Spark & Parquet查询性能 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

【Parquet】Spark读取Parquet问题详解……

「困惑」 spark sql 读取 parquet 文件，stage 生成任务 4 个 task，只有一个 task 处理数据，其它无 spark 任务执行 apache iceberg rewriteDataFiles...合并小文件（parquet 文件），发现偶然无变化「Parquet 文件详解」一个 Parquet 文件是由一个 header 以及一个或多个 block 块组成，以一个 footer 结尾。...Parquet 文件格式上图展示了一个 Parquet 文件的结构一个文件中可以存储多个行组，文件的首位都是该文件的 Magic Code，用于校验它是否是一个 Parquet 文件。...实战 spark 2.4.0 读取 parquet 文件 ❝spark.read.parquet("") ❞ org.apache.spark.sql.DataFrameReader.java...2.4.0 读取 parquet，使用的是 loadV1Source spark 读取文件默认 task 任务数(分区数)最大 10000，最小是 path 的个数（注意并行度和任务数分区数区别） createNonBucketedReadRDD

3.2K1 0

Spark Parquet详解

Spark - Parquet 概述 Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式，既然属于Hadoop生态圈，因此也兼容大多圈内计算框架（Hadoop、Spark），另外Parquet...列式存储：姓名姓名年龄年龄平均分平均分张三李四 15 16 82.5 77.0 假设上述数据中每个数据值占用空间大小都是1，因此二者在未压缩下占用都是6；我们有在大规模数据进行如下的查询语句...： SELECT 姓名,年龄 FROM info WHERE 年龄>=16; 这是一个很常见的根据某个过滤条件查询某个表中的某些列，下面我们考虑该查询分别在行式和列式存储下的执行过程：行式存储：查询结果和过滤中使用到了姓名...，这样如果用户查询年龄列的最大最小值就不需要计算，直接返回即可，存储格式如下：行式存储：姓名年龄平均分姓名年龄平均分年龄最大年龄最小张三 15 82.5 李四 16 77.0 16...但是我这里试过fastparquet加载我的parquet文件会失败，我的parquet是spark上直接导出的，不知道是不是两个库对parquet支持上有差异还是因为啥，pyarrow就可以。。。。

2.4K4 3

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Spark SQL解析查询parquet格式Hive表获取分区字段和查询条件

再进一步限制查询分区表必须指定分区？这里涉及到两种情况：select SQL查询和加载Hive表路径的方式。...如， sparkSession.read.format("parquet").load(s"${hive_path}")，hive_path为Hive分区表在HDFS上的存储路径。...: Set(new Path(“/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101”))【伪代码】 leafDirs: Seq(new Path(“/spark/...底层处理后得到的basePaths: Set(new Path(“/spark/dw/test.db/test_partition/dt=20200101”),new Path(“/spark/dw/test.db...解决方案（亲测有效） 1.在Spark SQL加载Hive表数据路径时，指定参数basePath，如 sparkSession.read.option("basePath","/spark/dw/test.db

3.6K1 0

Spark SQL的Parquet那些事儿

Spark SQL支持灵活的读和写Parquet文件，并且对parquet文件的schema可以自动解析。...Parquet 数据源支持自动检测新作列并且会合并schema。由于合并schema是一个相当耗费性能的操作，而且很多情况下都是不必要的，所以从spark 1.5开始就默认关闭掉该功能。...表转换当读写hive metastore parquet格式表的时候，Spark SQL为了较好的性能会使用自己默认的parquet格式而不是采用hive SerDe。...元数据刷新 Spark SQL为了更好的性能会缓存parquet的元数据。...假如设置为false，spark sql会读取hive parquet表的时候使用Hive SerDe，替代内置的。 spark.sql.parquet.mergeSchema 默认是false。

2.5K5 1

Spark SQL的Parquet那些事儿.docx

Spark SQL支持灵活的读和写Parquet文件，并且对parquet文件的schema可以自动解析。...由于合并schema是一个相当耗费性能的操作，而且很多情况下都是不必要的，所以从spark 1.5开始就默认关闭掉该功能。...表转换当读写hive metastore parquet格式表的时候，Spark SQL为了较好的性能会使用自己默认的parquet格式而不是采用hive SerDe。...6 元数据刷新 Spark SQL为了更好的性能会缓存parquet的元数据。...假如设置为false，spark sql会读取hive parquet表的时候使用Hive SerDe，替代内置的。 spark.sql.parquet.mergeSchema 默认是false。

