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Join操作的性能。根据系统...
//设置并行度 spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions","100") //执行SQL查询 valresult=spark.sql("SELECTuser_id,SUM(amount)astotal_salesFROMsalesGROUPBYuser_idORDERBYtotal_salesDESCLIMIT10") //显示结果 result.show() 代码解释 并行度:通过设置spark.sql.shuffle.partitions配置项来调整并行度。
Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。 然而,通过Spark开发出高性能的大数据计算作业,并不是那么简单的。如果没有对Spark作业进行合理的调优,Spark作业的执行速度可能会很慢,这样就完全体现不出Spark作为一种快速...
spark.sql.files.minPartitionNum默认并行度建议的（不保证）最小拆分文件分区数。如果未设置，默认值为s...
根据测试结果,我们可以调整一些参数来进一步提升查询性能。下面是需要使用的代码: SET spark.sql.shuffle.partitions=200; -- 调整Shuffle的分区数 SET spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold=10485760; -- 设置Join操作的广播阈值 1. 2. 步骤5:重新测试性能 ...
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一部分是讲解性能调优的通用技巧,包括应用开发的基本原则、配置项的设置、 Shuffle 的优化、资源利用率的提升。另一部分会专注于数据分析领域,借助 Spark内置优化如 Tungsten、AQE 和典型场景如数据关联,和你聊聊 Spark SQL 中的调优方法和技巧。 实战篇:打造属于自己的分布式应用 ...
spark.sql.shuffle.partitions 200 6) 自定义分区器 代码调优 避免创建重复的RDD,复用同一个RDD 对多次使用的RDD进行持久化 如何选择一种最合适的持久化策略? 默认情况下,性能最高的当然是MEMORY_ONLY,但前提是你的内存必须足够足够大,可以绰绰有余地存放下整个RDD的所有数据。因为不进行序列化与反序列化操作,就...
1,jvm调优这个是扯不断,理还乱。建议能加内存就加内存,没事调啥JVM,你都不了解JVM和你的任务数据。 spark调优系列之内存和GC调优 2,内存调优缓存表 spark2...+采用:采用 sqlContext.cacheTable("tableName")缓存,sqlContext.uncacheTa...