Spark 数据帧 CSV 与 Parquet答案

【问题标题】：Spark dataframe CSV vs ParquetSpark 数据帧 CSV 与 Parquet
【发布时间】：2018-02-11 00:36:01
【问题描述】：

我是 Spark 的初学者，并试图了解 Spark 数据帧的机制。当从 csv 和 parquet 加载数据时，我正在比较 spark sql 数据帧上的 sql 查询的性能。我的理解是，一旦将数据加载到 spark 数据框中，数据的来源（csv 或 parquet）就无关紧要了。但是，我看到两者之间存在显着的性能差异。我正在使用以下命令加载数据并针对它编写查询。

dataframe_csv = sqlcontext.read.format("csv").load()

dataframe_parquet = sqlcontext.read.parquet()

请解释造成差异的原因。

【问题讨论】：

Is querying against a Spark DataFrame based on CSV faster than one based on Parquet?的可能重复
您能否说明您在哪里看到了性能差异？是在您从 csv/parquet 读取数据后实际运行 spark sql 查询的时候吗？ Spark 对数据帧有惰性求值。如果您要计算在 sql 查询数据帧上执行操作（例如，.show()、.count() 等）需要多长时间，它很可能包括从 csv/parquet 读取的时间。因此，镶木地板应该更快。

标签： pyspark spark-dataframe pyspark-sql

【解决方案1】：

之所以看到 csv 和 parquet 之间的性能不同，是因为 parquet 具有列式存储，而 csv 具有纯文本格式。列式存储更适合实现较小的存储大小，但从数据帧读取纯文本速度更快。

【讨论】：