当我在 PySpark 中运行 HiveContext 和 SQLContext 进行比较查询时,我注意到性能存在巨大差异
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = HiveContext(sc)
qry = "select count(*) from database.table a where a.field1 = 'ABCD'"
results = sqlContext.sql(qry).collect()
from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
df = sqlContext.parquetFile('hdfs_path_to_hive_table/field1=ABCD/')
df.select("field2").show()
如有任何帮助,我们将不胜感激!
我试过:
SET spark.sql.hive.metastorePartitionPruning=true
我仍然遇到同样的问题。我让进程运行了一段时间,以测试 CPU 使用率会上升到多高,它达到了 2000% 以上!
我听说 Parquet 格式的文件在 1.5 版之前可能是 spark 的一个问题,所以我在 spark 1.5.1 中使用这些附加设置进行的所有测试:
parquet.task.side.metadata=false
SET spark.sql.parquet.filterPushdown=true
SET spark.sql.parquet.cacheMetadata=false
但他们似乎都没有帮助。
在寻求答案的过程中,我遇到了这些不同的链接,这些链接让我尝试了上述配置:
最佳答案
这可能不是 HiveContext/SQLContext 之间的区别,而是元数据来自 HiveMetastore 的表与 SparkSQL 数据源 API 之间的区别。我想如果您以相同的方式创建表,性能会相似。
在数据源 API 中,我们花了相当多的时间来优化许多分区的发现和处理,总的来说,我认为这条路径更容易使用/更快。
hive 表的问题可能是从 Metastore 下载所有分区元数据并将其转换为我们的内部格式。我们对所有分区都这样做,即使在这种情况下您只需要前 ~20 行。
为了提高这种情况下的性能,我会尝试运行:
SET spark.sql.hive.metastorePartitionPruning=true
关于python - PySpark - Hive 上下文不返回结果但 SQL 上下文返回类似查询,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33134699/
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