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...
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,...
上述两个参数是控制算子分区并发的配置,spark.default.parallelism 配置负责控制默认RDD的partithion数,spark.sql.shuffle.partitions 执行sql或sql类算子时shuffle分区数。 需要注意的是,spark.default.parallelism 主要用于控制 RDD 操作的默认并行度级别,而不是 Spark SQL,所以对于 Spark SQL 并不生效。 实际上,Spark...
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总之，SparkSQL的调优是一个综合性的工作，需要充分了解数据特点、作业需求和集群资源情况。通过对数据分区、缓存策略、配置参数、查询语句、监控指标、集群资源管理和存储格式的优化，我们可以显著提高SparkSQL的查询性能和整体系统稳定性。希望这篇指南对你在实际工作中进行SparkSQL调优有所帮助。下面提供以上调优方式的...
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...