Teilen über

Leitfaden zur Leistungsoptimierung für die Verwendung von PowerShell mit Azure Data Lake Storage Gen1

  • Artikel

In diesem Artikel werden die Eigenschaften beschrieben, die Sie optimieren können, um eine bessere Leistung zu erzielen, wenn Sie PowerShell für die Arbeit mit Data Lake Storage Gen1 verwenden.

Hinweis

Es wird empfohlen, das Azure Az PowerShell-Modul für die Interaktion mit Azure zu verwenden. Informationen zu den ersten Schritten finden Sie unter Installieren des Azure Az PowerShell-Moduls. Informationen zum Migrieren zum Az PowerShell-Modul finden Sie unter Migrieren von Azure PowerShell von AzureRM zum Az-Modul.

Eigenschaft Standard BESCHREIBUNG
PerFileThreadCount 10 Mit diesem Parameter können Sie die Anzahl von parallelen Threads zum Hochladen oder Herunterladen der einzelnen Dateien auswählen. Diese Zahl steht für die maximalen Threads, die pro Datei zugeordnet werden können, aber Sie erhalten je nach Szenario ggf. weniger Threads. (Wenn Sie beispielsweise eine Datei mit 1 KB hochladen, erhalten Sie auch dann nur einen Thread, wenn Sie 20 Threads anfordern.)
ConcurrentFileCount 10 Dieser Parameter gilt speziell für das Hochladen oder Herunterladen von Ordnern. Mit diesem Parameter wird die Anzahl von gleichzeitigen Dateien bestimmt, die hoch- oder heruntergeladen werden können. Diese Zahl steht für die maximale Anzahl von Dateien, die gleichzeitig hoch- oder heruntergeladen werden können, aber je nach Szenario erhalten Sie ggf. eine geringere Parallelität. (Wenn Sie beispielsweise zwei Dateien hochladen, erhalten Sie auch dann nur zwei gleichzeitige Dateiuploads, wenn Sie 15 anfordern.)

Beispiel:

Mit diesem Befehl werden Dateien aus Azure Data Lake Storage Gen1 auf den lokalen Datenträger des Benutzers heruntergeladen, indem 20 Threads pro Datei und 100 gleichzeitige Dateien verwendet werden.

Export-AzDataLakeStoreItem -AccountName "Data Lake Storage Gen1 account name" `
    -PerFileThreadCount 20 `
	-ConcurrentFileCount 100 `
	-Path /Powershell/100GB `
	-Destination C:\Performance\ `
	-Force `
	-Recurse

Ermitteln von Eigenschaftswerten

Als Nächstes möchten Sie vielleicht wissen, wie Sie ermitteln, welcher Wert für die leistungsbezogenen Eigenschaften angegeben werden soll. Hier sind einige hilfreiche Informationen zur Vorgehensweise angegeben.

  • Schritt 1: Ermitteln der Gesamtanzahl von Threads: Beginnen Sie, indem Sie die Gesamtanzahl der Threads berechnen, die verwendet werden sollen. Als Faustregel gilt, dass Sie sechs Threads für jeden physischen Kern verwenden sollten.

    Total thread count = total physical cores * 6

    Beispiel:

    Annahme: Sie führen die PowerShell-Befehle über eine D14-VM mit 16 Kernen aus.

    Total thread count = 16 cores * 6 = 96 threads

  • Schritt 2: Berechnen von PerFileThreadCount: Wir berechnen den Wert für PerFileThreadCount basierend auf der Größe der Dateien. Für Dateien, die kleiner als 2,5 GB sind, muss dieser Parameter nicht geändert werden, da die Standardeinstellung 10 ausreicht. Für Dateien, die größer als 2,5 GB sind, sollten Sie zehn Threads als Basis für die ersten 2,5 GB nutzen und für jede weitere Steigerung der Dateigröße um 256 MB einen Thread hinzufügen. Wenn Sie einen Ordner mit Dateien mit stark variierender Größe haben, können Sie erwägen, die Dateien nach Größe zu gruppieren. Wenn die Dateigrößen sehr unterschiedlich sind, kann dies die Leistung beeinträchtigen. Falls das Gruppieren nach ähnlichen Dateigrößen nicht möglich sein sollte, ist es ratsam, den Wert für PerFileThreadCount basierend auf der größten Datei festzulegen.

    PerFileThreadCount = 10 threads for the first 2.5 GB + 1 thread for each additional 256 MB increase in file size

    Beispiel:

    Angenommen, Sie haben 100 Dateien im Größenbereich von 1 GB bis 10 GB. Wir verwenden für die Gleichung dann 10 GB als größte Dateigröße und erhalten Folgendes:

    PerFileThreadCount = 10 + ((10 GB - 2.5 GB) / 256 MB) = 40 threads

  • Schritt 3: Berechnen von „ConcurrentFilecount“: Verwenden Sie die Gesamtzahl der Threads und den Wert von „PerFileThreadCount“, um „ConcurrentFileCount“ basierend auf der folgenden Gleichung zu berechnen:

    Total thread count = PerFileThreadCount * ConcurrentFileCount

    Beispiel:

    Basierend auf den verwendeten Beispielwerten:

    96 = 40 * ConcurrentFileCount

    ConcurrentFileCount ist also 2,4, und dieser Wert kann auf 2 abgerundet werden.

Weitere Optimierung

Unter Umständen ist eine weitere Optimierung erforderlich, da viele verschiedene Dateigrößen verwendet werden. Die obige Berechnung funktioniert gut, wenn die meisten oder alle Dateien größer sind und eher im Bereich von 10 GB liegen. Falls dagegen viele unterschiedliche Dateigrößen und viele kleinere Dateien vorhanden sind, können Sie den Wert für PerFileThreadCount verringern. Wenn wir PerFileThreadCount reduzieren, kann der Wert für ConcurrentFileCount erhöht werden. Nehmen wir also an, dass die meisten Dateien kleiner sind und sich im Bereich von 5 GB bewegen. Wir können die Berechnung dann entsprechend ändern:

PerFileThreadCount = 10 + ((5 GB - 2.5 GB) / 256 MB) = 20

ConcurrentFileCount beträgt jetzt also 96/20, was 4,8 ergibt und auf 4 abgerundet wird.

Sie können diese Einstellungen weiter optimieren, indem Sie den Wert für PerFileThreadCount je nach Verteilung der Dateigrößen nach oben oder unten anpassen.

Einschränkung

  • Anzahl von Dateien ist geringer als ConcurrentFileCount: Wenn die Anzahl von hochgeladenen Dateien kleiner als der von Ihnen berechnete Wert von ConcurrentFileCount ist, sollten Sie ConcurrentFileCount reduzieren und gemäß der Anzahl von Dateien festlegen. Sie können alle verbleibenden Threads verwenden, um PerFileThreadCount zu erhöhen.

  • Zu viele Threads: Wenn Sie die Anzahl von Threads zu stark erhöhen, ohne die Clustergröße zu erhöhen, können sich Leistungseinbußen ergeben. Es kann zu Problemen aufgrund von Konflikten kommen, die beim Kontextwechsel in der CPU entstehen.

  • Unzureichende Parallelität: Falls die Parallelität nicht ausreicht, ist Ihr Cluster ggf. zu klein. Sie können die Anzahl von Knoten in Ihrem Cluster erhöhen, um mehr Parallelität zu erzielen.

  • Drosselungsfehler: Es können Drosselungsfehler auftreten, wenn die Parallelität zu hoch ist. Falls es zu Drosselungsfehlern kommt, sollten Sie entweder die Parallelität reduzieren oder mit uns Kontakt aufnehmen.

Nächste Schritte