我需要通过PySpark从S3读取数据（源自具有5列的RedShift表，表的总大小为500gb-1tb左右），以进行日常批处理作业。
是否存在以下最佳做法：
任何可以向我指出正确方向的资源/链接也都可以使用。
谢谢！
答案 0 :(得分：2)
此博客文章提供了有关该主题的一些很好的信息：
https://mapr.com/blog/tips-and-best-practices-to-take-advantage-of-spark-2-x/
查看标题为：为您的用例使用最佳数据存储的部分
根据个人经验，我更喜欢在大多数情况下使用镶木地板，因为我通常先将数据写入一次，然后多次读取（以进行分析）。
就文件数量而言，我希望介于200到1,000之间。这允许各种大小的集群并行读取和写入，并允许我高效地读取数据，因为使用镶木地板，我可以仅放大我感兴趣的文件。如果文件太多，则有一个记住所有文件名和位置的大量开销，如果文件太少，将无法有效地并行进行读取和写入。
使用镶木地板时，我发现文件大小没有文件数量重要。
编辑：
在该博客文章中，有一个很好的部分描述了为什么我喜欢使用镶木地板：
Apache Parquet通过Spark提供最快的读取性能。 Parquet将数据按列排列，将相关值彼此紧靠，以优化查询性能，最小化I / O并促进压缩。 Parquet使用节省资源的技术来检测和编码相同或相似的数据。 Parquet还存储列元数据和统计信息，可以将其下推以过滤列（如下所述）。 Spark 2.x具有矢量化的Parquet阅读器，该阅读器可以按列批量进行解压缩和解码，从而使读取性能提高约10倍。