基于GPT代码提示，辅助实现datax hdfswriter 支持decimal类型，并且支持定义precision, scale

在参考相关博客，完成datax hdfswriter支持decimal类型需求后，在数据使用时发现了新的问题：

写出的orc文件中，decimal类型字段序列化时使用的是默认精度：decimal(38,18)。在某些情况下，会触发精度转换异常的报错，导致计算任务失败。

public class HiveDecimal implements Comparable<HiveDecimal> {
  public static final int SYSTEM_DEFAULT_PRECISION = 38;
  public static final int SYSTEM_DEFAULT_SCALE = 18;
}

df.printSchema()
root
 |-- xxxx_rate: decimal(38,18) (nullable = true)

因此需要在hdfswriter写出orc文件时，为decimal字段指定需要的precision和scale。

查看了decimal默认的objectInspector的实例化逻辑，并没有传入decimal字段的precision和scale的参数位置。

import org.apache.hadoop.hive.common.type.HiveDecimal;
...

public List<ObjectInspector>  getColumnTypeInspectors(List<Configuration> columns){
    ...
    
    case DECIMAL:
        // 创建DECIMAL的objectInspector
        objectInspector = ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector(HiveDecimal.class, ObjectInspectorFactory.ObjectInspectorOptions.JAVA);
        break;
}

深入ObjectInspectorFactory.getReflectionObjectInspector中，查看Inspector的实例化逻辑

public static ObjectInspector getReflectionObjectInspector(Type t, ObjectInspectorOptions options) {
  ObjectInspector oi = (ObjectInspector)objectInspectorCache.get(t);
  if (oi == null) {
    // 没有缓存，进行第一次实例化
    oi = getReflectionObjectInspectorNoCache(t, options);
    objectInspectorCache.put(t, oi);
  }

  ...
  return oi;
}

第一次实例化，根据指定数据的class类型，实例化对应的objectInspector

private static ObjectInspector getReflectionObjectInspectorNoCache(Type t, ObjectInspectorOptions options) {
    ...
    
    if (!(t instanceof Class)) {
    throw new RuntimeException(ObjectInspectorFactory.class.getName() + " internal error:" + t);
    } else {
    Class<?> c = (Class)t;
    if (PrimitiveObjectInspectorUtils.isPrimitiveJavaType(c)) {
      return PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveJavaObjectInspector(PrimitiveObjectInspectorUtils.getTypeEntryFromPrimitiveJavaType(c).primitiveCategory);
    } else if (PrimitiveObjectInspectorUtils.isPrimitiveJavaClass(c)) {
      // org.apache.hadoop.hive.common.type.HiveDecimal 
      // 不属于基本数据类型或对应的装箱类型，只是原始Java类
      // 并且没有支持自定义精度传参的迹象，需要另寻他法。
      return PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveJavaObjectInspector(PrimitiveObjectInspectorUtils.getTypeEntryFromPrimitiveJavaClass(c).primitiveCategory);
    } else if (PrimitiveObjectInspectorUtils.isPrimitiveWritableClass(c)) {
      return PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveWritableObjectInspector(PrimitiveObjectInspectorUtils.getTypeEntryFromPrimitiveWritableClass(c).primitiveCategory);
    } else if (Enum.class.isAssignableFrom(c)) {
      return PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveJavaObjectInspector(PrimitiveCategory.STRING);
    } else {
        ...
    }

}

在查询gpt后，得到了潜在的实现逻辑，根据这个实现建议，测试一下下：

import org.apache.hadoop.hive.common.type.HiveDecimal;
...

public List<ObjectInspector>  getColumnTypeInspectors(List<Configuration> columns){
    ...
    
    case DECIMAL:
        // 创建支持自定义精度的DECIMAL的objectInspector
        Integer precision = eachColumnConf.getInt(Key.PRECISION);
        Integer scale = eachColumnConf.getInt(Key.SCALE);
        DecimalTypeInfo typeInfo = TypeInfoFactory.getDecimalTypeInfo(precision, scale);
        objectInspector = PrimitiveObjectInspectorFactory.getPrimitiveJavaObjectInspector(typeInfo);
        break;
}

重新编译打包后，测试指定decimal的precision和scale的job.json。

{
    ...
    "writeMode": "append",
    "column": [
        {
            "type": "decimal",
            "name": "xxxx_rate",
            "precision": 38,
            "scale": 0
        },
        ...
    ]
}

测试spark读取写出的orc文件，查看对应字段的schema信息，读取到了正确的精度信息，问题解决：

df = spark.read.orc("/user/hive/warehouse/xxxx/xxxxx")

df.printSchema()
root
 |-- xxxx_rate: decimal(38,0) (nullable = true)

参考文章： 1、blog.csdn.net/Shadow_Ligh… 2、github.com/alibaba/Dat… 3、github.com/alibaba/Dat…