Databricks（Spark）にてDelta Lake形式とParquet形式における実行計画のデータサイズの比較 #Python

概要

Databricks（Spark）にてDelta Lake形式とParquet形式における実行計画のデータサイズを比較したところ、Delta Lake形式では約1万分の1のサイズとなりました。Delta Lake形式の利用により、Parquet形式を利用よりも性能の向上が期待できます。

パーティション列を設定したParquet形式のデータセットとDelta Lake形式のデータセットに対してfilterを行う処理の実行計画を比較する検証を実施しました。本記事では、その手順と実行結果を記述します。

optimizedPlanの実行計画ステージ以降で、Parquet形式ではサイズが変わらないのに対して、Delta Lake形式ではサイズが縮小することが判明しました。

データフォーマット	実行計画のデータサイズ
Parquet形式	1,465,937,133
Delta Lake形式	122,624

Delta Lake形式の実行計画のデータサイズ

Parquet形式の実行計画のデータサイズ

実行計画を比較すると、Delta Lake形式ではPreparedDeltaFileIndexが利用されるなど実行計画が異なりました。

Delta Lake形式の実行計画

Parquet形式の実行計画

詳細は下記のGithub pagesのページをご確認ください。

コードを実行したい方は、下記のdbcファイルを取り込んでください。

https://github.com/manabian-/databricks_tecks_for_qiita/blob/main/tecks/filtered_dataframe_size/dbc/filtered_dataframe_size.dbc

実行環境

databricks runtime: 9.0.x-scala2.12
Python version : 3.8.10
pyspark version : 3.1.2

検証手順

事前準備

filepath = "dbfs:/databricks-datasets/tpch/data-001/lineitem/"

schema = """
  L_ORDERKEY    INTEGER ,
  L_PARTKEY     INTEGER ,
  L_SUPPKEY     INTEGER ,
  L_LINENUMBER  INTEGER ,
  L_QUANTITY    DECIMAL(15,2) ,
  L_EXTENDEDPRICE  DECIMAL(15,2) ,
  L_DISCOUNT    DECIMAL(15,2) ,
  L_TAX         DECIMAL(15,2) ,
  L_RETURNFLAG  STRING ,
  L_LINESTATUS  STRING ,
  L_SHIPDATE    DATE ,
  L_COMMITDATE  DATE ,
  L_RECEIPTDATE DATE ,
  L_SHIPINSTRUCT STRING ,
  L_SHIPMODE     STRING ,
  L_COMMENT      STRING
"""

df = (spark
       .read
       .format("csv")
       .schema(schema)
       .option("sep", "|")
       .load(filepath)
    )

dbutils.fs.rm('dbfs:/FileStore/qiita/filtered_dataframe_size', True)

# パーティションを設定したdelta形式のデータセットを準備
df.write.mode('overwrite').format('delta').partitionBy('L_SHIPDATE').save('dbfs:/FileStore/qiita/filetered_dataframe_size/lineitem_delta_partitionby')

# パーティションを設定したparquet形式のデータセットを準備
df.write.mode('overwrite').format('parquet').partitionBy('L_SHIPDATE').save('dbfs:/FileStore/qiita/filetered_dataframe_size/lineitem_parquet_partitionby')

実行計画のステージごとのサイズを表示

# 関数を定義
def print_sizeinbytes(df):
    """複数の実行計画から取得できるデータのサイズを表示
    """
    table_size = df._jdf.queryExecution().logical().stats().sizeInBytes()
    print(f"logical       : {table_size}")

    table_size = df._jdf.queryExecution().analyzed().stats().sizeInBytes()
    print(f"analyzed      : {table_size}")

    table_size = df._jdf.queryExecution().withCachedData().stats().sizeInBytes()
    print(f"withCachedData: {table_size}")

    table_size = df._jdf.queryExecution().optimizedPlan().stats().sizeInBytes()
    print(f"optimizedPlan : {table_size}")

    table_size = df._jdf.queryExecution().sparkPlan().stats().sizeInBytes()
    print(f"sparkPlan     : {table_size}")

    table_size = df._jdf.queryExecution().executedPlan().stats().sizeInBytes()
    print(f"executedPlan  : {table_size}")

# パーティションを設定したdelta形式のデータセットにフィルター処理した際のデータサイズ
df_2 = spark.read.load('dbfs:/FileStore/qiita/filetered_dataframe_size/lineitem_delta_partitionby').filter('L_SHIPDATE = CAST("1992-01-02" AS date)')

print_sizeinbytes(df_2)

df_5 = spark.read.format('parquet').load('dbfs:/FileStore/qiita/filetered_dataframe_size/lineitem_parquet_partitionby').filter('L_SHIPDATE = CAST("1992-01-02" AS date)')

print_sizeinbytes(df_5)