Spark Job 卡住了将数据帧写入分区 Delta 表

Question

运行数据块以读取 csv 文件，然后保存为分区增量表。

文件中的总记录为 179619219 。它正在按 COL A（8419 个唯一值）和年份（10 年）和月份进行拆分。

df.write.partitionBy("A","year","month").format("delta").mode("append").save(path)

作业卡在写入步骤并在运行 5-6 小时后中止

Answer 1

这是非常糟糕的分区架构。您只是为列A 拥有太多唯一值，并且额外的分区正在创建更多分区。 Spark 将需要创建至少 90k 分区，这将需要创建单独的文件（小）等。小文件会损害性能。

对于非Delta表，分区主要用于在读取数据时进行数据跳过。但对于 Delta 湖表，分区可能 不是那么重要，因为 Databricks 上的 Delta 包括 data skipping 之类的东西，您可以申请 ZOrder 等。

我建议使用不同的分区模式，例如，仅year + month，并在写入数据后在A 列上使用 ZOrder 进行优化。这将导致仅创建少数具有较大文件的分区。