“Spark Legirls” 似乎是一个特定应用或项目名称，而不是一个广为人知的通用术语。不过，从字面上理解，它可能与使用 Apache Spark 的数据处理或机器学习项目有关，特别是涉及到女性（Legirls）的数据集。
在处理数据时，优化存储结构通常涉及以下几个方面：
- 数据格式选择：
- 使用紧凑的数据格式，如 Parquet、ORC 或 Avro，这些格式提供了更好的压缩率和高效的列式存储。
- 避免使用宽泛的数据类型，尽量使用更具体的数据类型以节省空间。
- 分区与分桶：
- 合理地对数据进行分区，以便在查询时只扫描必要的数据。
- 对于非常大的表，可以考虑使用分桶（bucketing）来进一步提高查询性能。
- 数据倾斜处理：
- 识别并处理数据倾斜问题，例如通过添加额外的分区或重新组织数据来确保数据均匀分布。
- 缓存与持久化：
- 将频繁访问的数据集缓存到内存中，以减少 I/O 操作。
- 对于需要多次使用的数据集，可以将其持久化到磁盘上，以便在后续操作中重复使用。
- 压缩：
- 对数据进行压缩，以减少存储空间和网络传输成本。Spark 提供了多种压缩算法，如 Snappy、Gzip 和 LZO。
- 数据去重：
- 使用列式存储：
- 列式存储格式（如 Parquet）允许 Spark 更有效地处理稀疏数据，因为大多数数据都是零值。
- 避免不必要的数据转换：
- 在数据处理过程中，尽量避免不必要的数据类型转换和序列化操作，以减少计算开销。
- 监控与调优：
- 定期监控 Spark 作业的性能，识别瓶颈并进行调优。
请注意，这些优化策略可能需要根据具体的应用场景和数据集进行调整。在进行任何重大更改之前，建议先对现有系统进行基准测试和性能评估。