Spark使用Parqute存储方式有什么好处

最新推荐文章于 2025-12-16 15:32:44 发布
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#spark

列式存储：压缩效率和查询效率
谓词下推存储层：查询数据块
生态兼容性高：Spark，hadoop等都兼容

parqute orc 存储文件格式
bigdataf的博客
11-09 632
如图所示：parquet存储个有一下概念行组(Row Group)：按照行将数据物理上划分为多个单元，每一个行组包含一定的行数，在一个HDFS文件中至少存储一个行组，Parquet读写的时候会将整个行组缓存在内存中。 列块(Column Chunk)：在一个行组中每一列保存在一个列块中，行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。 页(Page)：每一个列块划
存储优化技术Apache Parquet简介
开源云中文社区
11-23 980
随着为分析而生成和存储的数据量以不断增长的速度增长，开发人员正在尽可能从各个角度优化性能并降低成本。在PB的规模上，即使是边际收益和优化也可以为公司节省数百万美元的存储和处理数据的硬件成本。Apache Parquet就是这些优化技术的一个例子。在本文中，你将了解什么是Parquet，它是如何工作的，以及许多公司和项目如何将Parquet用作其架构中的关键组件。什么是Apache Parquet？...
Parquet 文件生成和读取
小强签名设计 的博客
02-26 1万+
这种方式的 User 实体类和上面方式的 schema.avsc 文件中的。
为什么我们选择parquet
weixin_30387339的博客
05-08 1170
说明：此方案已经我们已经运行1年。 1、场景描述： 我们对客户登录日志做了数据仓库，但实际业务使用中有一些个共同点， A 需要关联维度表 B 最终仅取某个产品一段时间内的数据 C 只关注其中极少的字段 基于以上业务，我们决定每天定时统一关联维度表，对关联后的数据进行另外存储。各个业务直接使用关联后的数据进行离线计算。 2、择parquet的外部因素 在各种列存储中，我们最终选择...
什么是parquet文件？
乔治大哥的博客
11-15 6657
Apache Parquet是Hadoop生态系统中任何项目均可使用的列式存储格式，而与选择数据处理框架，数据模型或编程语言无关。 parquet的起源： 我们创建Parquet是为了使Hadoop生态系统中的任何项目都可以使用压缩的，高效的列式数据表示形式。 Parquet是从头开始构建的，考虑了复杂的嵌套数据结构，并使用了Dremel论文中描述的记录粉碎和组装算法。我们相信这种方法...
读写parquet格式文件的几种方式
kwame211的博客
03-14 7144
摘要 本文将介绍常用parquet文件读写的几种方式 1.用spark的hadoopFile api读取hive中的parquet格式文件 2.用sparkSql读写hive中的parquet格式 3.用新旧MapReduce读写parquet格式文件 读parquet文件 首先创建hive表，数据用tab分隔 create table test(name string,age int...
Parquet
ZERO
03-23 5934
转载自： 　　http://lastorder.me/tag/parquet.html 　　https://blog.youkuaiyun.com/yu616568/article/details/51868447 　　Parquet是Hadoop上的一种支持列式存储文件格式。Parquet用Dremel论文（Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datas...
Parquet原理
热门推荐
worldchinalee的博客
09-20 1万+
在互联网大数据应用场景下，通常数据量很大且字段很多， 但每次查询数据只针对其中的少数几个字段，这时候列式存储是极佳的选择。 列式存储要解决的问题： 把IO只给查询需要用到的数据 只加载需要被计算的列 空间节省 列式的压缩效果更好 可以针对数据类型进行编码 开启矢量化的执行引擎(不再1条1条的处理数据，而是一次处理1024条数据) Parquet和ORC是两种列式存储格式 ...
Parquet介绍及简单使用
Good_Good_Study
12-11 2251
==> 什么是parquet Parquet 是列式存储的一种文件类型 ==> 官网描述： Apache Parquet is a columnar storage format available to any project in the Hadoop ecosystem, regardless of the choice of data processing framework...