1.6K3 0

spark save parquet in impala dir not support add columns

1.问题：项目中使用 spark save parquet 到 impala( impala 为分区表 ) 的目录下面，然后在 impala 中添加字段，报错....例如：我将 spark 生成的 parquet 数据放到 impala 表 event_s_p186 相应的目录下，然后添加字段 aaa，字段顺序如下： ?...原因 impala( v3.2.0-cdh6.3.1 ) 默认的情况下是按照字段顺序读取数据的，添加了一个字段 aaa ，由于 parquet 中的数据并没有 aaa ，也没有 aaa 的占位符，它会默认把...day_id 当做 aaa. 3.解决办法： set PARQUET_FALLBACK_SCHEMA_RESOLUTION=name; 4.参考： Hive vs Impala Schema Loading...Case: Reading Parquet Files PARQUET_FALLBACK_SCHEMA_RESOLUTION Query Option (CDH 5.8 or higher only

6323 0

Flink与Spark读写parquet文件全解析

它以其高性能的数据压缩和处理各种编码类型的能力而闻名。与基于行的文件（如 CSV 或 TSV 文件）相比，Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。...这种方法最适合那些需要从大表中读取某些列的查询。 Parquet 只需读取所需的列，因此大大减少了 IO。...Parquet 的一些好处包括：与 CSV 等基于行的文件相比，Apache Parquet 等列式存储旨在提高效率。查询时，列式存储可以非常快速地跳过不相关的数据。...Parquet 数据文件的布局针对处理大量数据的查询进行了优化，每个文件在千兆字节范围内。 Parquet 旨在支持灵活的压缩选项和高效的编码方案。...Spark 默认在其库中支持 Parquet，因此我们不需要添加任何依赖库。下面展示如何通过spark读写parquet文件。

7.3K7 4

0537-5.15.0-查询Parquet格式表异常问题

Impala由于表的Schema和Parquet的Schema不一致直接抛出异常，Hive查询符合预期由于c3列在Parquet文件的Schema不存在所以返回值为NULL。...Impala查询依然抛出异常，Hive查询符合预期，c3和dummy两列在Parquet文件的Schema中不存在返回NULL，c5列重命名为c4列后可以正常获取到c4列的值，与表原始数据一致。...Impala查询依然抛出异常，Hive查询符合预期，c3列在Parquet文件的Schema中不存在返回NULL，dummy列重命名为c5列后可以正常获取到c5列的值，与表原始数据一致。...3 问题分析及解决因为Impala对Parquet文件中列的顺序很敏感，所以在表的列定义与Parquet文件的列定义顺序不一致时，会导致Impala查询返回的结果与预期不一致。...4 总结 1.使用Hive查询Parquet格式表时，通过表的列名与Parquet文件中的列进行匹配返回数据，因此在表列顺序发生变化时并不会影响返回结果。

3K3 1

Spark高级面试问题join丢失节点、parquet大小

Spark生成parquet格式一般建议每个parquet多大？田毅：这个我的建议是别弄太大，数据(压缩前)最好别超过128M，这个数不是绝对的，要看你的列数和压缩比。...阎志涛：我们的都在几百兆，parquet主要还是看你读取出多少列来。如果读出的列很多，性能就不一定好了。

1.4K4 0

Spark查询Hbase小案例

写作目的 1）正好有些Spark连接HBase的需求，当个笔记本，到时候自己在写的时候，可以看 2）根据rowkey查询其实我还是查询了好久才找到，所以整理了一下 3）好久没发博客了，水一篇版本 Scala...hbase-client 1.3.1 查询...import org.apache.spark....key+" "+"value:"+value) // // } } //释放资源 sc.stop() } } 根据rowKey查询...Bytes.toBytes("customer_id"))))).collect().toList list.foreach(println(_)) 参考 hbase根据rowkey多个值过滤查询

1.2K1 0

PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。...https://parquet.apache.org/ 优点在查询列式存储时，它会非常快速地跳过不相关的数据，从而加快查询执行速度。因此，与面向行的数据库相比，聚合查询消耗的时间更少。...salary >= 4000 ") 在 Parquet 文件上创建表现在来看看在 Parquet 文件上执行 SQL 查询。...文件上创建表在这里，我在分区 Parquet 文件上创建一个表，并执行一个比没有分区的表执行得更快的查询，从而提高了性能。

