可以在SparkSession上使用setConf方法或使用SQL运行SET key=value 命令来完成内存中缓存的配置。 中文翻译 以下选项也可以用于调整查询执行的性能。随着自动执行更多优化,这些选项可能会在将来的版本中被弃用。 二.加入针对SQL查询的策略提示 连接策略提示,即BROADCAST,MERGE,SHUFFLE_HASH和SHUFFLE_REPLICATE_NL,指导spark与...
启用钨丝计划:通过设置spark.sql.tungsten.enabled配置项为true来启用,以提高内存利用率和计算性能。 示例代码 //启用钨丝计划 spark.conf.set("spark.sql.tungsten.enabled","true") //执行SQL查询 valresult=spark.sql("SELECTuser_id,SUM(amount)astotal_salesFROMsalesGROUPBYuser_idORDERBYtotal_salesDESCLIMIT1...
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...
Spark SQL自适应执行优化引擎(Adaptive Query Execution,简称AQE)应运而生,它可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率。核心在于:通过在运行时对查询执行计划进行优化,允许Spark Planner在运行时执行可选的执行计划,这些计划将基于运行时统计数据进行优化,从而提升性能。 AQE完全基于精确的运行时统计...
目录 收起 SparkSQL性能调优官网权威资料 1.在内存中缓存数据 2.其他配置选项 3.SQL查询的连接...
Apache Spark SQL 是一个用于处理结构化和半结构化数据的分布式计算框架。为了优化 Spark SQL 的性能表现,可以采取以下措施: 数据倾斜处理:数据倾斜是 Spark SQL 中常见的问题,可以通过广播小表、调整并行度、过滤倾斜键等方法来解决。 选择合适数的分区和并行度:合理的数据分区可以减少任务间的数据交换,提高处理效率...
四、Spark SQL性能优化 一、并行度调优 并行度调优有两种方法: 1. 是在数据混洗操作时,使用参数的方式为混洗后的RDD指定并行度。 2. 对于任何已有的RDD,可以进行重新分区来获取更多或者更少的分区数。重新分区操作通过 repartition() 实现,该操作会把 RDD随机打乱并分成设定的分区数目。如果你确定要减少RDD分区...
集群粒度的调优,包括CPU与内存分配,数据分布,shuffle等。数据存储在HDFS上,Hxxx接入SparkSQL时已经保证了Data Locality,所以数据分布这里就不考虑了。我们的环境中会使用YARN来跑Spark任务,所以需要考虑在YARN上面资源分配的问题。 单个节点的调优。借性能优化领域的一位大牛,Brendan D. Gregg,的一段话 ...
Apache Spark SQL 是一个用于处理结构化和半结构化数据的分布式计算框架。为了提高 Spark SQL 的处理速度,可以采取以下优化措施:1. 数据倾斜处理:数据倾斜是指在数据处理过程...