orc parquet区别 spark_spark 存储 parquet

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spark 存储 parquet的搜索结果

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1) 如果说HDFS 是大数据时代分布式文件系统首选标准，那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准 2) 速度更快：从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看，绝大多数情况 会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右，在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况 下，使用parquet很多时候可以成功运行 3) parquet的压缩技术非常稳定出色，在spark sql中对压缩技术的处理可能无法正常的完成工作 (例如会导致lost task，lost executor)但是此时如果使用parquet就可以正常的完成 4) 极大的减少磁盘I/o,通常情况下能够减少75%的存储空间，由此可以极大的减少spark sql处理 数据的时候的数据输入内容，尤其是在spark1.6x中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的 减少磁盘的IO和内存的占用，(下推过滤器) 5) spark 1.6x parquet方式极大的提升了扫描的吞吐量，极大提高了数据的查找速度spark1.6和spark1.5x相比而言，提升了大约1倍的速度，在spark1.6X中，操作parquet时候cpu也进行了极大的优化，有效的降低了cpu 6) 采用parquet可以极大的优化spark的调度和执行。我们测试spark如果用parquet可以有效的减少stage的执行消耗，同时可以优化执行路径

珍宝珠

2019-12-02 03:07:49

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问题

Spark使用parquet文件存储格式能带来哪些好处？

Spark使用parquet文件存储格式能带来哪些好处？...

茶什i

2019-12-01 21:52:03

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问题

当数据存储在对象存储中时，从Spark SQL访问Hive表

我使用spark数据帧编写器在IBM Cloud Object Storage中以parquet 格式在内部hive表中编写数据。所以，我的hive Metastore在HDP集群中，我从HDP集群运行spark作业。此spark作业将数据...

社区小助手

2019-12-01 19:28:42

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问题

基于Spark的处理存储在SSD上的数据

基于Spark的处理存储在SSD上的数据我们目前正在使用基于Spark 2.1的应用程序，该应用程序分析和处理大量记录以生成用于报告生成的一些统计数据。现在我们正在使用150个执行器，每个执行器2个核心和每个执行器10 GB用于我们的spa...

社区小助手

2019-12-01 19:28:39

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问题

OSS如何投递到Parquet存储？

本文档主要介绍日志服务投递OSS使用Parquet存储的相关配置，关于投递日志到OSS的其它内容请参考

投递日志到 OSS。

Parquet存储字段配置

数据类型

Parquet存储支持6种类型...

轩墨

2019-12-01 21:56:29

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回答

如果您可以在加入之前对文件进行bucketize，它可能会更好。否则，您还需要一个写入步骤来使用存储。df_A.write.format('parquet')... .bucketBy(10, 'name')... .mode("overwrite")... .saveAsTable('bucketed_table_A'))df_B.write.format('parquet')... .bucketBy(10, 'name')... .mode("overwrite")... .saveAsTable('bucketed_table_B'))Bucketing允许您预先随机播放数据。dataframa_A和datafram_B都应具有相同数量的存储桶。存储桶数量的选择是一项困难的“艺术”，取决于您的数据和配置。然后，你阅读你的bucketized数据，然后你加入“名称”。spark.table('bucketed_table_A').join(spark.table('bucketed_table_B'),

on='name',

how='left')这样做，您将计算时间从连接步骤转移到写入/ bucketize步骤。但是做一次，然后你可以多次重复使用它。

社区小助手

2019-12-02 01:47:44

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问题

从S3事件触发AWS EMR Spark作业

我正在考虑使用AWS EMR Spark对存储在S3上的非常大的Parquet文件运行Spark应用程序。这里的总体流程是Java进程会将这些大文件上传到S3，我想在这些文件上自动触发运行Spark作业(注入了上...

