记一次spark读取多个kudu表的优化经历
时间: 2023-05-03 11:02:45 浏览: 80
Spark读取Kudu表的优化经历:
最初,Spark读取Kudu表的性能表现比较差,主要原因是Kudu表的数据格式不同于Hive表,Kudu表查询需要考虑数据分布和数据类型。为了优化Spark读取Kudu表的性能,我们采取了以下措施:
1.对列进行分析和排序。由于 Kudu 表存储了更多的元数据,为了提高性能,可以对列进行分析和排序,将高选择度(High selectivity)的列放在最前面,提高过滤效率。
2. 利用SparkUI查看运行日志。通过对SparkUI的监控,我们可以发现KuduScanRDD的运行时间非常长,于是就可以通过调整参数,减少访问Kudu表的数据量来提高性能。另外,我们发现,在处理大表时,需要采用分区缓存等技术来加快速度。
3. 采用预分区技术。直接使用Kudu表将会影响Spark的性能,而使用分区技术则可以让Spark更好地利用并行计算资源。我们采用了预分区技术,将数据预分成多个分区,每个分区可使用100%的CPU进行计算。
通过以上优化措施,我们成功地提高了Spark读取Kudu表的性能。
相关问题
kudu:spark读取数据写入kudu通用方法
使用Spark连接Kudu通常有两种方法:1. 使用Kudu的Spark数据源;2. 使用Kudu的Java API。使用Spark数据源时,需要先通过Maven或SBT引入Kudu-Spark依赖;使用Java API时,需要引入Kudu客户端API的Java库,并在代码中写入相关连接Kudu的语句。具体方法可以参考Kudu官方文档或相关博客文章。
spark sql 3.2.1 写入kudu 表
以下是将数据写入 Kudu 表的 Spark SQL 3.2.1 代码示例:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.kudu.spark.kudu._
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Write to Kudu table")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 配置 Kudu 表的连接信息
val kuduMaster = "kudu.master:7051"
val kuduTableName = "kudu_table"
// 读取数据并创建 DataFrame
val data = Seq(
(1, "John", 25),
(2, "Alice", 30),
(3, "Bob", 35)
)
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "name", "age")
// 将 DataFrame 写入 Kudu 表
df.write
.option("kudu.master", kuduMaster)
.option("kudu.table", kuduTableName)
.mode("append")
.kudu
// 关闭 SparkSession
spark.stop()
```
需要注意的是,上述代码中的 `kudu.master` 和 `kudu.table` 参数需要根据实际情况进行修改。同时,如果目标 Kudu 表不存在,会自动创建一个新表。
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