【spark sedona geospark】sedona1.5.1读取shp文件，字段类型都是string的问题
引言
最近在使用
sedona读取shp文件中数据，但是遇到了两个问题，一个是中文乱码的问题，一个就是这个类型都是string的问题了，中文乱码的问题我解决了，但是这个类型的问题没有真正从根本上解决。
给一个我解决中文乱码的博客地址吧，点击跳转
一、问题重现
先贴出代码（Java）：
SparkSession sedona = SedonaContext.builder()
.master("local[*]")
.appName("test")
.config("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
.config("spark.kryo.registrator", SedonaVizKryoRegistrator.class.getName())
.getOrCreate();
SedonaContext.create(sedona);
SpatialRDD<Geometry> geomRDD = ShapefileReader.readToGeometryRDD(JavaSparkContext.fromSparkContext(
sedona.sparkContext()),shpPath);
Dataset<Row> df = Adapter.toDf(geomRDD, sedona);
df.printSchema();
打印出的结果是：
类型都是
string，可是我的数据中肯定不止string这个类型啊，OBJECTID为integer是我改过的，它原本也是string。
二、原因
我上
GitHub提了一个issue，官方给的答案真是让人无奈（看代码分析直接跳转到目录第四），直接贴出issue的地址，点击跳转
官方回答：
**这个回答的上部分包含了解决中文乱码的办法。
官方的回答简单来说就是他们意识到了这个问题，但是现在暂时没有解决。他们在读取
shp文件的时候，可能是因为某种原因，将所有的字段都作string处理了，官方也承认这是不足之处。我觉得后续可能会改进。
当下官方给出的解决办法是自己实现一个基于
Spark DataSourceV2的shp读取器，直接将shp加载为DataFrame。
我觉得按照我的水平应该是完成不了了，所以我选择另辟蹊径。
三、我的解决办法（可能有更好）
虽然官方在读取
shp时丢失了字段的所有类型信息，但是官方有提供类型转换的接口，也就是说如果你知道某个字段是什么类型，那么其实你可以手动转它的类型，类似：
Dataset<Row> df = Adapter.toDf(geomRDD, sedona);
df = df.withColumn("OBJECTID", df.col("OBJECTID").cast("int"));
那么我们就可以手动转换类型了，可是类型怎么来呢？
GeoTools，我们可以使用Geotools来获取字段的类型，再通过判断的形式，转换所有字段的类型不就可以了吗
引入
gt-shapefile依赖：
<dependency>
<groupId>org.geotools</groupId>
<artifactId>gt-shapefile</artifactId>
<version>25.2</version>
</dependency>
代码部分（仅示例，详细自己写）：
FileDataStore dataStore = FileDataStoreFinder.getDataStore(new File(shpPath));
SimpleFeatureSource featureSource = dataStore.getFeatureSource();
SimpleFeatureType featureType = featureSource.getSchema();
List<AttributeDescriptor> attributeDescriptors = featureType.getAttributeDescriptors();
for (AttributeDescriptor descriptor : attributeDescriptors) {
String fieldName = descriptor.getLocalName();
String fieldType = descriptor.getType().getBinding().getSimpleName();
System.out.println("字段名: " + fieldName + ", 字段类型: " + fieldType);
}
根究代码我们可以得到每个字段的类型的，后面如何处理就不多说了吧
四、导致问题的代码
扒了一下源代码，结合开发人员说的内容，我大概知道了为什么他明知不可为而为之了。
1、ShapefileReader
读取数据的入口他放在了
ShapefileReader中，提供了一个静态方法，读取到数据后返回SpatialRDD，方法签名：
public class ShapefileReader {
public static SpatialRDD<Geometry> readToGeometryRDD(JavaSparkContext sc, String inputPath);
}
跟着调用链我们往下跟踪。发现这个方法调用的是：
public static SpatialRDD<Geometry> readToGeometryRDD(JavaSparkContext sc,
String inputPath,
GeometryFactory geometryFactory)
这个方法内部主要读取数据的代码是：
顺着这个