5.1K4 0

spark sql编程之实现合并Parquet格式的DataFrame的schema

3.spark读取hive parquet格式的表，是否转换为自己的格式？首先说下什么是schema，其实这跟通俗来讲，与我们传统数据表字段的名称是一个意思。明白了这个，我们在继续往下看。...然后以parquet格式保存 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...val mergedDF = spark.read.option("mergeSchema", "true").parquet("data/test_table") ?...如果想合并schema需要设置mergeSchema 为true，当然还有另外一种方式是设置spark.sql.parquet.mergeSchema为true。...相关补充说明： Hive metastore Parquet表格式转换当读取hive的 Parquet 表时，Spark SQL为了提高性能，会使用自己的支持的Parquet，由配置 spark.sql.hive.convertMetastoreParquet

2.1K7 0

自适应查询执行：在运行时提升Spark SQL执行性能

核心在于：通过在运行时对查询执行计划进行优化，允许Spark Planner在运行时执行可选的执行计划，这些计划将基于运行时统计数据进行优化，从而提升性能。...动态合并shuffle的分区当在Spark中运行查询来处理非常大的数据时，shuffle通常对查询性能有非常重要的影响。...在查询计划字符串中： ? AQE的TPC-DS表现在我们使用TPC-DS数据和查询的实验中，自适应查询执行的查询性能提高了8倍，32个查询的性能提高了1.1倍以上。...在实际生产中，AQE 带来了更大的性能提升。启用AQE 可以通过设置参数spark.sql.adaptive为true来启用AQE（在Spark3.0中默认为false）。...随着查询的运行，AQE将计算出数据并改进查询计划，提高查询性能以获得更快的分析和系统性能。

3.6K1 0

0639-6.1.1-Spark读取由Impala创建的Parquet文件异常分析

这是因为Hive/Impala与Spark在Parquet的实现上不一致，Hive/Impala将string类型在Parquet文件中保存为二进制binary，它们查询的时候再进行解析。...但Spark的代码查询的时候却没有这样做，而是直接将二进制值查询并展现出来，所以Spark中有一个参数spark.sql.parquet.binaryAsString，默认为false，解释如下：由其他系统生成的...Spark SQL来读取，而不是Spark代码来读取Parquet文件。...spark.sql("select * from test_parquet").show() ? 发现name字段查询显示正常。...b)通过Spark读取Parquet文件时定义schema c)启动spark-shell的时候带上启动参数

2.1K4 0

Parquet与ORC:高性能列式存储 | 青训营笔记

Parquet与ORC:高性能列式存储列存、行存数据格式层概述计算层：各种计算引擎存储层：承载数据的持久化存储数据格式层：定义了存储层文件内部的组织格式，计算引擎通过格式层的支持来读写文件...业务场景决定了技术实现，行存适用于OLTP，列存适用于OLAP Parquet Parquet是大数据分析领域使用最广的列存格式；Spark推荐存储格式 Dremel数据模型 Protocol Buffer...gzip：压缩速度慢，压缩比高，适用于冷数据 zstd：新引入的压缩算法，压缩比和gzip差不多，而且压缩速度比肩snappy 建议选择snappy或zstd，根据业务数据类型充分测试压缩效果，以及对查询性能的影响...引擎侧传入filter expression parquet mr转换为具体column的条件匹配查询footer里的column index，定位到具体的行号返回有效的数据给引擎侧 spark集成...可以极大的提高查询性能 spark以batch的方式从parquet读取数据，下推的逻辑也会适配batch的方式 ORC详解 ORC 是大数据分析领域使用最广的列存格式之一，出自于hive项目数据模型

2.1K1 0

（译）优化ORC和Parquet文件，提升大SQL读取性能

本文编译自IBM开发者社区，主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet文件的问题，以及这些小文件如何影响Big SQL的读取性能，并探索了为了提高读取性能，使用现有工具将小文件压缩为大文件的可能解决方案...小文件读取性能问题对于存储格式更为严重，在存储格式中，元数据被嵌入文件中以描述所存储的复杂内容。...性能改进内部测试表明，压缩ORC和Parquet小文件有助于显著提高Big SQL的读取性能。...ORC格式的非压缩表运行查询比在压缩表上运行查询多2倍的时间在parquet格式的非压缩表运行查询比在压缩表上运行查询多1.6倍的时间这是针对ORC文件格式的压缩测试的输出，其中SLS_SALES_FACT_ORC...，我们建议您在运行文件压缩之前测试自己的基准，并研究该操作带来的性能优势。

