实际上,Spark SQL 会自动根据数据的分区情况进行任务的划分和调度,用户不能设置。不过对于“性能杀手”shuffle阶段,spark SQL提供了spark.sql.shuffle.partitions用于调整shuffle的并行度。 2. Spark性能参数调优 对于性能优化的参数来说,Spark提供了很多,如果全部展开说不完,我们就说几个经常用到的配置。
Hadoop系列-SparkSQL参数调优 1 年前 宇宙小灵魂 历史不简单重复,却押着相同的韵脚。关注 1. -num-executors 设置任务executor个数,默认值为4, 一般调整此参数需要同时调整并行度(参考4) 。任务设置executor个数的依据是业务期望任务运 行时间,可以先设置一个较小值,通过调整此参数及并行度直到任务运行时间...
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...
3. 优化SparkSQL配置 调整SparkSQL的配置参数可以显著提高性能。以下是一些建议：spark.sql.shuffle.partitions：调整Shuffle阶段的分区数量。根据数据量和集群资源合理设置分区数，以提高任务并行度和资源利用率。spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold：设置广播变量的阈值。对于小表，使用广播变量可以避免Shuffle操作，提高Joi...
调优参数 - 调整map处理数据大小: - set spark.sql.files.maxPartitionBytes = 512m; - 简单map调大以减少maptask数量; 复杂map调小以增多maptask数量 - shuffle慢, 并行度不足: - set spark.sql.shuffle.partitions = 200; - 调大shuffle并行度, 可以将数据打散, 减少磁盘溢写以提高效率 ...
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Spark调优 回到顶部(go to top) 1. Explain查看执行计划 Spark 3.0 大版本发布,Spark SQL 的优化占比将近 50%。Spark SQL 取代 Spark Core,成为新一代的引擎内核,所有其他子框架如 Mllib、Streaming 和 Graph,都可以共享 Spark SQL 的性能优化,都能从...
Spark参数配置和调优,Spark-SQL、Config - 一、Hive-SQL / Spark-SQL参数配置和调优#设置计算引擎set hive.execution.engine=spark;#设置spark提交模式set spark.master=yarn-cluster;#设置作业提交队列set spark...
Hive 默认支持隐式转换,Spark需要设置以下参数来有限度支持隐式转换 spark.sql.storeAssignmentPolicy=LEGACY 1.12 小文件合并问题 Spark SQL在写入数据的时候是并行写入,并没有一个合并的过程。小文件过多,会增大Namenode的压力,同时对查询性能也有很大影响。通常在Hive中可以引入 hive.spark.mergefiles=true 来为hive...
1、SPARK-SQL优化三剑客:1内存2并发3CPU 1、内存:spark的dirver和executor内存及对应spark作业参数 涉及内存调优就三个参数:spark.driver.memory ,-executor-memory 和 spark.yarn.executor.memoryOverhead 2、并发:在 Spark 应用程序中,尽量避免不必要的 Shuffle 操作。例如,使用合适的转换操作(如 map、filter)来代...