Apache Parquet-MR项目中INT96时间戳列表读取问题解析
2025-06-28 06:11:57作者:龚格成
背景介绍
Apache Parquet是一种高效的列式存储格式,广泛应用于大数据处理领域。在Parquet的实现中,Parquet-MR是Java语言的主要实现版本。INT96是Parquet中一种特殊的数据类型,主要用于存储时间戳信息,但由于其设计上的局限性,已被标记为弃用状态。
问题现象
在Parquet-MR项目中,当尝试读取包含INT96时间戳的列表数据时,系统会抛出异常:"INT96 is deprecated. As interim enable READ_INT96_AS_FIXED flag to read as byte array"。这个问题特别出现在处理嵌套结构中的INT96类型字段时。
技术分析
问题的根本原因在于AvroRecordConverter类中的静态初始化方式。当前实现中,AvroSchemaConverter被硬编码初始化,而没有考虑用户配置的ParquetConfiguration参数。具体表现为:
- AvroRecordConverter类中静态初始化了一个默认的AvroSchemaConverter实例
- 这个实例创建时固定设置了某些参数,无法接收运行时配置
- 当用户通过Configuration设置READ_INT96_AS_FIXED标志时,这个配置无法传递到实际的转换器中
影响范围
该问题主要影响以下场景:
- 读取包含INT96类型字段的嵌套结构数据
- 特别是当INT96类型出现在列表(List)或数组结构中时
- 使用Avro作为序列化框架的应用场景
解决方案思路
解决这个问题需要从以下几个方面考虑:
- 配置传递机制:需要确保用户的配置能够从顶层传递到底层的转换器
- 实例化方式:可能需要改变AvroSchemaConverter的实例化方式,从静态实例改为动态创建
- 兼容性考虑:修改时需要保持对现有代码的兼容性
技术实现建议
理想的解决方案应该:
- 移除静态的CONVERTER实例
- 在需要时动态创建AvroSchemaConverter实例
- 将外部的Configuration参数正确传递到转换过程中
- 保持对现有API的兼容性
总结
Parquet-MR中INT96时间戳列表读取问题展示了配置管理在复杂数据处理系统中的重要性。这个问题提醒我们,在设计数据处理框架时,需要考虑配置参数的完整传递路径,特别是在涉及多层转换和嵌套数据结构的情况下。对于仍在使用INT96类型的用户,建议考虑迁移到更标准的时间戳表示方式,以避免此类兼容性问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
432
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
351
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
689
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
79
37
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
671