1.源码解析Spark中的源码Parquet高性能向量化读

源码解析Spark中的Parquet高性能向量化读

       在Spark中，Parquet的源码高性能向量化读取是自2.0版本开始引入的特性。它与传统的源码逐行读取和解码不同，采用列式批处理方式，源码显著提升了列解码的源码鸿蒙开发源码速度，据Databricks测试，源码jmeter源码结构解析速度比非向量化版本快了9倍。源码本文将深入解析Spark的源码源码，揭示其如何支持向量化Parquet文件读取。源码

       Spark的源码向量化读取主要依赖于ColumnBatch和ColumnVector数据结构。ColumnBatch是源码每次读取返回的批量数据容器，其中包含一个ColumnVectors数组，源码每个ColumnVector负责存储一批数据中某一列的源码复古传奇app源码所有值。这种设计使得数据可以按列进行高效访问，源码同时也提供按行的源码视图，通过InternalRow对象逐行处理。

       在读取过程中，主播 app 源码Spark通过VectorizedParquetRecordReader、VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader三个组件协同工作。VectorizedParquetRecordReader负责启动批量读取，它根据指定的java eip系统源码批次大小和内存模式创建实例。VectorizedColumnReader和VectorizedValuesReader则负责实际的列值读取，根据列的类型和编码进行相应的解码处理。

       值得注意的是，Spark在数据加载时会重复使用ColumnBatch和ColumnVector实例，以减少内存占用，优化计算效率。ColumnVector支持堆内存和堆外内存，以适应不同的存储需求。通过这些优化，向量化读取在处理大型数据集时表现出色，尤其是在性能上。

       然而，尽管Spark的向量化读取已经非常高效，Iceberg中的Parquet向量化读取可能更快，这可能涉及到Iceberg对Parquet文件的特定优化，或者其在数据处理流程中的其他改进，但具体原因需要进一步深入分析才能揭示。