Hi,
1.10没有convert成Row，只是提供一个row的view；之前是convert成Row，这个差别对性能影响很大。
Best,
Jingsong Lee
On Tue, Mar 17, 2020 at 3:31 PM jun su wrote:
> hi Jingsong Li,
>
> 感谢回复，理解了你的意思.
> 这个问题是我在看flink-1.10有关orc的代码时发现的 ， 我注意到flink-1.10的release notes中有提到:
> 向量化读取ORC. 但是我对比老版本的代码, 一直是采用VectorizedRowBatch的方式,
>
hi Jingsong Li,
感谢回复，理解了你的意思.
这个问题是我在看flink-1.10有关orc的代码时发现的 ， 我注意到flink-1.10的release notes中有提到:
向量化读取ORC. 但是我对比老版本的代码, 一直是采用VectorizedRowBatch的方式,
flink-1.10只是对不同版本的hive做了适配, 我也看到有关代码也是你的pull request, 不知道是否是这样？
Jingsong Li 于2020年3月17日周二 下午12:04写道：
> Hi,
>
>
Hi,
1万行太大了，会占用太大内存。而且batchSize太大也不利于cache。
batchSize不一定要和row group一样，这种row group特别大的情况下，batchSize 够用就行了。
Best,
Jingsong Lee
On Tue, Mar 17, 2020 at 11:52 AM jun su wrote:
> hi all:
> 在向量化读取orc文件时, 需要配置VectorizedRowBatch的batchSize, 用于设置每次读取的行数,
> 我知道根据orc索引, 读取orc文件最小的单位应该是row
hi all:
在向量化读取orc文件时, 需要配置VectorizedRowBatch的batchSize, 用于设置每次读取的行数,
我知道根据orc索引, 读取orc文件最小的单位应该是row group(默认1w行), 底层会根据filter条件来精确到哪些row group,
那之前提到的batchSize设置为1000时 ， 那一个row group需要读取10次, 每个row group又是按列存储,
势必会存在非连续读取的可能, 这样岂不是做不到最大优化？ 是够将batchSize设置和row group配置一样才能读取效率最大化呢？
不知道我的理解是否正确.
