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...
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...
Spark SQL可以使用内存中的列式格式缓存表格，通过调用spark.catalog.cacheTable("tableName")或dataFrame....
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...
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...
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...
spark sql语句性能优化及执行计划 一、优化点: 1、not in 替换为 not exist; 2、in 替换为 right join; 3、distinct 替换为 group by; 4、count(distinct) 替换为 count; 5、where条件中,等号左右两边的数据类型需要一致; 6、where条件中,等号左边不要有函数;...
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...
本文将重点介绍如何在Spark SQL中执行数据去重,并探讨如何通过Spark的去重算子及策略优化处理性能。 Spark SQL中的去重 在Spark SQL中,去重通常可以通过DISTINCT关键字或groupBy操作实现。虽然它们在逻辑上都可以达到去重的效果,但在性能和适用场景上有所不同。 1. 使用DISTINCT关键字 DISTINCT是SQL中最直接的去重方式,...