摘要： 使用 Spark SQL 进行 ETL 任务，在读取某张表的时候报错：“IOException: totalValueCount == 0”，但该表在写入时，并没有什么异常。

本文分享自华为云社区《你的Parquet该升级了：IOException: totalValueCount == 0问题定位之旅》，原文作者：wzhfy 。

1. 问题描述

使用 Spark SQL 进行 ETL 任务，在读取某张表的时候报错：“IOException: totalValueCount == 0”，但该表在写入时，并没有什么异常。

2. 初步分析

该表的结果是由两表 join 后生成。经分析，join 的结果产生了数据倾斜，且倾斜 key 为 null。Join 后每个 task 写一个文件，所以 partition key 为 null 的那个 task 将大量的 null 值写入了一个文件，null 值个数达到 22 亿。

22 亿这个数字比较敏感，正好超过 int 最大值 2147483647（21 亿多）。因此，初步怀疑 parquet 在写入超过 int.max 个 value 时有问题。

【注】本文只关注大量 null 值写入同一个文件导致读取时报错的问题。至于该列数据产生如此大量的 null 是否合理，不在本文讨论范围之内。

3. Deep dive into Parquet (version 1.8.3，部分内容可能需要结合 Parquet 源码进行理解)

入口：Spark（Spark 2.3 版本） -> Parquet

Parquet 调用入口在 Spark，所以从 Spark 开始挖掘调用栈。

InsertIntoHadoopFsRelationCommand.run()/SaveAsHiveFile.saveAsHiveFile()->

FileFormatWriter.write()

这里分几个步骤：

1.     启动作业前，创建 outputWriterFactory:ParquetFileFormat.prepareWrite()。这里会设置一系列与 parquet 写文件有关的配置信息。其中主要的一个，是设置 WriteSupport 类：ParquetOutputFormat.setWriteSupportClass(job,classOf[ParquetWriteSupport])，ParquetWriteSupport 是 Spark 自己定义的类。

2.     在 executeTask() -> writeTask.execute()中，先通过 outputWriterFactory 创建 OutputWriter(ParquetOutputWriter)：outputWriterFactory.newInstance()。

3.     对于每行记录，使用 ParquetOutputWriter.write(InternalRow)方法依次写入 parquet 文件。

4.     Task 结束前，调用 ParquetOutputWriter.close()关闭资源。

3.1 Write 过程

在 ParquetOutputWriter 中，通过 ParquetOutputFormat.getRecordWriter 构造一个 RecordWriter（ParquetRecordWriter），其中包含了：

1.     prepareWrite()时设置的 WriteSupport：负责转换 Spark record 并写入 parquet 结构

2.     ParquetFileWriter：负责写入文件

ParquetRecordWriter 中，其实是把 write 操作委托给了一个 internalWriter（InternalParquetRecordWriter，用 WriteSupport 和 ParquetFileWriter 构造）。

现在让我们梳理一下，目前为止的大致流程为：SingleDirectoryWriteTask/DynamicPartitionWriteTask.execute-> ParquetOutputWriter.write -> ParquetRecordWriter.write ->InternalParquetRecordWriter.write

接下来，InternalParquetRecordWriter.write 里面，就是三件事：

​

1.    writeSupport.write，即 ParquetWriteSupport.write，里面分三个步骤：

1.    MessageColumnIO.MessageColumnIORecordConsumer.startMessage；

2.     ParquetWriteSupport.writeFields：写入一行中各个列的值，null 值除外；

3.     MessageColumnIO.MessageColumnIORecordConsumer.endMessage：针对第二步中的 missing fields 写入 null 值。

ColumnWriterV1.writeNull -> accountForValueWritten：1） 增加计数器 valueCount （int 类型）2） 检查空间是否已满，需要 writePage - 检查点 1

