sqlserver写入parquet，sqlserver写入速度

Impala性能优化总结

1、目前唯一的优化手段就是采用分区策略，但是仍然不能从根本上解决明细查询的性能问题。为了更好的应对明细查询的应用场景，Impala在9版本推出了两个基于parquet文件格式的存储索引技术：min/max过滤，以及字典过滤。

2、增加系统内存：在执行Impala查询之前，可以考虑增加系统的内存，以便在处理大量数据时提供更多的资源。优化查询：优化查询可以帮助减少系统资源的使用，尤其是在执行大型复杂查询时。

3、这些新的V6发动机都通过使用了VVT技术，来使发动机的性能达到最优化。此外，5升的V6发动机还可选择使用E85新型酒精混合燃料。

相关问答

Q1: 写parquet文件遇到的问题

由于分区字段是排序的，因此每个 reducer 只需要保持一个文件写入器（file writer）随时处于打开状态，在收到来自特定分区的所有行后，关闭记录写入器（record writer），从而减小内存压力。

保存的文件还是txt格式的。仅修改inputformat，但是使用的serde是parquet的，但是数据进出不一致，也是有问题的。

默认情况下，Impala的 insert ... select 语句创建的Parquet文件都是每个分区256M(在0之后改为1G了)，通过Impala写入的Parquet文件只有一个块，因而只能被一个机器当作一个单元进行处理。

Q2: hudi流写入如何保证事务

1、需要修改 packaging/hudi-flink-bundle/pom.xml ，在 relocations 标签中加入：然后重新编译。参考链接：https：//github.com/apache/hudi/issues/3042 Spark Hive Sync目前只支持DataFrame API。

2、为了确保metadata table保持最新，针对同一张Hudi表的写操作需要根据不同的场景增加相应配置。单个writer同步表服务（清理，聚簇，压缩），只需配置 hoodie.metadata.enable=true ，重启writer。

3、设置表名，基本路径和数据生成器。新增数据，生成一些数据，将其加载到DataFrame中，然后将DataFrame写入Hudi表。Mode(overwrite)将覆盖重新创建表（如果已存在）。可以检查/tmp/hudi_trps_cow路径下是否有数据生成。

4、在增量模型中，Hudi 提供了两种 Table，分别为 Copy-On-Write 和 Merge-On-Read 两种。对于 Copy-On-Write Table，用户的 update 会重写数据所在的文件，所以是一个写放大很高，但是读放大为 0，适合写少读多的场景。

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