AWSGlue写入性能低下问题如何解决？
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提高DPUs：DPUs（Data Processing Units）是AWS Glue中处理数据的计算单位，提高DPUs可以提高数据处理的速度和性能。在数据写入的过程中，可以提高DPUs来提高写入的速度。
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优化数据分区：AWS Glue支持对数据进行分区，在查询和读取数据的时候可以提高性能。在写入数据的时候，优化数据分区也可以提高性能。建议在写入数据时，使用合适的数据分区，以提高数据的写入速度和性能。
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使用正确的数据格式和压缩方式：AWS Glue支持多种数据格式和压缩方式，选择合适的数据格式和压缩方式可以提高数据处理效率和性能。例如，使用Parquet格式和Snappy压缩方式可以提高性能。
示例代码：
from awsglue.transforms import *
提高DPUs
glueContext = GlueContext(SparkContext.getOrCreate()) glueContext.setConf("glue.job.commitment.ondemand", "true") glueContext.setConf("spark.sql.shuffle.partitions", "1000")
优化数据分区
dataset1 = glueContext.create_dynamic_frame.from_catalog(database = "my_db", table_name = "my_table", transformation_ctx = "dataset1") partitioned_dataset = Partitioner.partitionBy(dataset1, "my_column")
使用正确的数据格式和压缩方式
parquet_format = GlueContext().get_format("parquet") dyf1.write.format(parquet_format).compression("snappy").option("compression", "snappy").option("path", "/path/parquet").save()