Spark/pySpark：读取小型二进制数据文件的最佳方式答案

【问题标题】：Spark/pySpark: Best way to read small binary data filesSpark/pySpark：读取小型二进制数据文件的最佳方式
【发布时间】：2015-09-03 17:25:19
【问题描述】：

我需要从二进制文件中读取数据。这些文件很小，大约为1 MB，因此使用binaryFiles() 并逐个文件处理它们可能效率不高（开销太大）。

我可以将它们合并到一个大文件中，然后使用binaryRecords()，但是记录大小只有512 bytes，所以我想将几条记录连接在一起，以产生几十个大小的块兆字节。二进制文件格式允许这样做。

我怎样才能做到这一点？更笼统地说：这是解决问题的正确方法吗？

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

从 Spark 2.1 开始，binaryFiles() 会将多个小输入文件合并到一个分区中（默认为每个分区 128 MB），因此现在使用 binaryFiles() 读取小文件应该更加高效。

有关binaryFiles() 以及如何调整默认 128 MB 大小（如果需要）的更多详细信息，另请参阅 https://stackoverflow.com/a/51460293/215945。

【讨论】：

【解决方案2】：

我不确定，但这种方式可能会有所帮助：

N 是您的小文件的数量。

rdd = sc.parallelize(1 to N, N).mapPartitions(binaryFiles()).collect()

【讨论】：