3.6K3 1

SQL on Hadoop性能对比－Hive、Spark SQL、Impala

由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。 3 Impala Impala则是Cloudera公司主导开发的查询系统，最近刚刚完全开源。...2 对本文中测试的说明本文将从压缩对查询速度的影响、文件格式对CPU资源消耗的影响、文件格式对内存消耗的影响三个部分进行性能的比较。...对于查询三至查询六，所有Parquet格式的查询时间相当；对于查询一与查询二，Spark-Parquet的查询时间接近Hive-Parquet的1/2；对于查询七，Hive-Parquet和Spark-Parquet...对于所有查询，Impala-Parquet格式占用的内存最多；对于查询二至查询七，Hive-Parquet和Spark-Parquet占用的内存相当；对于查询一，Spark-Parquet占用内存约为Hive-Parquet...对于查询二至查询七，读取数据量大小的排序大致为 Impala-Parquet > Hive-Parquet > Spark-Parquet；对于查询一至查询三，Spark-Parquet读取的数据量接近

2.5K1 1

Spark性能调优

> 本地测试 --> 性能调优 --> Troubshoting --> 数据倾斜解决 3、常规性能调优： 3.1、分配更多资源性能和速度的提升在一定范围内和运算资源成正比 (1)分配哪些资源...3.5、使用Kryo序列化 (1)Spark内部默认使用java序列化机制，好处在于处理简单，但是效率不高，并且会占用更多空间、速度慢，Spark默认支持Kryo序列化，性能更好。 ...[]{***.class}); 3.6、使用 FastUtil 优化数据格式 Fastutil是java标准化集合框架(Map,List,Set)的类库扩展以及替代品，可以减小内存占用并提供更快的查询速度...作业频繁停止工作 ②老年代囤积大量短生命周期对象，导致频繁fullGC,Spark作业长时间停止工作 ③严重影响Spark作业的性能和运行速度 (2)Spark作业运行过程中...=2048 针对基于yarn的提交模式在spark的启动指令中添加参数，默认情况下堆外内存大小为三百多MB,可调节为1G\2G\4G…,可以避免某些JVM OOM问题，同时让Spark作业有较大性能提升

1.7K2 0

生态 | Apache Hudi集成Apache Zeppelin

3.2 parquet jar包适配 Hudi包的parquet版本为1.10，当前CDH集群parquet版本为1.9，所以在执行Hudi表查询时，会报很多jar包冲突的错。...3.3 Spark Interpreter适配相同sql在Zeppelin上使用Spark SQL查询会出现比hive查询记录条数多的现象。...问题原因：当向Hive metastore中读写Parquet表时，Spark SQL默认将使用Spark SQL自带的Parquet SerDe（SerDe：Serialize/Deserilize的简称...,目的是用于序列化和反序列化），而不是用Hive的SerDe，因为Spark SQL自带的SerDe拥有更好的性能。...这样导致了Spark SQL只会查询Hudi的流水记录，而不是最终的合并结果。

2.7K3 0

ApacheHudi使用问题汇总（二）

其最终会将大多数最新数据转化查询优化的列格式，即从日志log文件转化为parquet文件。还可异步运行压缩，这可以通过单独压缩任务来完成。...Hudi读取/查询的性能对于读优化视图（Read optimized views)，可以达到Hive/Spark/Presto的parquet表相同的查询性能。...对于实时视图（Real time views），性能类似于Hive/Spark/Presto中Avro格式的表。 6....Spark的parquet读取器的能力。...为保持parquet文件读取性能的优势，我们将 HoodieROTablePathFilter设置为路径过滤器，并在Spark 的Hadoop Configuration中指定，确保始终选择Hudi相关文件的文件夹

2.4K4 0

点击加载更多

【Parquet】Spark读取Parquet问题详解……

Spark Parquet详解

Spark SQL解析查询parquet格式Hive表获取分区字段和查询条件

Spark SQL的Parquet那些事儿

Spark SQL的Parquet那些事儿.docx

spark save parquet in impala dir not support add columns

Flink与Spark读写parquet文件全解析

0537-5.15.0-查询Parquet格式表异常问题

Spark高级面试问题join丢失节点、parquet大小

Spark查询Hbase小案例

PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

spark sql编程之实现合并Parquet格式的DataFrame的schema

自适应查询执行：在运行时提升Spark SQL执行性能

0639-6.1.1-Spark读取由Impala创建的Parquet文件异常分析

Parquet与ORC:高性能列式存储 | 青训营笔记

（译）优化ORC和Parquet文件，提升大SQL读取性能

SQL on Hadoop性能对比－Hive、Spark SQL、Impala

Spark性能调优

生态 | Apache Hudi集成Apache Zeppelin

ApacheHudi使用问题汇总（二）

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