我们还需要看一下_infer_type：

 

 

_infer_type就是根据传入的obj来推断类型的，返回值为类型实例，需要处理以下六种情况：

 

（1）如果obj为None，则类型为NullType；

（2）真的没有理解，不解释；

（3）尝试根据type(obj)直接从_type_mappings中获取对应的类型信息dataType，_type_mappings就是一个字典，预先保留着一些Python类型与Spark SQL数据类型的对应关系，如下：

 

 

如果dataType不为None，则直接返回相应类型的实例即可；需要特殊处理的是DecimalType，考虑到实际数据中可能存在precision和scale不一致的情况，这里统一处理为precision：38，scale：18；如果dataType为None，则表明obj为复合数据类型（数组、字典、结构体）。

 

（4）如果obj的数据类型为dict，我们需要分别推断它的键类型（递归调用_infer_type）、值类型（递归调用_infer_type），然后构造MapType实例并返回；

 

推断键、值类型时，仅仅选取某一个键值对：它的键、值均不为None，如果存在多个这样的键值对，则选取是随机的，取决于dict.items()；如果找不到这样的键值对，则认为键、值的类型均为NullType。

 

（5）如果obj的数据类型为list或array，则选取其中某一个不为None的元素推断其类型（递归调用_infer_type）；如果找不到不为None的元素，则认为元素类型为NullType；最后构造ArrayType实例并返回；

 

（6）如果（1）、（2）、（3）、（4）、（5）均无法完成推断，则我们认为obj可能（仅仅是可能）是一个结构体类型（StructType），使用_infer_schema推断其类型；

 

2. samplingRatio is not None

 

samplingRatio为None时，则仅仅选取RDD的第一行记录参与推断，这就对这一行记录的“质量”提出很高的要求，某些情况下它无法代表全局，此时我们可以通过显示设置samplingRatio，“筛选”足够多的数据参与推断过程。

 

如果samplingRatio的值小于0.99，则使用RDD sample API根据samplingRatio“筛选”部分数据（rdd）参与推断；否则整个RDD（rdd）的所有记录参与推断。

 

推断过程可以简单理解为两步：

 

（1）对于RDD中的每一行记录通过方法_infer_schema推断出一个类型（map）；

（2）将这些类型进行聚合（reduce）。

 

我们着重看一下聚合的实现逻辑：

 

 

聚合的实现逻辑由方法_merge_type完成，需要处理六种情况：

 

（1）如果a是NullType的实例，则返回b的类型；

（2）如果a不是NullType的实例，b是NullType的实例，则返回a的类型；

（3）如果a和b的类型不相同，则抛出异常；

 

以下处理过程基于a和b的类型相同。

 

（4）如果a的类型为StructType（结构体），则以a中的各个元素为模板合并类型（递归调用_merge_type），并追加b-a（差集）的元素（类型）；

（5）如果a的类型为ArrayType（数组），则合并（递归调用_merge_type）两者的元素类型即可；

（6）如果a的类型为MapType（字典），则需要分别合并两者的键类型（递归调用_merge_type）、值类型（递归调用_merge_type）。

 

个人觉得目前的类型聚合逻辑过于简单，实际使用意义不大。