当深入探究 Spark 调优之道时,可将其细分为三个关键板块:其一便是作业优化,涵盖 SQL、Jar 包以及 PySpark 等维度;其二为平台优化,涉及参数调优以精细调控资源分配、提升资源利用率,保障作业在复杂环境下稳定运行;其三是底层优化,像AQE(自适应查询执行)、DPP(动态分区裁剪)、全代码生成以及向量化 等前沿技术,从底层...
private def prune(plan: LogicalPlan): LogicalPlan = { plan transformUp { // [1] 跳过子查询中包含DPP的情况 // skip this rule if there's already a DPP subquery on the LHS of a join case j @ Join(Filter(_: DynamicPruningSubquery, _), _, _, _, _) => j case j @ Join(_, F...
1.AQE(Adaptive Query Execution) 自适应查询执行 默认不开启,通过设置spark.sql.adaptive.enabled=true开启 主要包括三方面: Join策略调整:运行时动态的将原来的Shuffle Join调整为Broadcast Join,依赖Shuffle中间文件的统计信息 分区自动合并:通过spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes 来直接指定合并后的目标分...
pair: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Iterable[Int])] = ShuffledRDD[10] at groupByKey at <console>:30 scala> println(pair.collect().mkString(",")) (1,CompactBuffer(2)),(3,CompactBuffer(4, 6)) 1. 2. 3. 4. 5. pairRDD.mapValues() :对pairRDD中每个值应用一个函数而不改变键,此时...
1. 启用 AQE 与 DPP 功能 在Spark 中启用 AQE 和 DPP,您可以在创建 Spark 会话时配置参数。 AI检测代码解析 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 Spark 会话并启用 AQE 和 DPPspark=SparkSession.builder \.appName("Spark AQE and DPP")\.config("spark.sql.adaptive.enabled","true")\# 启用 AQE....
本文将总结Spark 3.0中的自适应查询执行(AQE)与动态分区剪裁(DPP)这两个重要特性。在Spark 3.0版本中，新增了多项令人兴奋的新特性，包括动态分区剪裁、自适应查询执行、加速器感知调度、支持 Catalog 的数据源API、SparkR 中的向量化、支持 Hadoop 3/JDK 11/Scala 2.12 等。AQE 是 Spark SQL 的...
2021-11-28 11:03:36 0:00/0:00 速度 洗脑循环 Error: Hls is not supported. 视频加载失败
DPP(Dynamic Partition Pruning,动态分区剪裁) 我们分别就分别就这两个特性进行一下讲解。 AQE(Adaptive Query Execution,自适应查询执行) AQE是Spark SQL的一种动态优化机制,是对查询执行计划的优化。 我们可以设置参数spark.sql.adaptive.enabled为true来开启AQE,在Spark 3.0中默认是false。
但是使用DPP的前提条件比较苛刻,需要满足以下条件: 事实表必须是分区表 只支持等值Join 维度表过滤之后的数据必须小于广播阈值: spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 以上就是Spark3.0中最重要的两个特性 AQE 和 DPP 了。
同时,我们可以看到一个额外的指标,“动态分区修剪时间”,它表明 DPP 应用于此查询。 3.原理 Spark SQL 中的动态分区修剪功能主要通过两个规则实现:逻辑计划优化器规则PartitionPruning和 Spark 计划器规则PlanDynamicPruningFilters 。 3.1 PartitionPruning 分区修剪 PartitionPruning规则被添加到 SparkOptimizer 中的默认...