scala - Spark分区比没有它慢得多

我测试了写作:

 df.write.partitionBy("id", "name")
    .mode(SaveMode.Append)
    .parquet(filePath)

但是，如果我省略分区:

 df.write
    .mode(SaveMode.Append)
    .parquet(filePath)

它的执行速度快了 100 倍(!)。

分区时相同数据量写入时间延长100倍正常吗？

分别有 10 个和 3000 个唯一的 id 和 name 列值。 DataFrame 有 10 个额外的整数列。

最佳答案

第一个代码片段会将每个分区的 parquet 文件写入文件系统(本地或 HDFS)。这意味着，如果您有 10 个不同的 ID 和 3000 个不同的名称，则此代码将创建 30000 个文件。我怀疑创建文件、写入 Parquet 元数据等的开销相当大(除了洗牌之外)。

Spark 不是最好的数据库引擎，如果您的数据集适合内存，我建议使用关系数据库。它将变得更快、更容易使用。

关于scala - Spark分区比没有它慢得多，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32898218/