Spark的容错机制
2301_80954266的博客
12-15 268
每个RDD在构建数据时，会根据自己来源一步步倒 导 到数据来源，然后再一步步开始构建RDD数据。问题：如果一个RDD被触发多次，这个RDD就会按照依赖关系被构建多次，性能相对较差，怎么解决？
spark的Kryo 序列化介绍
2301_80954266的博客
12-14 1046
在 Apache Spark 分布式计算框架中，数据传输（例如 shuffle 阶段）和持久化（如将 RDD 缓存到内存或磁盘）都需要对数据进行序列化（将对象转换为字节流）和反序列化（将字节流转换回对象）。序列化/反序列化的效率对 Spark 作业的整体性能有显著影响。Spark 默认使用 Java 的原生序列化机制 (然而，这种机制通常会产生较大的序列化字节流，且序列化和反序列化的速度相对较慢。Kryo是一个快速、高效的 Java 对象序列化框架。
活动报名 | Apache Spark Meetup · 上海站，助力企业构建高效数据平台
科技很有意思
12-12 404
2025年12月20日，上海 · 阿里巴巴徐汇滨江园区，Apache Spark Meetup 助力企业构建高效数据平台，欢迎报名！
毅硕HPC | NVIDIA DGX Spark 万字硬核评测：将AI超级工厂带上桌面
最新发布
bio2s
12-16 473
作为全球首款基于NVIDIA Grace Blackwell架构的个人AI超级计算机，DGX Spark将工业级的AI性能带入您的私人工作空间，让您从原型设计到大规模部署，实现真正的无缝衔接。NVIDIA DGX Spark 不仅仅是硬件的升级，更是开发范式的革新。它将数据中心的强大能力浓缩于 1.2 公斤的精致机身中，赋予了每一位 AI 探索者在本地掌控未来的能力。
spark的血脉机制
2301_80954266的博客
12-16 120
第一个问题：软件在设计时是怎么保证数据的安全性？方案一：副本机制：将数据存储多份，每一份存在不同的节点上【内存一般不建议使用副本，内存小，而且易丢失】 hdfs方案二：操作日志：记录内存的所有变化追加到一个日志文件中，可以通过日志文件进行恢复【日志数据量太大，恢复部分数据性能特别差】 namenode、redis方案三：依赖关系：记录所有数据的来源，当数据丢失的时候，基于数据来源重新构建一份 spark。
点燃变革：领码SPARK融合平台如何重塑OA，开启企业智慧协同新纪元？
领码SPARK - 以无代码之星火，燎原数字之未来！
12-15 1270
本文探讨了领码SPARK融合平台如何重构企业传统OA系统，推动数字化转型。SPARK平台通过"连、建、智"三大核心能力：iPaaS实现系统互联，打破信息孤岛；aPaaS支持敏捷应用开发；AI技术赋能智能决策。该平台颠覆了传统OA"流程管人"的模式，提出"用思路管流程"的新范式，通过统一项目视图、跨系统流程编排和智能预警机制，解决多部门协同难题，实现"一件事一次办"。SPARK平台为企业提供了兼具前瞻性与可操作性的数字化转型方案，
DolphinScheduler 与 Spark 在 Kubernetes 上的部署：一步步指南
数据与算法架构提升之路专栏
12-15 164
本文详细介绍了在Kubernetes上部署Apache DolphinScheduler与Spark集群模式的完整方案。主要内容包括：1) 架构规划，将集群划分为控制区、计算区和存储区；2) 节点标签配置；3) 自定义Docker镜像构建；4) NFS共享存储设置；5) Helm部署配置；6) Spark任务参数优化。该方案实现了资源隔离、动态扩展和高性能计算，适用于ETL、机器学习等大数据处理场景，提供了生产环境部署的最佳实践指南。
spark的静态内存管理机制
2301_80954266的博客
12-16 533
在一般情况下，Storage 的内存都提供给了cache 操作，但是如果在某些情况下cache 操作内存不是很紧张，而task 的算子中创建的对象很多，Execution 内存又相对较小，这回导致频繁的minor gc，甚至于频繁的full gc，进而导致Spark 频繁的停止工作，性能影响会很大。总之，静态内存管理是 Spark 发展中的一个重要阶段，适用于简单场景，但在动态环境中表现受限。例如，总堆内存的 60% 可能分配给执行内存，40% 分配给存储内存。根据Spark 静态内存管理机制，
spark使用什么代替了传统HDFS存储中间结果
05-27
