如何理解Spark 3.0 的动态分区裁剪优化

什么是Spark 3.0的动态分区裁剪优化

动态分区裁剪是Spark 3.0中引入的一种新优化技术。主要目的是解决在使用动态分区时出现的问题。Spark动态分区是一个非常有用的特性,因为它可以根据查询的需求动态地创建分区,而且只会创建查询所需的分区。但同时,动态分区也存在一些问题,一是在创建过多的分区,而导致任务执行效率降低,二是因为没有对数据进行有效的过滤,导致冗余数据的产生,占用更多的存储,影响查询效率。

针对这些问题,Spark 3.0提出了动态分区裁剪的优化,旨在解决动态分区的问题,提高Spark的查询性能。动态分区裁剪可以通过使用有关统计信息,更准确地估计查询所需分区,并删除未使用的冗余分区,从而提高Spark的性能和效率。

如何实现动态分区裁剪

Spark 3.0中的动态分区裁剪有两种实现方式,一种是基于令牌的实现,一种是基于过滤器的实现。

1、基于令牌的实现:此实现方式使用令牌来传递有关查询所需分区的信息。查询使用的令牌将转换为查询计划中的谓词。接下来,谓词将用于删除未使用的分区。

2、基于过滤器的实现:这种实现方式通过过滤器来实现动态分区裁剪。查询使用的过滤器将用于过滤器扫描,以确定查询所需的分区。删除未使用的分区后,Spark查询将重新计划,以减少不必要的IO操作。

动态分区裁剪的优势

动态分区裁剪的好处非常明显。以下是一些优势:

1、提高了Spark的查询效率:由于动态分区裁剪是根据查询的需求动态创建分区,因此查询效率得到了显著提高。

2、减少了存储空间的浪费:动态分区裁剪通过删除未使用的分区,可以减少冗余数据的产生,并降低存储空间的浪费。

3、提升了Spark的执行性能:由于动态分区裁剪可以减少分区数量,因此任务执行效率得到提高。此外,动态分区裁剪还可以在查询计划中查找过滤器,从而减少IO操作。

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