A necessidade de otimizar a gravação no Apache Spark

Artigo
07/16/2024

As cargas de trabalho analíticas em mecanismos de processamento de Big Data, como o Apache Spark, têm um desempenho mais eficiente ao usar tamanhos de arquivo maiores padronizados. A relação entre o tamanho do arquivo, o número de arquivos, o número de trabalhos do Spark e suas configurações, executa uma função crítica no desempenho. As cargas de trabalho de ingestão em tabelas de data lake podem ter a característica herdada de gravar constantemente muitos arquivos pequenos; Esse cenário é comumente conhecido como "problema de arquivo pequeno".

Otimizar gravação é um recurso delta lake no Synapse que reduz o número de arquivos gravados e visa aumentar o tamanho de arquivo individual dos dados gravados. Ele otimiza dinamicamente as partições enquanto gera arquivos com um tamanho padrão de 128 MB. O tamanho do arquivo de destino pode ser alterado de acordo com os requisitos de carga de trabalho usando configurações.

Esse recurso atinge o tamanho do arquivo usando uma fase extra de embaralhamento de dados em partições, causando um custo extra de processamento ao gravar os dados. A pequena penalidade de gravação deve ser superada pela eficiência de leitura nas tabelas.

Observação

Ele está disponível nos Pools do Synapse para o Apache Spark versões acima de 3.1.

Benefícios da otimização de gravações

Ele está disponível nas tabelas delta lake para padrões de gravação em Lote e Streaming.
Não é necessário alterar o spark.write padrão de comando. O recurso é habilitado por uma configuração ou uma propriedade de tabela.
Ele reduz o número de transações de gravação em comparação com o comando OPTIMIZE.
As operações OPTIMIZE serão mais rápidas, pois funcionarão em menos arquivos.
O comando VACUUM para exclusão de arquivos antigos não referenciados também funcionará mais rapidamente.
As consultas verificarão menos arquivos com tamanhos de arquivo mais ideais, melhorando o desempenho de leitura ou o uso de recursos.

Otimizar cenários de uso de gravação

Quando usar isso

As tabelas particionadas do Delta lake estão sujeitas a padrões de gravação que geram tamanhos de arquivos abaixo do ideal (menos de 128 MB) ou não padronizados (arquivos com tamanhos diferentes entre si).
Quadros de dados reparticionados que serão gravados em disco com tamanho de arquivos abaixo do ideal.
Tabelas particionadas do Delta Lake direcionadas por comandos SQL de lote pequeno, como UPDATE, DELETE, MERGE, CREATE TABLE AS SELECT, INSERT INTO, etc.
Cenários de ingestão de streaming com padrões de dados de acréscimo a tabelas particionadas do Delta Lake em que a latência de gravação extra é tolerável.

Quando evitá-lo

Tabelas não particionadas.
Use casos em que a latência de gravação extra não seja aceitável.
Tabelas grandes com agendamentos de otimização bem definidos e padrões de leitura.

Como habilitar e desabilitar o recurso de otimização de gravação

O recurso de otimização de gravação está desabilitado por padrão. No Pool do Spark 3.3, ele é habilitado por padrão para tabelas particionadas.

Depois que a configuração for definida para o pool ou sessão, todos os padrões de gravação do Spark usarão a funcionalidade.

Para usar o recurso de otimização de gravação, habilite-o usando a seguinte configuração:

Scala e PySpark

spark.conf.set("spark.microsoft.delta.optimizeWrite.enabled", "true")

Spark SQL

SET `spark.microsoft.delta.optimizeWrite.enabled` = true

Para verificar o valor da configuração atual, use o comando conforme mostrado:

Scala e PySpark

spark.conf.get("spark.microsoft.delta.optimizeWrite.enabled")

Spark SQL

SET `spark.microsoft.delta.optimizeWrite.enabled`

Para desativar o recurso de otimização de gravação, altere a seguinte configuração, conforme mostrado:

Scala e PySpark

spark.conf.set("spark.microsoft.delta.optimizeWrite.enabled", "false")

Spark SQL

SET `spark.microsoft.delta.optimizeWrite.enabled` = false

Controlando a otimização da gravação usando as propriedades da tabela

Em novas tabelas

CREATE TABLE <table_name> TBLPROPERTIES (delta.autoOptimize.optimizeWrite = true)

Scala

Usando a API do DeltaTableBuilder:

val table = DeltaTable.create()
  .tableName("<table_name>")
  .addColumnn("<colName>", <dataType>)
  .location("<table_location>")
  .property("delta.autoOptimize.optimizeWrite", "true") 
  .execute()

Em tabelas existentes

ALTER TABLE <table_name> SET TBLPROPERTIES (delta.autoOptimize.optimizeWrite = true)

Scala

Usando a API do DeltaTableBuilder

val table = DeltaTable.replace()
  .tableName("<table_name>")
  .location("<table_location>")
  .property("delta.autoOptimize.optimizeWrite", "true") 
  .execute()

Como obter e alterar a configuração atual do tamanho máximo do arquivo para o Optimize Write

Para obter o valor de configuração atual, use os comandos abaixo. O padrão é 128 MB.

Scala e PySpark

spark.conf.get("spark.microsoft.delta.optimizeWrite.binSize")

SET `spark.microsoft.delta.optimizeWrite.binSize`

Para alterar o valor da configuração

Scala e PySpark

spark.conf.set("spark.microsoft.delta.optimizeWrite.binSize", "134217728")

SET `spark.microsoft.delta.optimizeWrite.binSize` = 134217728

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