8、利用 Delta Engine 优化数据处理性能

最新推荐文章于 2025-10-12 10:18:50 发布

a1b2c

最新推荐文章于 2025-10-12 10:18:50 发布

阅读量32

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：解锁Azure Databricks：从入门到精通文章标签： Delta Engine Azure Databricks 性能优化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/a1b2c/article/details/150692885

解锁Azure Databricks：从入门到精通专栏收录该内容

25 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

利用 Delta Engine 优化数据处理性能

在数据处理和分析领域，性能优化是至关重要的。Azure Databricks 提供了多种技术和工具，能够显著提升数据处理的效率。本文将深入探讨如何利用 Delta Engine 进行文件管理优化，以及如何通过缓存、DFP、Bloom 过滤器和连接优化等技术来提高查询性能。

1. 使用缓存提升性能

缓存是一种将数据存储在离处理位置更近的操作，目的是提高性能。在 Azure Databricks 中，有两种缓存方式：Delta 缓存和 Apache Spark 缓存。这两种方式可以同时使用，我们可以根据具体情况利用它们的特性来提高表的读取速度。

1.1 Delta 缓存与 Apache Spark 缓存特点

缓存类型	特点
Delta 缓存	自动将远程 Parquet 文件复制到本地节点存储，可访问的远程位置包括 Databricks 文件系统 (DBFS)、Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、Azure Blob 存储、Azure Data Lake Storage Gen1 和 Azure Data Lake Storage Gen2。由于优化的解压缩和符合处理要求的输出格式，其操作速度比 Spark 缓存更快。可以使用 CACHE 语句预加载数据，数据存储在本地磁盘上，借助固态硬盘 (SSD) 可以快速读取。
Apache Spark

缓存类型

特点

Delta 缓存

自动将远程 Parquet 文件复制到本地节点存储，可访问的远程位置包括 Databricks 文件系统 (DBFS)、Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、Azure Blob 存储、Azure Data Lake Storage Gen1 和 Azure Data Lake Storage Gen2。由于优化的解压缩和符合处理要求的输出格式，其操作速度比 Spark 缓存更快。可以使用 CACHE 语句预加载数据，数据存储在本地磁盘上，借助固态硬盘 (SSD) 可以快速读取。

Apache Spark