或者,我们可以更改 shuffle 分区的数量以匹配tableB中的存储桶数量,在这种情况下不需要重新分区,因为ER 规则将使右侧分支不进行 shuffle,并且它将仅调整左分支(与重新分区的方式相同): #将连接右分支中的桶数与shuffle分区数进行匹配:Spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions",50) 示例 二:先聚合后Join re...
步骤1:设置shuffle partition数 在Spark应用程序中,我们可以通过设置spark.sql.shuffle.partitions来指定shuffle partition数。下面是示例代码: ```scala // 设置shuffle partition数为100 spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", "100") 1. 2. 3. ### 步骤2:执行spark任务 在设置好shuffle partition数...
# 设置动态分区数量spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions","50")# 设置shuffle时的分区数量为50 1. 2. 这里的spark.sql.shuffle.partitions参数用于设置当执行shuffle操作时的分区数量,合理设置可以提高任务的处理效率。 步骤3: 读取数据并创建DataFrame 通过Spark的DataFrame API读取数据,然后创建一个DataFrame。
conf / spark-defaults.conf文件中修改后的配置适用于Spark集群以及所有提交给集群的Spark应用程序。 第二种方法是使用spark-submit命令,在提交应用程序的时候使用--conf 标识符直接在Spark应用程序中或在命令中指定Spark配置,如下所示: spark-submit --conf spark.sql.shuffle.partitions = 5 --conf “ spark.execu...
Spark和Java API(五)Shuffle后Reduce端的分区数 情况1,ShuffledRDD只有一个父RDD 假设有一个RDD是这么生成的: SparkConfconf=newSparkConf().setAppName("TryPartition Application");JavaSparkContextsc=newJavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> data1 = sc.parallelize(Arrays.asList("A","B","C","D"...
(1)设置Shuffle的并行度:SaprkConf.set( “spark.sql.shuffle.partitions” , “n” ); (2)Hive建表过程中合理选择数据类型; (3)编写SQL时尽量写明列明,不要使用select * 的形式进行查询; (4)并行处理计算结果:如果数据量较大,比如超过1000条数据,就不要一次性的collect到Dr...
setspark.executor.cores;//单个executor上可以同时运行的task数 当任务数据量过大时,还可以根据具体资源情况,增大以下参数: --conf spark.sql.shuffle.partitions --conf spark.executor.instances --conf spark.dynamicAllocation.maxExecutors 另外,对于Spark SQL 来说,提高并行度时设置 spark.default.parallelism 这个...
Sparkconf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer").registerKryoClasses(new Class[]{SpeedSortKey.class}) 8、优化数据结构 java中有三种类型比较消耗内存: 1) 对象,每个Java对象都有对象头、引用等额外的信息,因此比较占用内存空间。
**spark.defalut.parallelism***默认是没有值的,如果设置了值比如说10,是在shuffle的过程才会起作用**(valrdd2=rdd1.reduceByKey(_+_)//rdd2的分区数就是10,rdd1的分区数不受这个参数的影响) ** new SparkConf().set(“spark.defalut.parallelism”,”“500)** *...
{SaveMode, SparkSessionobject PartitionTuning { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("test").set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold","-1") val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).enableHiveSupport().getOrCreate...