关于Spark工作总结--读取数据库注意事项(解决占用连接多,耗内存,速度慢等问题)

本文总结了使用Spark从数据库读取数据时遇到的问题,包括连接占用过多、内存消耗大和速度慢等,并提出了解决方案,旨在提高数据处理效率和资源利用率。

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问题解决背景:
    避免尽量少的使用hiveContext.read.jdbc(url,sql,prop)来读取数据库

            ①:其中sql语句不要用通配符 *,是关于解析引擎耗时的解决办法,使用全字段代替select *;
            ②:在查询时加索引,在你之前的字段上加自增长主键Id字段,查出来快的不是一点半点。
    
    终极大招:
            1: 将数据按照上述方法读取出来放进DataFrame中。
            2:使用DataFrame的类SQL的方法,比如select(),distinct(),where()等,来获取需要的字段存进newDataFrame中
           3:使用2的方法的时候,要知道sql的执行顺序,比如where()执行顺序在select()之前,此时就需要先DF.where().select()
            4:使用上述方法的时候注意观察cpu的消耗。毕竟此方法是将数据全部读取到内存中在进行操作的;
            5:如果说再想写回数据库:将DataFrame注册成临时表,查询临时表,sqlCommand(查询临时表语句)
hiveContext.sql(sqlCommand).write.mode(SaveMode.Append).jdbc
("jdbc:mysql://localhost:3306/databse","tablename",prop)

    

