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Spark Parquet file split

title: Spark Parquet file splitdate: 2018-10-22 20:14:43 tags: Spark 在实际使用 spark + parquet 的时候, 遇到一个问题:我们只有一个 parquet 文件, 但是有四个 tasks, 但是只有一个 task 处理了全部的数据.这就牵涉到对于 parquet, spark 是如何来进行切分 partitions, 以及每个 partition 要处理哪部分数据 先说结论, spark 中, parquet 是 splitable 的, 代码见ParquetFileFormat#isSplitable. 那会不会把数据切碎? 答案是不会, 因为是以 row group 为最小单位切分的, 这也导致一些 partitions 会没有数据. 处理流程 1.根据 parquet 按文件大小切块生成 partitions: 在 FileSourceScanExec#createNonBucketedReadRDD 中, 如果文件是 splitable 的 , 按照 maxSplitBytes 把文件切分, 最后生...

HBase2.0重新定义小对象实时存取

小对象,特别指1K~10MB范围的数据,比如图片,短视频,文档等。这些数据广泛的存在于人工智能,医疗,教育,生活分享,电子商务等领域。目前对象存储典型技术方案为AWS的S3以及阿里云的OSS,还有一些基于MySQL+对象存储的二次开发方案。这些方案解决了对象存储的可靠性和扩展性问题,但是存在一些缺陷:两个方案都存在访问延时问题,因为访问数据至少要2次查询,一次索引访问+一次数据访问,特别的当用户想查询一组有关联数据的时候,需要N次调用;对象存储很难将对象和一些维度、指标数据混合存储,而这些是查询时过滤数据的条件,导致对象存储的方案在检索能力上不足;MySQL+对象存储方案将维度、指标数据存储在Mysql解决了检索能力,但是引入了数据不一致问题,实现主备双活也非常困难,造成可用性上的缺陷,同时这个方案对用户代码侵入大,对运维也不友好

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