montos

2020-03-27 10:02:01

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回答

那是因为大数据的测试现在比较火热啊 现在基本上人人都离不开大数据啊，其实主要看你是测试大数据的业务逻辑还是功能/性能逻辑，又或者是数据层次的逻辑，比如说大数据的一些表的性能大小，orc,text.parquet,json,csv又或者说是分区，分桶，分去分桶表的存储在数据存储引擎下面的搜索效率，大数据主要还是基于hdoop和spark下的一些东西，可以学习一下hdfs,hbase,spark,yarn,k8s这些东西，这些和大叔局还是密不可分的。

游客6j3ztv6vbre5k

2020-01-07 16:44:39

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问题

比较Apache Hadoop生态系统中不同的文件格式和存储引擎的性能

这篇文章提出了在Apache Hadoop生态系统中对比一些当前流行的数据格式和可用的存储引擎的性能：Apache Avro，Apache Parquet，Apache HBase和Apache K...

anrui2016

2019-12-01 22:03:39

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回答

可以异步合并，小文件想解决还是合并，落地前合并，处理后合并。在write后repartition一下就可以设置文件数量，在你预估一个分区或处理文件的大小时可以把数量做成参数，比上blockSize生成一个合理的数字。也可以在落地后合并，这样不影响落地的效率不过两种方法都行，落地后就比如shuffle默认200个，那么就有200个小文件，那么可以在不使用这份数据的时候进行离线的合并，合并的方法有很多，基本上就是读出来再写进去，有几个点要注意：把合并后的文件放进原目录中前要删除之前读出来的那些文件避免数据重复，但不能全部删除，合并生成大文件过程中是否有其他程序写入新文件，文件中是否有tmp、success，文件存储格式要统一。

你是问关于 delta 的小文件，还是 spark sql 自己的一些小文件？还是什么？sparksql目前应该没有这个功能，我们这边可以看一下需求

如果是 hive 的事务表，hive 有合并小文件的功能。spark 方面开源是没有的。spark sql 开启事务之后，delete update 都会产生小文件。处理思路是一样的，定期合并。备注：开源 spark 没有事务支持。emr spark 的事务支持目前还比较薄弱。如果大家有需求，欢迎提出。

sparksql生成的数据小文件真的多，咱们可以通过元数据库，获取每个表下面每个分区下面的数据大小和文件个数，看看是要合并小文件还是要拆分大文件，然后sparksql读出来，然后再写进去，设置一下partition number

你们是用 spark streaming 处理数据最后实时写为 parquet 文件，然后推荐系统会用这些实时处理的数据，是这样的吧？(是的，需求是这样)那推荐系统怎么用这些数据，具体是用什么工具知道吗？(实时读取hdfs文件，spark ML)了解了。看到你们这个主要还是 spark 的技术栈，应用场景是 data pipeline。databricks 前一段时间开源的 delta 正是解决这一类场景。

社区小助手

2019-12-02 02:03:56

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问题

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问问小秘

2019-12-01 21:52:42

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回答

spark调优比较复杂，但是大体可以分为三个方面来进行，1)平台层面的调优：防止不必要的jar包分发，提高数据的本地性，选择高效的存储格式如parquet，2)应用程序层面的调优：过滤操作符的优化降低过多小任务，降低单条记录的资源开销，处理数据倾斜，复用RDD进行缓存，作业并行化执行等等，3)JVM层面的调优：设置合适的资源量，设置合理的JVM，启用高效的序列化方法如kyro，增大off head内存等等

珍宝珠

2019-12-02 03:06:11

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问题

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计数和保存数据帧之间重新计算非确定性字段我们有一个uuid udf：

import java.util.UUIDval idUdf = udf(() => idgen.incrementAndGet.toString + "_" + ...

社区小助手

2019-12-01 19:28:38

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问题

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问问小秘

2019-12-01 21:57:13

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问题

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社区小助手

2019-12-01 19:28:45

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问题

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轩墨

2019-12-01 21:50:22

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轩墨

2019-12-01 21:50:57

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