从失败的Spark作业清除输出的最佳方法是什么？

如何解决从失败的Spark作业清除输出的最佳方法是什么？

我正在运行多个Spark作业，这些作业从各个S3存储桶读取数据，转换为Parquet格式，然后写入单个S3存储桶以作为单个数据源从Athena进行查询。

作业可能由于多种原因而失败（OOM，S3节流等），并且当这样做时，它经常将数百或数千个part-*.snappy.parquet文件保留在目标S3存储桶中。我的输出数据也按如下方式进行分区：/year=2020/month=8/day=8/hour=0/。所有作业运行都写入同一文件夹，并且一个作业可能会在多个分区中产生结果。因此，我不认为可以使用overwrite模式，因为它会覆盖先前成功作业运行的结果。清理部分完成的作业是否有最佳实践？

我考虑过的一些选择：

1. 每次作业运行都使用GUID在所有文件名中写入文件。这可用于手动查找失败的作业运行中的文件并将其删除。问题在于，据我所知，GUID不会暴露在Spark作业中，因此为失败的作业找到GUID（当然，无需手动检查）似乎是个挑战。

2. 将文件写入不是最终目的地的位置，只有在作业成功完成后，才将这些文件移动到最终位置。

选项2似乎是合理的，但此ETL管道需要额外的组件。

作为Spark / AWS Glue的新用户，最好在我尝试重新发明轮子之前找出最佳实践。什么样的模式可以清除Spark失败的工作，它们的优缺点是什么？

解决方法

因此，每当我们使用spark写入数据时，我们都只需要传递文件夹路径，就无法控制文件名。现在考虑到这一点，您始终可以在写入目标目录时覆盖输出。

df.write.mode('overwrite').parquet(path)

这样，您的目标将始终被我们替换。