相同大小但行长不同的 Spark 读取性能差异

Posted 2023-04-17

【中文标题】相同大小但行长不同的 Spark 读取性能差异

【英文标题】：Spark read performance difference in same size but with different row lengths

【发布时间】：2017-10-05 08:37:26

【问题描述】：

我正在使用 spark sql 读取 S3 中以 ORC 格式的 2 个不同数据集。但是对于几乎相似大小的数据集，读取的性能差异是巨大的。

数据集 1：包含 212,000,000 条记录，每条记录有 50 列，在 s3 bucket 中以 orc 格式总计高达 15GB。

数据集 2：包含 29,000,000 条记录，每条记录有 150 列，在同一 s3 存储桶中以 orc 格式总计高达 15GB。

使用 spark sql 读取数据集 1 需要 2 分钟。并且它需要 12 分钟 在相同的基础设施中使用相同的 spark 读取/计数作业读取数据集 2。

每行的长度可能会导致这种巨大差异。谁能帮我理解读取这些数据集的巨大性能差异背后的原因？

【参考方案1】：

假设您使用的是 s3a: 客户端（而不是 Amazon EMR，它是 s3:// 客户端） 它是关于 seek() 正在进行多少工作以及客户端是否对随机 IO 很聪明。本质上：如果您必须关闭 HTTP 连接并创建一个新连接，则 seek() 比 HTTP1.1 GET 非常昂贵。 Hadoop 2.8+ 为此添加了两个特性：HADOOP-14244: Lazy seek 和 HADOOP-13203。高性能随机 IO。

如果您的类路径上有 Hadoop 2.8.+ JAR，请转到：

spark.hadoop.fs.s3a.experimental.input.fadvise random

这会损害非随机 IO 的性能（读取 .gz 文件等），但对 ORC/Parquet IO 性能至关重要。

如果您使用的是 Amazon EMR，他们的 s3 客户端是封闭源代码，恐怕要与他们的支持团队联系。

【讨论】：

我正在使用 Amazon EMR 和他们的 s3 客户端。有什么我可以尝试测试性能的吗？注意：数据集 1 中的文件数量更多（数据集 2 中为 300，而数据集 2 中为 220）

我怀疑它的跳过量比#of 文件更多，尽管您可以尝试更多地拆分文件。测试性能？ ，也许从本地安装 Hadoop 2.8 和带有“用户提供的 JAR”spark.apache.org/downloads.html 的 spark 开始...将其粘贴在 VM 中，然后针对第二个数据集打开搜索。其他策略。将其全部下载到本地并比较 file:// .. 中的性能，这可以作为基准

我认为上面的配置键包含一个错字：我认为这应该是spark.hadoop.fs.s3a.experimental.input.fadvise（缺少.input）。

乔希：抓得很好，对我来说有点尴尬，因为这是我的常数。固定。