readShapefile方法往下，发现它是调用SparkContext的newAPIHadoopFile方法，让Hadoop给它处理并分配文件，它直接获取文件路径读取就行：
我们来看看方法签名，当然，这是
Scala代码：
def newAPIHadoopFile[K, V, F <: NewInputFormat[K, V]](
path: String,
fClass: Class[F],
kClass: Class[K],
vClass: Class[V],
conf: Configuration): JavaPairRDD[K, V]
Scala我也不熟，不过我们能从调用处窥探到一点门径：
JavaPairRDD<ShapeKey, PrimitiveShape> shapePrimitiveRdd = sc.newAPIHadoopFile(
inputPath,
ShapeInputFormat.class,
ShapeKey.class,
PrimitiveShape.class,
sc.hadoopConfiguration());
*第一个参数传了一个路径，它是数据文件的路径了。
*第二个参数是一个转换类，它定义了如何分片数据以及如何读取数据的逻辑。
*第三个参数是读取数据时的键，如果不懂键值对的概念，可以先学学Hadoop。
*第四个当然就是值了。
*第五个参数是Hadoop的配置，固定写法。
情况现在比较明了了，我们只要去看它是如何转换数据的就行了。跳转到
ShapeInputFormat类。
2、ShapeInputFormat
ShapeInputFormat继承了CombineFileInputFormat，CombineFileInputFormat又继承了FileInputFormat，这个类是Hadoop定义来读取数据的。继承它并且自己实现的话，可以自定义数据的读取逻辑。
别的我们都可以暂时不用看，
getSplits是定义分片的，不管。createRecordReader是真正定义数据如何读取的，也就是说数据读取的真实实现在这里面。
我们看看
Sedona是如何定义的：
好嘛，接着跳过去。
3、CombineShapeReader
这个类就是真正读取数据的地方，也就是每个分区中真实干活的类，篇幅有限，我们直接跳到
getCurrentValue方法：
public PrimitiveShape getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException {
PrimitiveShape value = new PrimitiveShape(this.shapeFileReader.getCurrentValue());
if (this.hasDbf && this.hasNextDbf) {
value.setAttributes(this.dbfFileReader.getCurrentValue());
}
return value;
}
读取每行
Feature字段值的代码就是this.dbfFileReader.getCurrentValue()，我们继续跳过去：
4、DbfFileReader、DbfParseUtil
跳过来后是一个获取值的方法：
public String getCurrentValue() throws IOException, InterruptedException {
return this.value;
}
当然，这不是读取数据的方法，直接找到
nextKeyValue方法：
public boolean nextKeyValue() throws IOException, InterruptedException {
String curbytes = this.dbfParser.parsePrimitiveRecord(this.inputStream);
if (curbytes == null) {
this.value = null;
return false;
} else {
this.value = curbytes;
this.key = new ShapeKey();
this.key.setIndex((long)(this.id++));
return true;
}
}
接着跳… ：
跳过来后我也懒得说了，继续跳：
好家伙，跳了半天，终于找到真实实现了：
public String primitiveToAttributes(ByteBuffer buffer) throws IOException {
byte[] delimiter = new byte[]{
9};
Text attributes = new Text();
for(int i = 0; i < this.fieldDescriptors.size(); ++i) {
FieldDescriptor descriptor = (FieldDescriptor)this.fieldDescriptors.get(i);
byte[] fldBytes = new byte[descriptor.getFieldLength()];
buffer.get(fldBytes, 0, fldBytes.length);
String charset = System.getProperty("sedona.global.charset", "default");
Boolean utf8flag = charset.equalsIgnoreCase("utf8");
byte[] attr = utf8flag ? fldBytes : fastParse(fldBytes, 0, fldBytes.length).trim().getBytes();
if (i > 0) {
