sparksql 读取hive表子目录问题排查

版本：spark3.0.2

1.1. 问题现象：

业务使用hive union all产生的数据目录如下，sparksql无法读取该子目录下的数据。select * from table 这种简单的sql也无法读取。

一些博客建议设置下面两个参数，spark.hive.mapred.supports.subdirectories=true和spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive=true， 设置后sparksql依然无法读取，问题依然存在。

1.2. 问题分析：

  查看物理执行计划，叶子节点为FileSourceScanExec，该执行计划是spark内置的读取文件的SparkPlan，根本就不会使用spark.hive.mapred.supports.subdirectories和spark.hadoop.mapreduce.input.fileinputformat.input.dir.recursive，这两个配置。

  那么在FileSourceScanExec的逻辑中，是否能够处理这种子目录的情况呢。答案是目前FileSourceScanExec无法递归处理子目录：

  FileSourceScanExec的selectedPartitions的属性保存了需要的读取的分区文件，这些文件信息来自PartitioningAwareFileIndex的listFiles方法。leafDirToChildrenFiles这个map中保存的是子目录和数据文件的映射，而path为分区路径，所以这里get返回为空。

     既然FileSourceScanExec无法处理子目录，那有没有其他SparkPlan能够处理呢？

     spark读取hive表时，hive表在logicPlan中其实最开始是HiveTableRelation，然后HiveSessionStateBuilder的postHocResolutionRules中的RelationConversions规则，将HiveTableRelation转换成了LogicalRelation。这个LogicalRelation最终会转换成FileSourceScanExec。

    如果RelationConversions规则不生效，HiveTableRelation就不会转换成LogicalRelation，那最终HiveTableRelation对应的SparkPlan为HiveTableScanExec，在HiveTableScanExec中能够使用spark.hadoop.mapred.input.dir.recursive=true配置读取子目录。

    所以如何控制RelationConversions规则是否生效，见代码。 如果数据文件是orc，那么就设置spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=false，如果数据文件是parquet，就设置spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false。 设置了参数后RelationConversions规则就不会生效。

1.3. 问题解决方法

如果是orc文件：
--conf spark.hadoop.mapred.input.dir.recursive=true --conf spark.sql.hive.convertMetastoreOrc=false
如果是parquet文件：
--conf spark.hadoop.mapred.input.dir.recursive=true --conf spark.sql.hive.convertMetastoreParquet=false