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更新Jun 072024
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Databricks提供多项优化支持湖内各种工作量,从大规模ETL处理到i-hoc交互查询不等。其中许多优化自动实现简单使用Databricks获取利益数据布列克斯运行时功能需要三角湖,默认格式用于创建数据布列克斯表
数据布列克配置默认值优化大多数工作在某些情况下,变换配置设置提高性能
注解
使用最新数据bricks运行时间来利用最新性能增强文献记录的所有行为均默认生成数据bricks运行时10.4LTS
磁盘缓存加速重复阅读Parquet数据文件
动态文件裁剪跳过目录提高查询性能而不包含匹配查询前缀的数据文件
低洗牌合并减少数据文件重写数黑市并减少重算需求区间集群化
黑市
区间
阿帕契spark3.0介绍自适应查询执行提高性能
你可以克隆Databricks表格深度或浅度复制源数据集
上头成本优化器利用表统计加速查询性能
SparkSQL交互半结构化JSON数据无解析字符串
高阶函数提供嵌入式优化性能 多操作没有常用spark运算符高阶函数为用户定义函数提供性能益
Databricks提供数个内置运算符和特殊语法复杂数据类型中包括数组、 structs和JSON字符串
可手动调音环境参赛看吧范围合并优化.
Databricks默认提供可串行隔离保证修改隔离级可串行性可减少并发运算量,但在需要阅读串行性时可能有必要
可使用开花滤镜索引减少扫描不包含匹配条件记录数据文件的可能性