1. spark.sql.shuffle.partitions 这个参数控制了在执行聚合操作或者连接操作时产生的中间分区的数量,默认值为 200。通过调整这个参数可以控制 shuffle 操作的并发度,从而提高查询性能。 ```sql -- 设置 shuffle 分区数为 100 spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 100) 1. 2. 3. ### 2. spark....
spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled false 该参数设置为true: 当子查询中数据不重复的情况下,执行关联子查询,不需要对子查询的结果去重。 当子查询中数据重复的情况下,执行关联子查询,会提示异常,必须对子查询的结果做去重处理,比如max(),min()。 该参数设置为false: 不管子查询中数据重复与否,...
该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小,而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。 调优建议: 如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如96m),从而减少拉取数据的次数,也就可以减少网络传输的次数,进而提升性能。在实践中发现,合理调节该参数,性能会有1%~5%的提升。 1. 2....
set spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold = 10m; -1禁用, 默认10M, 建议直接写hint, 建议100M内, 过大会报错 set spark.sql.broadcastTimeout = 1500; --大表特大(小文件特多), 起很多task时, 建议调大超时, 600s set spark.sql.join.preferSortMergeJoin = true; 不能走广播join, 且该参数为false,...
valitemSumDF=spark.sql("""| select| ITEMS.name,| ITEMS.price,| SUM(ORDERS.count) as c| from ITEMS, ORDERS| where| ITEMS.id=ORDERS.itemid| and ITEMS.id=2| group by| ITEMS.name| , ITEMS.price""".stripMargin) 从3.0开始,explain方法有一个新的参数mode,该参数可以指定以什么样的格式展示...
spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressedtrue 当设置为true时,Spark SQL将为基于数据统计信息的每列自动选择一个压缩算法。 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.batchSize 10000 柱状缓存的批数据大小。更大的批数据可以提高内存的利用率以及压缩效率,但有OOMs的风险 ...
名称函数参数说明格式与返回值FDL的SparkSQL算子内用法 MD5MD5(expr) - 示例:SELECT MD5('FineDataLink') SHASHA(expr)-- 示例:SELECT SHA('FineDataLink') SHA1SHA1(expr)-- 示例:SELECT SHA1('FineDataLink') SHA2 SHA2(expr, bitLength)
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 ...
Spark-Sql的参数调优: 官网:http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html 缓存表 参考:https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/48662669 spark.catalog.cacheTable("tableName")sqlContext.cacheTable("tableName")spark.catalog.uncacheTable("tableName")sqlContext.uncacheTable("tabl...