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将 S3 Select 与 Spark 结合使用以提高查询性能
重要
不再向新客户提供 Amazon S3 Select。Amazon S3 Select 的现有客户可以像往常一样继续使用该功能。了解更多
在 Amazon EMR 发行版 5.17.0 及更高版本中，您可以将 S3 Select
S3 Select 支持使用 s3selectCSV 和 s3selectJSON 值来指定数据格式的 CSV 和 JSON 文件。有关更多信息以及示例，请参阅 在代码中指定 S3 Select。
S3 Select 是否适合我的应用程序？
建议您分别在使用和不使用 S3 Select 的情况下测试您的应用程序，以查看 S3 Select 是否适用于您的应用程序。
使用以下准则来确定您的应用程序是否为使用 S3 Select 的候选项：
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您的查询将筛选掉原始数据集的一半以上的数据。
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您在 Amazon S3 和 Amazon EMR 集群之间的网络连接具有良好的传输速度和可用带宽。Amazon S3 不压缩 HTTP 响应，因此响应大小可能会根据压缩的输入文件而增大。
注意事项和限制
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使用客户提供的加密密钥进行的 Amazon S3 服务器端加密（SSE-C）与客户端加密都不受支持。
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不支持
AllowQuotedRecordDelimiters属性。如果指定该属性，则查询将失败。 -
仅支持采用 UTF-8 格式的 CSV 和 JSON 文件。不支持 CSVs多行。
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仅支持未压缩文件或 gzip 文件。
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不支持 Spark CSV 和 JSON 选项（如
nanValue、positiveInf、negativeInf）以及与损坏记录相关的选项（例如，failfast 和 dropmalformed 模式）。 -
不支持在十进制数中使用逗号 (,)。例如，不支持
10,000，支持10000。 -
不支持最后一行中的注释字符。
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文件末尾的空行不会被处理。
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以下筛选条件不会向下推送到 Amazon S3：
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聚合函数（如
COUNT()和SUM()）。 -
对属性进行
CAST()的筛选条件。例如，CAST(stringColumn as INT) = 1。 -
具有作为对象或很复杂的属性的筛选条件。例如，
intArray[1] = 1, objectColumn.objectNumber = 1。 -
值不是文本值的筛选条件。例如，
intColumn1 = intColumn2 -
仅支持 S3 Select 支持的数据类型，但存在记录的限制。
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在代码中指定 S3 Select
以下示例演示如何使用 Scala、SQL、R 和 PySpark为 CSV 指定 S3 Select。您可以通过同样的方法使用适用于 JSON 的 S3 Select。有关选项、默认值和限制的列表，请参阅选项。
spark .read .format("s3selectCSV") // "s3selectJson" for Json .schema(...) // optional, but recommended .options(...) // optional .load("s3://path/to/my/datafiles")
选项
使用 s3selectCSV 和 s3selectJSON 时，有以下选项可用。如果未指定，将使用默认值。
使用 S3selectCSV 时的选项
| 选项 | 默认 | 使用量 |
|---|---|---|
|
|
|
指示是否使用了压缩。 |
|
|
"," |
指定字段分隔符。 |
|
|
|
指定引号字符。不支持指定空字符串，这样做会导致 XML 格式不正确错误。 |
|
|
|
指定转义字符。 |
|
|
|
|
|
comment |
|
指定注释字符。无法禁用注释标记。换句话说，不支持值 |
|
|
"" |
使用 S3selectJSON 时的选项
| 选项 | 默认 | 使用量 |
|---|---|---|
|
|
|
指示是否使用了压缩。 |
|
|
“false” |
|
