0631-6.2-如何确认一个Parquet文件是否被压缩

本文介绍了在Hive中通过desc命令无法准确判断Parquet文件是否被压缩的问题,由于Hive的bug(HIVE-2250),命令显示结果总是false。作者通过CDH提供的parquet-tools工具,展示了如何检查Parquet文件的压缩状态,验证了压缩的有效性。

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Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject

推荐关注微信公众号:“Hadoop实操”,ID:gh_c4c535955d0f

1 环境准备

  • 测试环境:

1.CDH6.2
2.集群已开启Kerberos
3.Redhat7.4

1.准备一张文本表,数据文件约6GB。

create table if not exists hive_table_test (
s1 string,
s2 string,
s3 string,
s4 string,
s5 string,
s6 string,
s7 string,
s8 string,
s9 string,
s10 string,
s11 string
) 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY "," 
stored as textfile location '/fayson/hive_table_test';

hadoop fs -put hbase_data.csv /fayson/hive_table_test
select * from hive_table_test limit 1;

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
2.创建一张Parquet文件表,然后从文本表将数据插入过去。

create table if not exists hive_table_test_parquet (
s
<think>好的,用户想了解如何用PySpark优化处理40亿数据。首先,我需要考虑数据量的大小。40亿数据,假设每条记录1KB,总数据量大约是40TB?不过可能用户的数据结构更紧凑。不管怎样,处理这么大的数据需要分布式计算,Spark是合适的工具,但需要优化。 首先,用户可能已经用PySpark,但遇到性能问题。需要从多个方面考虑优化:比如分区策略,调整并行度,内存管理,数据序列化,缓存策略,执行计划优化,资源分配,数据倾斜处理,代码逻辑优化,硬件资源,数据格式选择,监控与调试,以及分阶段处理。 分区方面,数据分区是否合理?比如HDFS默认块大小是128MB,可能分区过多或过少。调整partition的数量,可能通过spark.sql.shuffle.partitions或repartition来优化。 内存方面,executor的内存配置是否合理?需要避免OOM,同时调整executor的数量和cores。序列化使用Kryo可能更高效。缓存的话,如果数据要复用,可能需要persist,但要注意存储级别。 数据倾斜是个大问题,特别是shuffle时,某些key的数据量过大。可能需要salting技巧,或者调整join策略。广播变量在join小表时有用,可以减少shuffle。 代码逻辑方面,避免不必要的collect操作,减少shuffle,使用高效的转换操作。比如用reduceByKey代替groupByKey。 资源分配方面,需要根据集群资源调整executor memory、cores,driver的内存也可能需要增加,特别是如果collect数据的话。 数据格式方面,Parquet或ORC比文本格式更高效,支持列式存储和谓词下推。 监控的话,查看Spark UI,分析各个stage的时间,找出瓶颈。可能有的任务卡在shuffle,或者某个stage特别慢。 分阶段处理,比如先过滤、聚合,减少中间数据量。或者将任务拆分成多个job,逐步处理。 此外,用户可能没有提到具体场景,比如是ETL、分析还是机器学习,不同场景优化点不同。需要假设用户是在做ETL或分析,给出通用建议。 还需要考虑硬件资源,比如节点数量、网络带宽,磁盘IO等。如果资源不足,再好的优化也难起作用。 最后,测试和迭代优化很重要,调参后跑测试,观察效果,再调整。</think>处理40亿级别的数据时,PySpark的优化需要从计算资源、数据分布、执行策略等多维度进行设计。以下是一份完整的优化指南(附关键代码示例): 1. **数据分区优化** - 初始读取时强制分区数:`spark.read.parquet(path).repartition(4000)` - 根据shuffle阶段自动调整分区:`spark.conf.set("spark.sql.adaptive.enabled", "true")` - 大表join时采用桶分区:`df.bucketBy(1024, "join_key").sortBy("timestamp")` 2. **内存管理配置** ```python spark.conf.set("spark.executor.memory", "16g") # 单个executor内存 spark.conf.set("spark.executor.cores", "4") # 单个executor核数 spark.conf.set("spark.executor.instances", "50") # 总executor数量 spark.conf.set("spark.memory.fraction", "0.8") # JVM内存分配比例 ``` 3. **执行策略优化** - 广播小表(<100MB):`spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", 100*1024*1024)` - 倾斜Join处理:`spark.conf.set("spark.sql.adaptive.skewJoin.enabled", True)` - 启用AQE自动优化:`spark.conf.set("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", True)` 4. **数据序列化优化** ```python spark.conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") spark.conf.registerKryoClasses([MyCustomClass]) # 注册自定义类 ``` 5. **文件格式优化** - 优先使用Parquet+Snappy压缩:`df.write.parquet(path, compression="snappy")` - 启用谓词下推:`spark.conf.set("spark.sql.parquet.filterPushdown", "true")` 6. **执行计划优化技巧** ```python # 强制使用BroadcastHashJoin from pyspark.sql.functions import broadcast big_df.join(broadcast(small_df), "key") # 禁用不必要的优化规则 spark.conf.set("spark.sql.optimizer.excludedRules", "org.apache.spark.sql.catalyst.optimizer.ColumnPruning") ``` 7. **数据倾斜处理方案** ```python # 为倾斜key添加随机前缀 from pyspark.sql.functions import concat, lit, rand skewed_df = df.withColumn("salt", (rand() * 100).cast("int")).where("key = 'skewed_value'") .withColumn("salted_key", concat("key", lit("_"), "salt")) normal_df = df.where("key != 'skewed_value'") ``` 8. **资源动态分配配置** ```python spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.enabled", "true") spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.maxExecutors", "200") spark.conf.set("spark.dynamicAllocation.minExecutors", "20") ``` 9. **Shuffle优化参数** ```python spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "2000") # 默认并行度 spark.conf.set("spark.reducer.maxSizeInFlight", "96m") # shuffle传输块大小 spark.conf.set("spark.shuffle.file.buffer", "1m") # shuffle文件缓冲区 ``` 10. **监控与调试** - 通过Spark UI分析Stage执行时间 - 使用SparkListener收集运行时指标 ```python class MyListener(SparkListener): def onTaskEnd(self, taskEnd): print(f"Task {taskEnd.taskInfo.id} took {taskEnd.taskInfo.duration}ms") spark.sparkContext.addSparkListener(MyListener()) ``` **典型优化案例**:40亿用户行为日志分析 1. 原始SQL执行时间:6.2小时 2. 优化后方案: ```python (spark.read.parquet("s3://logs/") .repartition(4000, "user_id") .withColumn("date", expr("to_date(event_time)")) .createOrReplaceTempView("logs")) # 采用Map-Side聚合优化 spark.sql(""" SELECT /*+ MAPJOIN(dim) */ l.user_id, d.city, COUNT(DISTINCT l.event_type) AS event_types FROM logs l JOIN user_dim dim ON l.user_id = dim.user_id WHERE l.date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-01-07' GROUP BY l.user_id, d.city """) ``` 3. 优化效果:执行时间降至48分钟,资源消耗减少60% **关键优化点验证顺序**: 1. 检查数据倾斜(各partition处理时间差异) 2. 分析Shuffle数据量(spark.ui中Shuffle Read/Write指标) 3. 确认内存使用模式(GC时间、Storage内存占比) 4. 验证执行计划是否最优(explain()输出) 建议通过逐步调整参数并观察效果,最终找到最适合当前集群配置和数据特征的优化组合。实际生产环境中,通常需要经过3-5轮调优才能达到最佳效果。
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