sparkSQL可以指定分区字段为varchar类型吗

    首先我们可以查到，Hive从0.12.0版本就支持varchar类型作为列的类型了，但是sparkSQL可以指定分区字段为varchar类型吗？我们可以先实验一下。首先我们尝试创建一个分区字段为varchar类型的表，执行语句如下：CREATE TABLE test0901222(LIST_RES_ID STRING, age Int) PARTITIONED BY (DATA_DATE VARCHAR(8))，然后发现是可以创建成功的，如下图所示：

然后尝试在这个表上以分区字段作为条件进行查询，执行语句：select * from test0818222 where DATA_DATE = '20210428'。执行后发现有很奇怪的报错，如下图所示：

   这是怎么回事呢？查看spark内核代码找到相关代码如下图所示：

问题就出在getPartitionsByFilter这个方法中。可以看到这里是用反射的方法获取filter的信息的，但是hive的官方文档明确指出，使用反射的方法获取varchar类型信息是不支持的，如下图所示：

那么我们没有办法支持varchar作为分区字段了吗，也不是的。让我们回到上面的spark内核代码，可以发现如果tryDirectSql如果为false时，getPartitionsByFilter会跳过filter然后回退到返回所有的分区（当然这样会显著的降低性能）。那么tryDirectSql又是什么呢，tryDirectSql是hive的配置，配置项为hive.metastore.try.direct.sql，主要控制Metastore 是否应该尝试使用SQL直接查询存储路径。

但是spark内核是否回退到不使用filter的行为依赖hive的参数配置是不合理的，如果我们希望把hive.metastore.try.direct.sql设置为true的同时（这样设置在某些场景下可以提高性能）又希望getPartitionsByFilter执行失败会回退到不使用filter就无法实现了。搜索后发现其实针对这个问题开源社区是有修改的，MR链接：https://github.com/apache/spark/pull/33382。

可以看到如果spark内核改为依赖自己内部的参数如shouldFallback就不会出现上述的问题了。这样spark可以自己指定filter执行失败后是否回退或者直接抛出异常。

根据以上分析，我们可以总结结论如下：

• sparkSQL不是一定不可以指定分区字段为varchar类型的，根据不同的版本不同的配置参数理论上分析有可能是可行的。
• 由于varchar不支持反射获取所以getPartitionsByFilter中一定会执行报错，如果走回退的分支的话会显著的降低性能。所以从性能的角度来分析即使可行也不推荐指定varchar类型作为分区字段，推荐可以根据不同的场景选择String、Int等类型作为分区字段。