<think>好的，我需要回答用户关于Spark如何替代HDFS存储中间计算结果的问题。首先，用户提到可能涉及内存存储或其他机制，因此我应该重点探讨Spark的内存存储机制以及RDD的作用。根据之前的引用内容，引用[2]提到RDD的持久化方法，如persist()，并说明了不同的存储级别，包括内存和磁盘的组合。这应该是关键点之一。另外，引用[4]和[5]讨论了RDD的容错机制，说明Spark通过依赖关系重新计算丢失的分区，而不是依赖数据冗余，这可能与HDFS的存储方式不同。接下来，我需要整理Spark存储中间结果的机制，主要分为内存存储、RDD持久化、Checkpoint机制以及存储级别的选择。内存存储部分要强调Spark优先使用内存，速度快于HDFS。RDD的持久化需要解释persist()和cache()方法，以及不同的存储级别如MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK等。Checkpoint部分需要说明与HDFS的不同，Checkpoint是将数据写入可靠存储如HDFS，而普通持久化可能在节点故障时丢失，但RDD的容错机制允许重新计算。 还需要比较Spark和HDFS的不同，指出Spark优先内存，减少磁盘IO，而HDFS是分布式文件系统，适合长期存储。此外，要提到中间结果的存储策略，如shuffle操作的中间数据默认存储在本地文件系统，但也可以配置到内存。最后，生成相关问题，确保问题覆盖存储机制、持久化与Checkpoint的区别、优缺点、调优方法以及容错机制。需要确保引用正确，比如引用[2]对应存储级别，引用[1]和[3]对应Checkpoint和保存到HDFS的情况，引用[4][5]对应容错。</think>Spark通过内存存储和RDD持久化机制替代HDFS存储中间计算结果，其核心实现方式如下： ### 一、内存优先存储机制 1. **内存计算优先** Spark默认将中间计算结果存储在内存中，执行速度比HDFS快100倍[^2]。当内存不足时，会根据存储级别自动溢写到本地磁盘，而非直接依赖HDFS。 2. **弹性分布式数据集(RDD)** RDD通过以下方式实现数据存储： ```scala val rdd = sc.parallelize(data) rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY) // 内存存储核心方法 ``` 每个RDD划分多个partition，分布在集群节点内存中，形成分布式内存数据库[^5]。 ### 二、多级持久化策略 Spark提供分层存储方案（通过StorageLevel配置）： | 存储级别 | 内存 | 磁盘 | 反序列化 | 副本数 | |--------------------------|------|------|----------|--------| | MEMORY_ONLY | ✔️ | ✖️ | ✔️ | 1 | | MEMORY_AND_DISK | ✔️ | ✔️ | ✔️ | 1 | | MEMORY_ONLY_SER | ✔️ | ✖️ | ✖️ | 1 | | DISK_ONLY | ✖️ | ✔️ | ✖️ | 1 | （表格数据来自Spark官方文档[^2]） ### 三、Checkpoint容错机制 ```python rdd.checkpoint() # 将RDD数据写入HDFS ``` Checkpoint与持久化的核心区别： 1. 持久化数据存储在计算节点本地 2. Checkpoint数据写入HDFS等可靠存储 3. 持久化数据会随应用结束删除，Checkpoint数据长期保留[^1] ### 四、与HDFS的对比优势 1. **Shuffle优化**：Spark将shuffle中间数据存储在本地文件系统（非HDFS），减少网络IO[^3] 2. **数据重用**：缓存后的RDD可被多个Action操作复用，避免重复计算 3. **容错成本**：通过血统关系(DAG)重建丢失数据，比HDFS副本机制更轻量[^5] ### 五、配置建议 ```shell # 调整内存分配比例 spark.executor.memoryOverhead=512m # 设置检查点目录 sparkContext.setCheckpointDir("hdfs://checkpoints") ```
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