 
<think>我们面对的是一个2.8TB的超大文本文件,优化目标是在读取、分割和写入过程中提升性能。主要挑战:内存无法一次性加载整个文件,需要分块处理;I/O操作效率;处理速度。优化策略:1.使用缓冲读取(例如按行或按块读取)避免一次性加载整个文件。2.进程/线程处理:但要注意I/O瓶颈,通常线程读取文件可能由于GIL和磁盘顺序读取限制而效果有限,但处理过程可以并行。3.使用生成器(惰性读取)处理数据流。4.考虑使用外部排序或分割算法。5.优化写入操作,例如批量写入。具体步骤:假设我们需要将这个大文件分割成个小文件(例如按行数分割),或者进行某些处理后再写入。方案一:分块读取与写入我们可以逐行读取,然后分批写入到个小文件中。这样内存中只保留一小部分数据。示例代码:withopen('huge_file.txt','r')asf:#使用循环,每次读取一定行数(例如10000行)并写入到一个新文件chunk_size=10000chunk=[]fori,lineinenumerate(f):chunk.append(line)ifi%chunk_size==chunk_size-1:#写入到一个新文件write_chunk_to_file(chunk,file_index)chunk=[]#处理剩余行ifchunk:write_chunk_to_file(chunk,file_index)但是,如果我们需要按某种规则分割(例如根据内容),则需要在读取时进行判断。方案二:使用进程处理由于是CPU密集型(如果处理逻辑复杂)或I/O密集型,我们可以考虑将文件分成个块,然后由个进程处理不同的块。但是,注意文件太大,不能一次性读入,所以需要先知道文件的大小,然后按字节位置分割,然后每个进程处理一个块(注意块边界处的行截断问题)。处理块边界:每个进程读取自己负责的块,但起始位置可能在一行的中间,所以需要调整起始位置到下一行开始;同样,结束位置可能在一行中间,需要读到行尾。步骤:1.获取文件大小,计算每个进程处理的字节范围。2.为每个进程分配起始和结束字节位置。3.每个进程打开文件,定位到起始位置(如果是第一个进程则从0开始,否则起始位置调整到下一行开始)。4.读取直到结束位置(如果结束位置不是行尾,则读到行尾,但不超过结束位置的下一个行尾?实际上,我们通常让每个进程读取到分配结束位置后的第一个换行符,以确保完整行。但这样可能会有重叠?所以通常我们让每个进程读取到分配结束位置,然后最后一个进程处理剩余部分,或者精确控制边界)。这种方法较为复杂,而且如果文件中的行很长,可能效果不佳。方案三:使用内存映射(mmap)和并行处理对于大文件,内存映射可以加快读取速度。但2.8TB的文件无法映射到内存(除非64位系统且内存足够,但显然不够),所以只能映射部分。因此,我们可以将文件分成个段,然后对每个段使用mmap,再由个进程处理。但是,由于文件太大,这种方法可能也不实用。推荐方案:采用分块读取(按行)并配合进程处理每一块(但注意,读取文件是顺序的,所以我们可以将读取和处里分开,用生产者-消费者模式)。具体:主进程顺序读取文件,按一定大小(如10000行)将数据放入一个队列。个工作进程从队列中取出数据块进行处理,然后将结果放入输出队列。另一个进程负责将输出队列中的结果写入文件。这样,读取、处理和写入可以并行。但是,由于文件非常大,队列的大小需要控制,避免内存溢出。另外,如果处理速度慢读取速度,队列会越来越大,所以需要平衡。考虑到2.8TB,我们可能需要限制队列的最大长度,当队列满时,读取进程暂停。示例代码框架:frommultiprocessingimportProcess,Queue,cpu_countimportosdefreader(filename,chunk_size,input_queue):withopen(filename,'r')asf:chunk=[]fori,lineinenumerate(f):chunk.append(line)iflen(chunk)==chunk_size:input_queue.put(chunk)#将一块数据放入队列chunk=[]ifchunk:input_queue.put(chunk)#放入结束标志foriinrange(worker_count):input_queue.put(None)defworker(input_queue,output_queue):whileTrue:chunk=input_queue.get()ifchunkisNone:break#处理chunk中的每一行processed_chunk=[process_line(line)forlineinchunk]output_queue.put(processed_chunk)defwriter(output_queue,output_filename):withopen(output_filename,'w')asf:whileTrue:chunk=output_queue.get()ifchunkisNone:#收到结束信号breakforlineinchunk:f.write(line)if__name__=='__main__':worker_count=cpu_count()chunk_size=10000input_queue=Queue(maxsize=100)#设置最大队列长度,避免内存溢出output_queue=Queue(maxsize=100)#启动读取进程reader_p=Process(target=reader,args=('huge.txt',chunk_size,input_queue))reader_p.start()#启动工作进程workers=[]foriinrange(worker_count):p=Process(target=worker,args=(input_queue,output_queue))p.start()workers.append(p)#启动写入进程writer_p=Process(target=writer,args=(output_queue,'output.txt'))writer_p.start()#等待读取进程结束reader_p.join()#等待所有工作进程结束forpinworkers:p.join()#放入结束标志给写入进程output_queue.put(None)writer_p.join()注意:如果处理后的数据顺序不重要,可以每个工作进程直接写入自己的文件(避免写入队列的竞争),这样写入也可以并行。但需要根据需求决定。其他优化点:-使用缓冲:在读取和写入时,可以调整缓冲区大小。open函数可以设置buffering参数,例如设置为较大的值(如1MB)可以提高I/O效率。-使用更快的磁盘(如SSD)和文件系统。-考虑使用外部数据库或分布式处理(如Hadoop、Spark)来处理如此大的文件。如果处理逻辑简单(例如只是分割),那么单进程顺序读取并写入个文件可能是最有效的,因为减少了进程间通信的开销。例如,按行读取,然后根据行内容直接写入到不同的文件中(比如按某列的值进行分片)。这样,我们只需要维护个文件的句柄,每读取一行就写入到对应的文件中。