attributes.append(delimiter, 0, 1);
}
attributes.append(attr, 0, attr.length);
}
return attributes.toString();
}
***到这里我们就很清楚了，它用了字符串拼接的方式来直接读取的dbf文件，而不是使用GeoTools读取字段值的。也就是说它是直接读取dbf文件中的字符，一行一行的读，然后拼接字符串，因为直接读取的文本文件，所以它无法获取到字段的类型信息：
这点我们可以去
Sedona底层Scala代码中去验证。
5、Adapter.toDf
要想验证，它是否真的无法获取到字段类型，我们得去找
RDD是如何成为DataFrame的。
想将
ShapefileReader.readToGeometryRDD读取到的SpatialRDD转为DataFrame，一般都是调方法：
SpatialRDD<Geometry> geomRDD = ShapefileReader
.readToGeometryRDD(JavaSparkContext.fromSparkContext(
sedona.sparkContext()), shpPath);
Dataset<Row> df = Adapter.toDf(geomRDD, sedona);
Adapter.toDf就是将SpatialRDD转为DataFrame的关键点，点进去后就是Scala代码了，我的编译器无法下载源代码，可能是没开启Scala的扩展插件，我上GitHub上看：
我们能看到，
Adapter.toDf需要一个SpatialRDD和一个SparkSession，而且，它做了一个判空，调用了下面的那个toDf方方法：
def toDf[T <: Geometry](spatialRDD: SpatialRDD[T], sparkSession: SparkSession): DataFrame = {
import scala.jdk.CollectionConverters._
if (spatialRDD.fieldNames != null)
return toDf(spatialRDD, spatialRDD.fieldNames.asScala.toList, sparkSession)
toDf(spatialRDD = spatialRDD, fieldNames = null, sparkSession = sparkSession);
}
看来下面这个
toDf才是真正干活的，我们先看看它的代码：
def toDf[T <: Geometry](
spatialRDD: SpatialRDD[T],
fieldNames: Seq[String],
sparkSession: SparkSession): DataFrame = {
val rowRdd = spatialRDD.rawSpatialRDD.rdd.map[Row](geom => {
val stringRow = extractUserData(geom)
Row.fromSeq(stringRow)
})
var cols: Seq[StructField] = Seq(StructField("geometry", GeometryUDT))
if (fieldNames != null && fieldNames.nonEmpty) {
cols = cols ++ fieldNames.map(f => StructField(f, StringType))
}
val schema = StructType(cols)
sparkSession.createDataFrame(rowRdd, schema)
}
结果已经显而易见了，破绽就是：
fieldNames.map(f => StructField(f, StringType))
它直接写死了，每个字段的类型就是
StringType…
五、导致问题的原因
结合代码，还有之前开发人员说的：
一个更恰当的支持 Shapefile 的方式是实现一个基于 Spark DataSourceV2 的 Shapefile 读取器
我猜测将类型写死在代码中的原因是拿不到字段类型（这不废话嘛），拿不到字段类型的原因是没有使用
GeoTools读取shp文件，而是直接读取的dbf文件，所以拿不到字段类型。
那为什么不使用
GeoTools来读取数据呢，因为这涉及到Hadoop分片的问题，之前一个文本文件我们可以简单的拆分，但是现在是一个shp文件，我们无法通过简单的文本拆分来分片。
如果要达到分片的效果，我们只能拆分图层，一个分片读取图层的一部分。
例如一个图层中有10行要素，我们将它分为两片，那么第一片就是1 ~ 5行要素，用一个List存起来，第二片就是6 ~ 10行要素，也用一个List存起来。
但是如果数据量很大，那么我们就无法拆分数据放到
List中并传输了，我们拆分的必须只是一个索引信息而非真实数据，每个分区根据索引读取整个图层中属于自己分区的部分。
但是这就涉及到一个问题，也就是说每个分区都得有一个完整
shp的备份，这就又涉及到dfs了。
总结下来，我猜官方是因为不想引入更复杂的实现（还得引入
dfs等），迫不得已选择了直接读取dbf文件而不是用GeoTools读取数据。换句话说就是Sedona当前使用的数据源获取实现不够好，导致获取数据源在某些地方存在掣肘的情况，所以官方开发人员才说：
实现一个基于 Spark DataSourceV2 的 Shapefile 读取器
如果你有实力自己实现一个，那么肯定能避免很多不必要的麻烦，我就算了，我没那个实力也没时间。
好了，以上
写在最后
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