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optimize command in databricks

The retention threshold. This time, before running the query, we run the `OPTIMIZE`command with `ZORDER`to ensure data is optimized for faster retrieval. Apache, Apache Spark, Spark, and the Spark logo are trademarks of the

Originally introduced in Azure Databricks Delta(now Delta Lake), OPTIMIZE solved the many small file problem by leverage bin-packging(or Compaction) to better optimize files in terms of organization and sizing. Optionally optimize a subset of data or colocate data by column. To avoid collecting statistics on long strings, you can either configure the table property You can read more on this article in the blog post: If you expect a column to be commonly used in query predicates and if that column has high cardinality (that is, a large number of distinct values), then use Z-Ordering aims to produce evenly-balanced data files with respect to the number of tuples, but not necessarily data size on disk.

05/19/2020; 7 Minuten Lesedauer; In diesem Artikel. However, its effectiveness depends on the layout of your data. We should run it more often (daily) if we want better end-user query performance. Auto Optimize is designed to be configured for specific Delta tables. Step 1:

Um die Abfrage Geschwindigkeit zu verbessern, unterstützt Delta Lake auf Azure Databricks die Möglichkeit, das Layout der im cloudspeicher gespeicherten Daten zu optimieren.To improve query speed, Delta Lake on Azure Databricks supports the ability to optimize the layout of data stored in cloud storage.Delta Lake on Azure Databricks unterstützt zwei Layoutalgorithmen: die bin-Verpackung und die Z-Reihenfolge.Delta Lake on Azure Databricks supports two layout algorithms: bin-packing and Z-Ordering.In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie die Optimierungs Befehle ausführen, wie die beiden Layoutalgorithmen funktionieren und wie Sie veraltete Tabellen Momentaufnahmen bereinigen.This article describes how to run the optimization commands, how the two layout algorithms work, and how to clean up stale table snapshots.Notebooks, die die Vorteile der Optimierung veranschaulichen, finden Sie unter For notebooks that demonstrate the benefits of optimization, see Referenzinformationen zu Delta Lake in Azure Databricks SQL-Optimierungs Befehlen finden Sie unter For reference information on Delta Lake on Azure Databricks SQL optimization commands, see Delta Lake on Azure Databricks kann die Geschwindigkeit von Lese Abfragen aus einer Tabelle verbessern, indem kleine Dateien in größere Dateien zusammengebracht werden.Delta Lake on Azure Databricks can improve the speed of read queries from a table by coalescing small files into larger ones.Sie führen eine Komprimierung durch, indem Sie den folgenden Wenn Sie über eine große Datenmenge verfügen und nur eine Teilmenge der Daten optimieren möchten, können Sie mithilfe von Folgendes angeben If you have a large amount of data and only want to optimize a subset of it, you can specify an optional partition predicate using Bei der bin-Verpackung werden Datendateien mit gleichmäßiger Ausgewogenheit in Bezug auf ihre Größe auf dem Datenträger erzeugt, jedoch nicht unbedingt die Anzahl von Tupeln pro Datei.Bin-packing aims to produce evenly-balanced data files with respect to their size on disk, but not necessarily number of tuples per file.Die beiden Measures sind jedoch meistens korreliert.However, the two measures are most often correlated.Die Leser von Delta Tabellen verwenden die Momentaufnahme Isolation. You do not need to configure data skipping; the feature is activated whenever applicable. DAG. There is a cost associated with OPTIMIZE (Running Optimize command for sales took 6.64 minutes). defaults. All rights reserved. OPTIMIZE is not required for tables that have static data/reference data which are rarely updated. Then we’ll move on to Delta lakes and explain how they offer cool features on top of what’s available in Parquet. If you do not specify colocation, bin-packing optimization is performed.Optimize the subset of rows matching the given partition predicate. Only filters involving partition key attributes are supported.Colocate column information in the same set of files.

es kann jedoch Situationen geben, in denen dies nicht der Fall ist. Our code below we walk through how to do that.

properties. Auto Optimize is available in Databricks Runtime 5.5 and above. The FAQ explains why optimization is not automatic and includes recommendations for how often to run optimize commands. set spark. So after that I have the new files and the old files.

delta. autoCompact = true; In addition, you can enable and disable both of these features for Spark sessions with the configurations: I have a databricks delta table and after load data I perform a optimize command. In this example, we will see how Databricks Delta can optimize query performance. ]table_name | path] [RETAIN num HOURS] RETAIN num HOURS. Because OPTIMIZE is an expensive command we often create nightly jobs.

do not perform well across many small files.

