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为啥datax读大数据计算MaxCompute和HDFS性能差10倍啊?

为啥datax读大数据计算MaxCompute和HDFS性能差10倍啊?

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真的很搞笑 2023-12-24 15:51:00 105 0
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  • 这是测试的DataWorks数据集成,跟datax还是有一些区别的。 对于不同产品的reder和write不一定都是走的datax ,此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

    2023-12-25 08:04:32
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    DataX是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具,可以负责实现包括关系型数据库MySQL、Oracle、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间的稳定高效的数据同步功能。然而,当使用DataX读取大数据计算MaxCompute和HDFS时,可能会发现其性能相差10倍,这主要可能是由以下几个因素引起的:

    首先,网络带宽可能会影响数据传输速度。如果从HDFS读取数据的网络带宽远大于从MaxCompute读取的数据,那么这就可能导致读取HDFS的速度比读取MaxCompute快很多。

    其次,系统资源的配置和性能(如CPU和内存)也会影响数据的读取速度。如果DataX运行的服务器硬件配置以及系统资源管理和优化方式更适合处理HDFS的数据,那么读取HDFS的速度就会更快。

    最后,查询优化也对读取速度有重要影响。如果对MaxCompute的查询没有进行有效的优化,可能会导致查询效率低下,从而使得读取MaxCompute的速度变慢。

    此外,并发配置也是影响DataX读取性能的一个重要因素。在进行数据同步任务时,可以通过调整读写并发数、批量提交大小、线程池大小等参数来优化数据同步的性能。因此,适当调整这些参数可能有助于提高DataX读取MaxCompute的速度。

    2023-12-24 18:42:48
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  • DataX读取大数据计算MaxCompute和HDFS之间存在性能差距可能由以下因素导致:

    1. 数据存储格式和压缩

      • MaxCompute和HDFS可能使用不同的数据存储格式和压缩算法,这会影响数据的读取速度。例如,某些存储格式(如Parquet、ORC)或压缩算法(如Snappy、Zlib)在读取性能上可能优于其他格式或算法。
    2. 网络带宽和延迟

      • 数据传输的速度受到网络带宽和延迟的影响。如果MaxCompute和DataX之间的网络条件较差,或者HDFS集群与DataX运行环境之间的网络状况更好,这可能会导致读取性能的差异。
    3. 并发和并行处理

      • DataX在读取MaxCompute和HDFS时的并发和并行处理策略可能不同。优化这些设置可以提高数据读取速度。
    4. 资源管理和调度

      • MaxCompute和HDFS的数据读取可能受到底层资源管理和调度系统的影响。例如,MaxCompute基于云环境,可以提供动态伸缩的计算资源,而HDFS则依赖于底层的Hadoop集群资源。
    5. 数据分区和分布

      • 数据在MaxCompute和HDFS中的分区和分布方式可能影响DataX的读取性能。合理地分区和分布数据可以提高读取效率。
    6. DataX配置和优化

      • DataX的配置参数和优化策略可能对读取性能有显著影响。确保你在使用DataX读取MaxCompute和HDFS时都进行了适当的配置和优化。
    7. 版本和兼容性问题

      • 确保你使用的DataX、MaxCompute和HDFS版本都是最新的,并且相互之间兼容。过时的版本或兼容性问题可能导致性能下降。

    如果你在实际使用中确实观察到DataX读取MaxCompute和HDFS的性能差距达到10倍以上,建议你进行以下操作:

    • 重新测试并确认测试环境、配置和数据的一致性。
    • 分析DataX的日志和性能指标,找出可能的瓶颈和优化点。
    • 联系阿里云技术支持或Hadoop社区,提供详细的测试环境、配置和性能数据,以便他们能够更准确地分析和解决问题。
    2023-12-24 18:59:58
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  • DataX读取MaxCompute和HDFS的性能差异可能有多种原因。以下是一些可能影响性能的因素:

    1.数据处理方式:MaxCompute和HDFS适用于不同的数据处理场景。MaxCompute适用于在线分析处理(OLAP)场景,而HDFS适用于存储和批量处理大规模数据。如果数据处理的场景不适合所使用的平台,可能会导致性能下降。
    2.数据传输:在数据从MaxCompute传输到HDFS或从HDFS传输到MaxCompute时,可能会产生数据复制或网络延迟等额外开销,影响性能。
    3.数据格式:数据的存储格式和查询格式可能影响读取性能。如果数据格式不适应查询需求,可能会导致性能下降。
    4.查询优化:MaxCompute和HDFS都支持查询优化。如果查询没有得到优化,或者使用了不合适的查询算法,可能会导致性能下降。
    5.系统配置:MaxCompute和HDFS集群的配置可能影响读取性能。如果集群的配置较低,或者资源被其他任务占用,可能会导致性能下降。

    2023-12-24 17:41:51
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MaxCompute(原ODPS)是一项面向分析的大数据计算服务,它以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务,消除传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制,最小化用户运维投入,使您经济并高效的分析处理海量数据。

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