常规性能调优四:广播大变量 默认情况下,task中的算子中如果使用了外部的变量,每个task都会获取一份变量的复本,这就造成了内存的极大消耗。一方面,如果后续对RDD进行持久化,可能就无法将RDD数据存入内存,只能写入磁盘,磁盘IO将会严重消耗性能;另一方面,task在创建对象的时候,也许会发现堆内存无法存放新创建的对象,这就会...
spark sql 处理 grouping sets的原理 优化过程及效果 总结 1、业务背景 先上sql: selectif(req_netease_userisnull,'all',req_netease_user)asnetease_user,if(campaign_idisnull,'all',campaign_id)ascampaign_id,if(spec_idisnull,'all',spec_id)asspec_id,if(app_bundleisnull,'all',app_bundle)asap...
groupingsets((dt),(dt,req_netease_user),(dt,campaign_id),(dt,spec_id),(dt,app_bundle),(dt,render_name),(dt,platform),(dt,req_netease_user,campaign_id),(dt,req_netease_user,spec_id),(dt,req_netease_user,app_bundle),(dt,req_netease_user,render_name),(dt,req_netease_user,platfo...
首先会对(A、B、C)进行group by,然后依次是(A、B),(A、C),(A),(B、C),(B),©,最后对全表进行group by操作。 前文也说了,grouping sets也是利用expand的方式 优化思路 上文我们基本可以了解到了,是由于expand导致的慢,优化方向可以朝着减少distinct关键的出现的次数,减少数据膨胀方向入手 1、增加 expa...
(package_weight) from shipping group by rollup (origin_state, origin_zip); 用过rollup的都知道,这是从右向左的递减的多级统计的聚合,等价于(如下为Presto写法) select origin_state, origin_zip, sum(package_weight) from shipping group by grouping sets ((origin_state, origin_zip), (...
(app_bundle,'null')asapp_bundle,clk_request_id,exp_deviceid,exp_request_id,clk_deviceid,winprice,bidfloorfrom table_a where day='20190815'and platform is notnull)tmpgroup by netease_user,campaign_id,spec_id,app_bundle,render_name,platformgroupingsets((netease_user,platform),(netease_user,...
接下来我们通过操作 orderTempTable 来看一下grouping sets、group by、rollup和cube具体如何使用。 1.group by group by是SELECT语句的从句,用来指定查询分组条件,主要用来对查询的结果进行分组,相同组合的分组条件在结果集中只显示一行记录。使用group by从句时候,通过添加聚合函数(主要有COUNT()、SUM、MAX()、MIN()...
GROUPING SETS (...) 并提升 GROUP BY GROUPING SETS (...) (SPARK-34932) 在Spark 文档中弃用 Python 3.6 (SPARK-35939) 弃用ps.broadcast API(SPARK-35810) 弃用num_files 参数(SPARK-35807) 弃用DataFrame.to_spark_io (SPARK-35811) 已知的问题 支持通过 i/o 加密批量获取 shuffle 块 (SPARK-34827)...
概念简述 group by:主要用来对查询的结果进行分组,相同组合的分组条件在结果集中只显示一行记录。可以添加聚合函数。 grouping sets:对分组集中指定的组表达式...
("dataset/pm_final.csv") pmFinal.createOrReplaceTempView("pm_final")//临时表 val result = spark.sql("select source, year, avg(pm) as pm from pm_final group by source, year " + "grouping sets ((source, year), (source), (year), ())" + "order by source asc nulls last, year...