MongoDB
·
实现在线Parquet Shredder
💡
原文英文，约4000词，阅读约需15分钟。
📝
内容提要
MongoDB发布了一种改进的BSON-to-Parquet writer，用于Atlas Data Federation（ADF），将数据从BSON格式转换为固定模式、列式Parquet格式。新方法引入了一种在线Shredder算法，可以在单个传递中将文档流剪切成列式格式，并同时构建模式。新方法使用了apache-go Parquet writer，并提高了Parquet writer的CPU和内存使用效率。在线Shredder算法使MongoDB能够将文档流剪切成列式格式，并同时构建模式。
🎯
关键要点
- MongoDB发布了改进的BSON到Parquet写入器，用于Atlas Data Federation（ADF）。
- 新方法引入了在线Shredder算法，可以在单个传递中将文档流剪切成列式格式，并同时构建模式。
- 新方法使用了apache-go Parquet写入器，提高了CPU和内存使用效率。
- 新方法在性能上实现了2倍的吞吐量提升，且没有发现性能下降的工作负载。
- 技术挑战在于将灵活模式的BSON文档流转换为固定模式的列式Parquet文件。
- 初始方法采用两次扫描算法，存在效率低下的问题。
- 新方法通过在线Shredder算法实现单次扫描，提升了性能。
- 在线Shredder算法在构建模式的同时进行文档剪切，简化了内存到磁盘的交换。
- 在处理多样化文档结构时，在线Shredder需要解决缺失字段、多态性和结构元数据等问题。
- 通过定义级别和重复级别来维护文档结构的元数据，确保数据的完整性。
- 新方法在生产环境中经过严格验证，确保稳定性和正确性。
- 最终性能提升显著，为客户节省了大量计算时间。
➡️