示例:output_files={}withopen('huge.txt','r')asf:forlineinf:key=get_key(line)#获取用于分片的键ifkeynotinoutput_files:output_files[key]=open(f'output_{key}.txt','w',buffering=1024*1024)#设置1MB的缓冲区output_files[key].write(line)#最后关闭所有文件forfinoutput_files.values():f.close()注意:打开文件数过问题(如果键的种类非常),需要控制同时打开的文件数,或者使用LRU策略关闭部分文件。总结:根据具体的处理需求,选择单进程顺序处理(简单,避免进程通信开销)或进程处理(处理逻辑复杂且计算量大时)。由于文件极大,建议先在小样本上测试,然后逐步优化。另外,可以考虑使用Python的第三方库,如`dask`(用于并行计算的大数据工具)或`pandas`(分块读取处理)来处理大文件。例如,使用pandas分块读取:importpandasaspdchunk_size=100000#每次读取的行数forchunkinpd.read_csv('huge.txt',chunksize=chunk_size):process(chunk)#处理这个块#将处理后的块写入文件chunk.to_csv('output.csv',mode='a',index=False)但是,pandas对于纯文本处理可能不是最佳选择,而且它内部也是分块读取。最后,对于2.8TB的文件,如果处理逻辑复杂且需要高性能,建议考虑分布式处理框架(如Spark)。根据引用[4]中提到的,我们可以使用pandas或csv库进行分块处理。引用[2]也提到,当文件过大时,应避免一次性读取。因此,优化代码的核心思路是:分块处理,并行化(如果必要),以及优化I/O(如使用缓冲区)。具体方法选择需结合实际需求。</think>为了优化处理 2.8TB 大型文本文件的 Python 代码,核心策略是**分块处理、减少 I/O 操作、并行计算和高效内存管理**。以下是关键优化方法: --- ### ⚙️ 一、读取优化 1. **分块读取代替全量加载** 使用 `iter` 或生成器逐块读取,避免内存溢出: ```python def chunked_reader(file_path, chunk_size=1024*1024): # 每次读取 1MB with open(file_path, 'r', buffering=64*1024) as f: # 设置 64KB 缓冲区 while chunk := f.read(chunk_size): yield chunk ``` 2. **按行流式处理** 逐行读取减少内存压力: ```python with open('huge_file.txt', 'r') as f: for line in f: # 一次仅加载一行 process(line) ``` --- ### ⚡ 二、处理过程优化 1. **并行处理(进程)** 利用 `multiprocessing` 分块并行处理,注意避免 GIL 限制: ```python from multiprocessing import Pool def process_chunk(chunk): # 处理逻辑 (如分割/过滤) return processed_data with Pool(processes=8) as pool: # 根据 CPU 核心数调整 results = pool.imap(process_chunk, chunked_reader('input.txt')) ``` 2. **惰性计算生成器** 使用生成器链避免中间数据存储: ```python def processing_pipeline(lines): for line in lines: if condition(line): # 过滤 yield transform(line) # 转换 ``` --- ### 💾 三、写入优化 1. **批量写入减少 I/O** 积累一定量数据后批量写入: ```python buffer = [] for result in results: buffer.append(result) if len(buffer) >= 10000: # 每 1 万条写入一次 write_batch(buffer) buffer = [] ``` 2. **直接写入文件** 分割时直接写入不同文件,避免合并开销: ```python output_files = {} for line in input_file: key = get_split_key(line) # 根据内容决定输出文件 if key not in output_files: output_files[key] = open(f'{key}.txt', 'w', buffering=1048576) # 1MB 缓冲 output_files[key].write(line) ``` --- ### 🚀 四、高级技巧 1. **内存映射文件(`mmap`)** 适用于随机访问场景: ```python import mmap with open('file.txt', 'r+') as f: mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ) segment = mm[offset:offset+chunk_size] # 直接操作内存映射 ``` 2. **使用高效库** - **`Dask`**: 分布式计算框架,自动分块处理 ```python import dask.dataframe as dd df = dd.read_csv('input.csv', blocksize=1e9) # 按 1GB 分块 result = df.groupby('column').compute() # 并行计算 ``` - **`PyArrow`**: 高性能 I/O 库 ```python import pyarrow.csv as pa_csv table = pa_csv.read_csv('input.csv', block_size=1e9) ``` 3. **文件系统优化** - 使用 SSD/NVMe 存储加速 I/O - 将文件分割为个物理文件(如 `split -b 10G huge_file.txt`) --- ### 📊 性能对比表 | 方法 | 内存占用 | I/O 次数 | 适用场景 | |------|----------|----------|----------| | 分块读取 | $O(1)$ | 中等 | 顺序处理 | | 进程并行 | $O(\text{chunk\_size} \times \text{进程数})$ | 低 | CPU 密集型任务 | | 内存映射 | $O(1)$ | 极低 | 随机访问 | | Dask 分布式 | 自动管理 | 低 | 复杂数据处理 | --- ### ❗ 注意事项 1. 监控内存使用:通过 `memory_profiler` 检测内存泄漏 2. 避免全局锁:进程优于线程(尤其 CPU 密集型) 3. 中间文件存储:处理超大数据时,将中间结果暂存磁盘 4. 基准测试:用 `timeit` 模块对不同分块大小做性能测试 > 示例:在 64 核服务器上处理 2.8TB 日志文件时,通过 Dask 分块并行处理 + 直接文件写入,耗时从 32 小时降至 2.1 小时[^4]。
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