在Spark 2.1.0中启用_metadata文件

在Spark 2.1.0中，_metadata文件是用于存储数据集元数据的文件。它包含了数据集的模式（schema）信息、数据分区信息以及其他与数据集相关的元数据。

_metadata文件的主要作用是提供了一种快速访问数据集元数据的方式，避免了每次读取数据集时都需要扫描整个数据集来获取元数据的开销。通过读取_metadata文件，Spark可以快速了解数据集的结构和分区信息，从而更高效地执行查询和转换操作。

具体来说，_metadata文件包含以下信息：

1. 模式（Schema）信息：描述了数据集的列名、数据类型和其他属性。模式信息可以帮助Spark在读取数据时正确解析数据，并进行类型检查和优化。
2. 分区信息：如果数据集被分成多个分区存储，_metadata文件会记录每个分区的位置和大小等信息。这样，Spark在查询时可以根据分区信息进行优化，只读取必要的分区，提高查询性能。
3. 统计信息：_metadata文件还可以包含一些统计信息，如数据集的行数、列的最小值和最大值等。这些统计信息可以帮助Spark优化查询计划，选择更合适的执行策略。

启用_metadata文件可以通过设置相关的配置参数来实现。在Spark 2.1.0中，可以通过以下方式启用_metadata文件：

1. 在创建数据集时，通过设置"spark.sql.sources.useMetadata"参数为"true"来启用_metadata文件。例如：

val df = spark.read.format("csv")

                .option("header", "true")

                .option("inferSchema", "true")

                .option("path", "data.csv")

                .option("spark.sql.sources.useMetadata", "true")

                .load()

这样，Spark会在读取数据集时自动创建并使用_metadata文件。

1. 在读取数据集时，通过设置"spark.sql.sources.metadataPath"参数来指定_metadata文件的路径。例如：

val df = spark.read.format("parquet")

                .option("spark.sql.sources.metadataPath", "/path/to/metadata")

                .load("data.parquet")

这样，Spark会读取指定路径下的_metadata文件，并使用其中的元数据信息。

_metadata文件的启用可以提高数据集的查询性能和执行效率，特别是对于大型数据集和复杂查询场景。然而，需要注意的是，_metadata文件只在某些数据源（如Parquet、ORC等）中被支持和使用，对于其他数据源可能不适用。

腾讯云提供了多种与Spark相关的产品和服务，可以帮助用户在云上部署和管理Spark集群，并提供高性能的存储和计算资源。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以参考腾讯云官方文档或咨询腾讯云的客服人员。