Parquet Java Serialization is very slow
- Ngôn ngữ chính
- Java
- Star
- 3.1k
- Fork
- 1.6k
- Merge trung bình
- 3 ngày 12 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 33
Mô tả
Hi,
I am doing a POC to compare different data formats and its performance in terms of serialization/deserialization speed, storage size, compatibility between different language etc.
When I try to serialize a simple java object to parquet file, it takes _\*6-7 seconds\*_ vs same object's serialization to JSON is **_100 milliseconds._**
Could you help me to resolve this issue?
+**My Configuration and code snippet:**
**Gradle dependencies**
dependencies
{ compile group: 'org.springframework.boot', name: 'spring-boot-starter' compile group: 'org.projectlombok', name: 'lombok', version: '1.16.6' compile group: 'com.amazonaws', name: 'aws-java-sdk-bundle', version: '1.11.271' compile group: 'org.apache.parquet', name: 'parquet-avro', version: '1.10.0' compile group: 'org.apache.hadoop', name: 'hadoop-common', version: '3.1.1' compile group: 'org.apache.hadoop', name: 'hadoop-aws', version: '3.1.1' compile group: 'org.apache.hadoop', name: 'hadoop-client', version: '3.1.1' compile group: 'joda-time', name: 'joda-time' compile group: 'com.fasterxml.jackson.core', name: 'jackson-databind', version: '2.6.5' compile group: 'com.fasterxml.jackson.datatype', name: 'jackson-datatype-joda', version: '2.6.5' }
**Code snippet:**+
public void serialize(List inputDataToSerialize, CompressionCodecName compressionCodecName) throws IOException {
Path path = new Path("s3a://parquetpoc/data_"+compressionCodecName+".parquet");
Path path1 = new Path("/Downloads/data_"+compressionCodecName+".parquet");
Class clazz = inputDataToSerialize.get(0).getClass();
try (ParquetWriter writer = **AvroParquetWriter.**builder(path1)
.withSchema(ReflectData.AllowNull.get().getSchema(clazz)) // generate nullable fields
.withDataModel(ReflectData.get())
.withConf(parquetConfiguration)
.withCompressionCodec(compressionCodecName)
.withWriteMode(OVERWRITE)
.withWriterVersion(ParquetProperties.WriterVersion.PARQUET_2_0)
.build()) {
for (D input : inputDataToSerialize)
{ writer.write(input); }
}
}
+**Model Used:**
@Data
public class Employee
{ //private UUID id; private String name; private int age; private Address address; }
@Data
public class Address
{ private String streetName; private String city; private Zip zip; }
@Data
public class Zip
{ private int zip; private int ext; }
private List **getInputDataToSerialize**(){
Address address = new Address();
address.setStreetName("Murry Ridge Dr");
address.setCity("Murrysville");
Zip zip = new Zip();
zip.setZip(15668);
zip.setExt(1234);
address.setZip(zip);
List employees = new ArrayList<>();
IntStream.range(0, 100000).forEach(i->{
Employee employee = new Employee();
// employee.setId(UUID.randomUUID());
employee.setAge(20);
employee.setName("Test"+i);
employee.setAddress(address);
employees.add(employee);
});
return employees;
}
**Note:**
**I have tried to save the data into local file system as well as AWS S3, but both are having same result - very slow.**
**Reporter**: [Felix Kizhakkel Jose](https://issues.apache.org/jira/secure/ViewProfile.jspa?name=FelixKJose) / @FelixKJose
**Note**: *This issue was originally created as [PARQUET-1680](https://issues.apache.org/jira/browse/PARQUET-1680). Please see the [migration documentation](https://issues.apache.org/jira/browse/PARQUET-2502) for further details.*
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng việc tái hiện benchmark xoay quanh AvroParquetWriter.builder, ReflectData.AllowNull.get().getSchema(clazz) và writer.write bằng model Employee được cung cấp cùng input gồm 100,000 bản ghi. So sánh việc tạo schema, khởi tạo writer và ghi trên đường dẫn cục bộ và đường dẫn S3; được xem là hoàn tất khi đã xác định được nguồn gây ra độ trễ lớn nhất và chứng minh được một cải thiện qua đo lường.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Đánh giá
- Công nghệ
- aws, hadoop, java
- Lĩnh vực
- data-engineering, performance
- Loại issue
- Lỗi
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100