​

2.    增加计数器 recordCount（long 类型）

3.     检查 block size，是否需要 flushRowGroupToStore - 检查点 2

​

由于写入的值全是 null，在 1、2 两个检查点的 memSize 都为 0，所以不会刷新 page 和 row group。导致的结果就是，一直在往同一个 page 里增加 null 值。而 ColumnWriterV1 的计数器 valueCount 是 int 类型，当超过 int.max 时，溢出，变为了一个负数。

因此，只有当调用 close()方法时（task 结束时），才会执行 flushRowGroupToStore：

ParquetOutputWriter.close -> ParquetRecordWriter.close-> InternalParquetRecordWriter.close -> flushRowGroupToStore-> ColumnWriteStoreV1.flush -> for each column ColumnWriterV1.flush

​

由于 valueCount 溢出为负，此处也不会写 page。

因为未调用过 writePage，所以此处的 totalValueCount 一直为 0。

ColumnWriterV1.writePage -> ColumnChunkPageWriter.writePage -> 累计 totalValueCount

在 write 结束时，InternalParquetRecordWriter.close-> flushRowGroupToStore -> ColumnChunkPageWriteStore.flushToFileWriter-> for each column ColumnChunkPageWriter.writeToFileWriter:

1.     ParquetFileWriter.startColumn：totalValueCount 赋值给 currentChunkValueCount

2.     ParquetFileWriter.writeDataPages

3.     ParquetFileWriter.endColumn：currentChunkValueCount（为 0）和其他元数据信息构造出一个 ColumnChunkMetaData，相关信息最终会被写入文件。

3.2 Read 过程

同样以 Spark 为入口，进行查看。

初始化阶段：ParquetFileFormat.BuildReaderWithPartitionValues-> VectorizedParquetRecordReader.initialize -> ParquetFileReader.readFooter-> ParquetMetadataConverter.readParquetMetadata -> fromParquetMetadata-> ColumnChunkMetaData.get，其中包含 valueCount（为 0）。

读取时：VectorizedParquetRecordReader.nextBatch-> checkEndOfRowGroup:1） ParquetFileReader.readNextRowGroup -> for eachchunk, currentRowGroup.addColumn(chunk.descriptor.col, chunk.readAllPages())

​

由于 getValueCount 为 0，所以 pagesInChunk 为空。

2）构造 ColumnChunkPageReader：

​

由于 page 列表为空，所以 totalValueCount 为 0，导致在构造 VectorizedColumnReader 时报了问题中的错误。

4. 解决方法：Parquet 升级（version 1.11.1）

在新版本中，ParquetWriteSupport.write ->MessageColumnIO.MessageColumnIORecordConsumer.endMessage ->ColumnWriteStoreV1(ColumnWriteStoreBase).endRecord:

​

在 endRecord 中增加了每个 page 最大记录条数（默认 2w 条）的属性和检查逻辑，超出限制时会 writePage，使得 ColumnWriterV1 的 valueCount 不会溢出（每次 writePage 后会清零）。

而对比老版本 1.8.3 中，ColumnWriteStoreV1.endRecord 为空函数。

附：Parquet 中的一个小 trick

Parquet 中为了节约空间，当一个 long 类型的值，在一定范围内时，会使用 int 来存储，其方法如下：

判断是否可以用 int 存储：

如果可以，用 IntColumnChunkMetaData 代替 LongColumnChunkMetaData，构造时转换：

​使用时，再转回来，IntColumnChunkMetaData.getValueCount-> intToPositiveLong()：

​

普通的 int 范围是 -2^31 ~ (2^31 - 1)，由于元数据信息（如 valueCount 等）都是非负整数，那么实际只能存储 0 ~ (2^31 - 1) 范围的数。而用这种方法，可以表示 0 ~ (2^32 - 1) 范围的数，表达范围也大了一倍。

附件：可用于复现的测试用例代码（依赖 Spark 部分类，可置于 Spark 工程中运行）

测试用例代码.txt 

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