Databricks中ABFS驱动如何读取Azure Data Lake中的Blob数据？

你的理解完全正确，ABFS驱动访问ADLS Gen2时确实支持单文件多块并行读取，相比传统单流I/O文件系统有显著性能优势，核心逻辑如下：

• ABFS是适配ADLS Gen2的Hadoop原生兼容驱动，完全继承了HDFS的分布式访问设计。存储在ADLS Gen2中的单个大文件会被拆分为多个独立块存储，ABFS可同时发起多个并发请求读取不同块，不需要按顺序单流读取。
• 这种并行机制可以充分利用集群带宽资源，尤其在读取数仓常见的Parquet、ORC等大体积列式存储文件时，吞吐量比传统本地文件系统的单流I/O高几倍到几十倍不等。
• Databricks环境中的ABFS驱动还额外做了读写优化：比如自动预读取热点数据块、根据块存储位置调度计算任务，进一步降低访问延迟。
• 你可以通过Spark任务UI的I/O统计页面验证该逻辑，同一个大文件的读取任务下会展示多个并发的ABFS块读取请求，对应不同的文件偏移量。

另外补充一点，ABFS的并行能力不止适用于读场景，写入大文件时也会先并行写入多个数据块，所有块落盘后再统一提交元数据，写入性能也远高于传统文件系统的单流写入。

官方文档说明：Hadoop兼容访问：Data Lake Storage Gen2允许你像使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）一样管理和访问数据。全新的ABFS驱动（用于访问数据）可在所有Apache Hadoop环境中使用，这些环境包括Azure HDInsight、Azure Databricks和Azure Synapse Analytics。

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