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 each chunk, 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1：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2：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）