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Spark SQL repartition 为啥生成的文件变大了?

记录一个客户问题 客户用Spark SQL的repartition接口来解决Hive ORC表小文件的问题,发现文件膨胀的很厉害 比如原来有1000个小文件,总大小是500MBrepartition(10) 再 insert overwrite之后 10个文件 总大小是2~3GB 但是检查了一下最终的两个分区的 row count是一致的 调查结论 先说一下这两接口不同 repartition 把record完全打乱最终随机插入到10个文件 有Shufflecoalesce 把相邻的分区的数据捏在一起,没有Shuffle 为啥shuffle打乱数据会让最终的表输出文件变大 其实就是 ORC 数据编码问题原来的源分区其实是通过HashPartition的方式分布的,这样的数据分布可以让ORC的编码压缩得更加极致,而repartition完全打乱后导致本来在一个文件的相同记录分布到10个文件,那就是每个文件都有该记录的编码索引,那么最终文件就变大了 所以推荐使用 coalesce 接口来做类似的事情

面试常考:Java中synchronized和volatile有什么区别?

云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 之前的文章中我们介绍过两个在Java并发编程中比较重要的两个关键字:synchronized和volatile 简单回顾一下相关内容: 1、Java语言为了解决并发编程中存在的原子性、可见性和有序性问题,提供了一系列和并发处理相关的关键字,比如synchronized、volatile、final、concurren包等。 2、synchronized通过加锁的方式,使得其在需要原子性、可见性和有序性这三种特性的时候都可以作为其中一种解决方案,看起来是“万能”的。的确,大部分并发控制操作都能使用synchronized来完成。 3、volatile通过在volatile变量的操作前后插入内存屏障的方式,保证了变量在并发场景下的可见性和有序性。 4、volatile关键字是无法保证原子性的,而synchronized通过monitorenter和monitorexit两个指令,可以保证被synchronized修饰的代码在同一时间只能被一个线程访问,即可保证不会出现CPU时间片在多个线程间...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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