PHOENIX SPARK - 将 Table 加载为 DataFrame

Question

我已经从具有 5 亿行的 HBase Table (PHOENIX) 创建了一个 DataFrame。我从 DataFrame 创建了一个 JavaBean 的 RDD，并将其用于连接文件中的数据。

Map<String, String> phoenixInfoMap = new HashMap<String, String>();
phoenixInfoMap.put("table", tableName);
phoenixInfoMap.put("zkUrl", zkURL);
DataFrame df = sqlContext.read().format("org.apache.phoenix.spark").options(phoenixInfoMap).load();
JavaRDD<Row> tableRows = df.toJavaRDD();
JavaPairRDD<String, AccountModel> dbData = tableRows.mapToPair(
new PairFunction<Row, String, String>()
{
    @Override
    public Tuple2<String, String> call(Row row) throws Exception
    {
        return new Tuple2<String, String>(row.getAs("ID"), row.getAs("NAME"));
    }
});

现在我的问题 - 假设该文件有 2 个独特的百万条目与 table 匹配。是将整个 table 作为 RDD 加载到内存中，还是仅将 table 中匹配的 200 万条记录作为 RDD 加载到内存中？

Answer 1

你的陈述

DataFrame df = sqlContext.read().format("org.apache.phoenix.spark").options(phoenixInfoMap)
.load();

会将整个 table 加载到内存中。您没有为 phoenix 提供任何过滤器以向下推送到 hbase - 从而减少读取的行数。

如果您连接到非 HBase 数据源 - 例如平面文件 - 那么首先需要读入来自 hbase table 的所有记录。记录与辅助数据不匹配source 不会保存在新的 DataFrame 中——但初始读取仍然会发生。

更新一种可能的方法是预处理文件 - 即提取您想要的 ID。将结果存储到一个新的 HBase table。然后通过 Phoenix 而不是 Spark 直接在 HBase 中执行连接。

该方法的基本原理是将计算移至数据。大部分数据驻留在 HBase 中——因此将小数据（文件中的 ID）移动到那里。

我不直接熟悉 Phoenix，只是它在 hbase 之上提供了一个 sql 层。据推测，它将能够进行这样的连接并将结果存储在单独的 HBase table ..？然后可以将单独的 table 加载到 Spark 中以用于后续计算。

PHOENIX SPARK - 将 Table 加载为 DataFrame

PHOENIX SPARK - Load Table as DataFrame

apache-spark

dataframe

phoenix