Azure Data Lake 的 Spark 谓词下推、过滤和分区修剪

Question

我一直在阅读有关 spark 谓词下推和分区修剪的文章，以了解读取的数据量。我有以下与此相关的疑问

假设我有一个包含列的数据集 （年份：Int，SchoolName：String，StudentId：Int，SubjectEnrolled：String） 其中存储在磁盘上的数据按 Year 和 SchoolName 分区，并以 parquet 格式存储在 Azure 数据湖存储中。

1) 如果我发出读取 spark.read(container).filter(Year=2019, SchoolName="XYZ"):

• 分区修剪是否会生效并且只会读取有限数量的分区？
• Blob 存储是否存在 I/O，并且数据将加载到 Spark 集群然后进行过滤，即我是否必须为我们不需要的所有其他数据的 IO 支付 azure 费用？
• 如果不是默认情况下不可查询，azure blob 文件系统如何理解这些过滤器？

2) 如果我发出读取 spark.read(container).filter(StudentId = 43) ：

• spark 是否仍会将过滤器推送到磁盘并仅读取所需的数据？由于我没有按此分区，它会理解每一行并根据查询进行过滤吗？
• 对于根据查询不需要的所有文件，我是否需要再次支付 IO 到 Azure 的费用？

Answer 1

1) 当您在分区的列上使用过滤器时，Spark 将完全跳过这些文件，并且不会花费您任何 IO。如果您查看您的文件结构，它的存储格式如下：

parquet-folder/Year=2019/SchoolName=XYZ/part1.parquet
parquet-folder/Year=2019/SchoolName=XYZ/part2.parquet
parquet-folder/Year=2019/SchoolName=XYZ/...

2) 当您过滤某个不在分区中的列时，Spark 将扫描该 parquet 表的每个文件夹中的每个 part 文件。只有当您进行下推过滤时，Spark 才会使用每个part 文件的页脚（存储最小值、最大值和计数统计信息的位置）来确定您的搜索值是否在该范围内。如果是，Spark 将完全读取文件。如果没有，Spark 将跳过整个文件，至少不会花费您完整的阅读时间。