小编Bla*_*ack的帖子

我试图了解以下两者中哪一个是更好的选择，特别是在 Spark 环境中：

1. 将 parquet 文件直接加载到数据框中并访问数据（1TB 数据表）
2. 使用任何数据库来存储和访问数据。

我正在研究数据管道设计，并试图了解上述两个选项中的哪一个将产生更优化的解决方案。

我使用 AWS DMS 从 MYSQL 作为源终端节点和 S3 作为目标终端节点迁移数据。
我想跟踪源更新，因此在配置过程中，我启用了TimestampColumnName属性（列名称：event_timestamp）。
在结果（如下所列）中，我获得了记录/事件的时间戳，但不是微秒精度。

我想要微秒精度在此基础上构建序列逻辑。
我已经研究了源端点和目标的属性，但没有得到期望的结果。这是示例输出：

。

有人可以看一下并建议我是否缺少任何财产。
输出格式：对于我在 S3 中的文件来说，它是 parquet。