Co-locality is used by Delta Lake data-skipping algorithms to dramatically reduce the amount of data that needs to be read. The default threshold is 7 days. The first step here is to return the SQL result from SHOW TABLES IN myDatabase which will return databaseName, tableName, and isTemporary. Das Feature wird immer dann aktiviert, wenn es anwendbar ist.You do not need to configure data skipping; the feature is activated whenever applicable.Die Effektivität hängt jedoch vom Layout der Daten ab.However, its effectiveness depends on the layout of your data.Ein Beispiel für die Vorteile von Delta Lake bei Azure Databricks übersprungen und Z-Reihenfolge von Daten finden Sie in den Notebooks in For an example of the benefits of Delta Lake on Azure Databricks data skipping and Z-Ordering, see the notebooks in Standardmäßig sammelt Delta Lake on Azure Databricks Statistiken für die ersten 32 Spalten, die im Tabellen Schema definiert sind.By default Delta Lake on Azure Databricks collects statistics on the first 32 columns defined in your table schema.Wenn Sie weitere Spalten zum Sammeln von Statistiken hinzufügen, wird beim Schreiben von Dateien zusätzlicher Aufwand entstehen.Adding more columns to collect statistics would add additional overhead as you write files.Das Sammeln von Statistiken für lange Zeichen folgen ist ein kostspieliger Vorgang.Collecting statistics on long strings is an expensive operation.Um das Sammeln von Statistiken für lange Zeichen folgen zu vermeiden, können Sie entweder die Table-Eigenschaft so konfigurieren To avoid collecting statistics on long strings, you can either configure the table property Zum Sammeln von Statistiken wird jedes Feld in einer geschachtelten Spalte als einzelne Spalte betrachtet.For the purposes of collecting statistics, each field within a nested column is considered as an individual column.Weitere Informationen zu diesem Artikel finden Sie im Blogbeitrag: You can read more on this article in the blog post: Diese zusammenstelle wird automatisch von Delta Lake verwendet, um Azure Databricks Daten übersprungen Algorithmen zu verringern, um die Menge der zu lesenden Daten drastisch zu verringern.This co-locality is automatically used by Delta Lake on Azure Databricks data-skipping algorithms to dramatically reduce the amount of data that needs to be read.Geben Sie die Spalten, die in der-Klausel sortiert werden sollen, an die Z-Reihenfolge der Daten an To Z-Order data, you specify the columns to order on in the Wenn Sie davon ausgehen, dass eine Spalte häufig in Abfrage Prädikaten verwendet wird und diese Spalte eine hohe Kardinalität aufweist (d. h. eine große Anzahl unterschiedlicher Werte), verwenden Sie If you expect a column to be commonly used in query predicates and if that column has high cardinality (that is, a large number of distinct values), then use Sie können mehrere Spalten als eine durch Trennzeichen Allerdings fällt die Effektivität der Lokalität mit jeder zusätzlichen Spalte aus.However, the effectiveness of the locality drops with each additional column.Die Z-Reihenfolge von Spalten, für die keine Statistik erfasst wurde, wäre wirkungslos, und eine Verschwendung von Ressourcen beim Überspringen von Daten erfordert Spalten lokale Statistiken wie "min", "Max" und "count".Z-Ordering on columns that do not have statistics collected on them would be ineffective and a waste of resources as data skipping requires column-local stats such as min, max, and count.Sie können die Statistik Sammlung für bestimmte Spalten konfigurieren, indem Sie die Spalten im Schema neu anordnen oder die Anzahl der Spalten erhöhen, für die Statistiken gesammelt werden sollen.You can configure statistics collection on certain columns by re-ordering columns in the schema or increasing the number of columns to collect statistics on.Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt über Die Zeit, die für die Z-Reihenfolge benötigt wird, ist nicht garantiert, dass Sie sich über mehrere Ausführungen verringertThe time it takes for Z-Ordering is not guaranteed to reduce over multiple runs.Wenn einer Partition, die nur Z-geordnet war, jedoch keine neuen Daten hinzugefügt wurden, hat eine andere Z-Reihenfolge dieser Partition keine Auswirkung.However, if no new data was added to a partition that was just Z-Ordered, another Z-Ordering of that partition will not have any effect.Die Z-Reihenfolge zielt darauf ab, in Bezug auf die Anzahl von Tupeln gleichmäßig ausgeglichene Datendateien zu liefern, aber nicht unbedingt die Datengröße auf dem Datenträger.Z-Ordering aims to produce evenly-balanced data files with respect to the number of tuples, but not necessarily data size on disk.Die beiden Measures sind meistens korreliert.

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