构建AWS Glue ETL作业Spark DataFrame：成本与性能等维度考量

1. 直接读取文件是否更节省成本？ #

• 两者成本差异核心在Glue Data Catalog调用费用和作业运行时长：
  • 直接读S3文件：无需访问Glue Data Catalog，节省了Catalog的API调用费用（单条成本极低，但高频大规模使用会累积）。但如果Catalog已在其他场景（如Athena查询）使用，这部分成本本就存在，不会额外增加。
  • Spark SQL查Catalog：需要调用Catalog获取表的元数据（S3路径、分区、数据格式等），产生少量API调用费用，但优势是自动识别分区、Schema，避免硬编码路径，后续维护成本更低。
  • 成本大头还是Glue作业的DPU计费时长，若某方式能让作业更快完成，反而可能更省钱，需结合性能判断。

2. Spark SQL查询是否存在数量限制？ #

• Spark本身对SQL查询数量无硬性限制，但AWS Glue层面有相关约束：
  • Glue Data Catalog单表分区上限为100000，若表分区超量，Spark SQL查询可能出现性能问题或失败，这是元数据限制而非查询数量限制。
  • Glue作业的资源配额（如DPU数量、并发作业数）会影响同时运行的Spark SQL作业数量，这是账号级配额，可通过AWS支持申请调整。
  • 单条SQL查询的复杂度（关联表数、数据量）受限于Glue作业资源配置，资源不足会导致作业失败，这是资源瓶颈而非查询数量限制。

3. 哪种方式的读取性能更优？ #

• 性能差异取决于元数据管理与读取优化：
  • Spark SQL + Glue Catalog：若表为分区表，Spark会自动过滤无关分区（谓词下推），仅读取相关分区文件，减少数据扫描量；同时Catalog存储的Schema可让Spark直接解析数据，省去Schema推断时间。此外，Catalog支持的表统计信息能帮助Spark优化查询计划，进一步提升性能。
  • 直接读S3文件：若硬编码路径，Spark会读取所有指定路径文件，若存在大量无关文件或分区，会扫描更多数据，性能更差；但如果能精准指定所需文件（如仅读取最新几个分区文件）且Schema已知，性能可能与Catalog方式接近。

4. 该查询是否会在Athena中运行以返回结果？ #

• 不会。你编写的Spark SQL代码在AWS Glue ETL作业的Spark集群环境中执行，与Athena是完全独立的服务：
  • Athena是基于Presto的交互式查询服务，直接读取S3数据并返回结果，无需运行Spark作业。
  • 你的Glue作业中，数据处理与计算都在Glue的DPU上完成，最终结果写入S3，全程与Athena无关。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hassan ammar