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使用 DatabricksIQ 将数据智能引入 Delta Lake.pdf

上传人: 张** 编号:167639 2024-06-15 123页 2.06MB

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本文主要介绍了Databricks的Data Intelligence Engine如何优化Delta Lake表,以提高查询速度和效率。主要内容包括: 1. 文件大小优化:通过调整目标文件大小和启用自动压缩和优化写入,可以优化文件大小。 2. 数据布局:通过ZORDER排序和收集统计信息,可以优化数据布局。 3. 持续维护:定期运行OPTIMIZE和VACUUM命令,以及根据查询模式的变化重新进行上述操作。 4. 自动优化:通过Predictive Optimization,可以自动确定哪些表需要优化,并自动执行优化操作。 5. 自动统计:通过自动统计,可以智能地确定收集Delta统计信息的列,并自动收集和维护查询优化统计信息。 6. 自动液态聚类键选择:通过创建表时使用AUTO作为聚类键,可以实现完全自动化,包括聚类键选择、写时聚类和后台聚类。 7. 易于使用:液态聚类易于使用,可以轻松更改聚类键,以适应查询模式的变化。 8. 广泛采用:已有1200多个客户每周使用液态聚类,最大的液态表大小为600 TB,已从液态表中删除了1.1 ZB的数据。 9. 预测优化广泛采用:已有1500多个客户使用预测优化,每天优化2 PB的数据,已节省了50%的年度存储成本,并使查询速度提高了2倍以上。
如何优化Delta表性能? Liquid Clustering如何工作? 自动统计信息有何优势?
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