val sql1: DataFrame = spark.sql("select user.name as name,user.age,address.pName from user,address where user.proCode = address.proCode") val sql2: DataFrame = spark.sql("select u.age as age,u.name as name,a.pName as pName from user u join address a on a.proCode = u.proCo...
2 spark.sql.inMemoryColumnStorage.compressed 默认值为false 它的作用是自动对内存中的列式存储进行压缩 3 spark.sql.inMemoryColumnStorage.batchSize 默认值为1000 这个参数代表的是列式缓存时的每个批处理的大小。如果将这个值调大可能会导致内存不够的异常,所以在设置这个的参数的时候得注意你的内存大小 4 spar...
可以通过spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize这个参数,默认10000,配置列存储单位. 你还可以使用SQLContext.setConf 或在SQL语句中运行SET key=value命令,来配置内存中的缓存。 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 如果设置为true,Spark SQL将会根据数据统计信息,自动为每一列选择单独的压缩编码方式...
spark和hive读取parquet:spark会使用自定义的serde来读取parquet文件(性能更高),如果读取异常,可以改用hive的serde来读取,将参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet(默认true)设为false即可;spark在处理时会缓存parquet的元数据信息,如果其他地方修改了,需要手动刷新; 结合压缩:parquet + snappy(lzo)的方式用的较多...
| 参数名| 默认值 | 参数说明 | 启始版本 | |-|-|-|-| | spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed | true | 当设置为true时,Spark SQL会根据数据统计自动为每列选择压缩编解码器。 | 1.0.1 | | spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize | 10000 | 控制柱状缓存的批大小。更大的批处理大小...
sparksql参数 全局参数: 1. --master yarn-cluster (or yarn-client) 参数说明: 制定yarn的执行模式,分集群模式和客户端模式,一般使用集群模式 2. --num-executors 50 参数说明: 该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置...
众所周知,正确的参数配置对提升Spark的使用效率具有极大助力,帮助相关数据开发、分析人员更高效地使用Spark进行离线批处理和SQL报表分析等作业。 推荐参数配置模板如下: spark-submit 提交方式脚本 /xxx/spark23/xxx/spark-submit --master yarn-cluster \
如果没有配置hive-site.xml,Spark会自动在spark.sql.warehouse.dir(如果没有指定,在当前目录)指定的文件下创建metastore_db文件,在Spark2.0.0之后,spark.sql.warehouse.dir取代hive.metastore.warehouse.dir指定源数据的存放位置。 如果使用Hive默认的数据库(derby),只能使用一个连接,因为derby是单session的。 需要将...
数据压缩：在 Spark 中，通过使用压缩算法来减少内存使用是一种常见的优化技术。这可以通过设置 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed 参数来实现。将此参数设置为 true，将会启用列式存储并使用 Snappy 压缩算法来压缩存储在内存中的列数据。这可以显著减少内存使用量，提高性能。序列化：默认情况下，Spark 使用...