import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object Demo01SparkSessio { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建一个Spark SQL的入口 SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("...
Shark提供了类似于Hive的功能,与Hive不同的是,Shark把SQL语句转换成Spark作业,而不是MAPreduce作业。为了实现Hive的兼容,Shark重用了Hive中的Hive SQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑。可以近似的认为,Sark仅仅将物理执行计划从Map Reduce作业替换成了Spark作业,也就是通过Hive的HiveSQL解析功能,把Hive SQL...
在Spark SQL中,可以通过设置配置单元参数和多个语句来优化查询性能和实现更复杂的数据处理操作。下面是如何在Spark SQL中进行配置和执行多个语句的步骤: 1. 设置配置单元参数: -...
该参数用于设置shuffle read task的buffer缓冲大小,而这个buffer缓冲决定了每次能够拉取多少数据。 调优建议: 如果作业可用的内存资源较为充足的话,可以适当增加这个参数的大小(比如96m),从而减少拉取数据的次数,也就可以减少网络传输的次数,进而提升性能。在实践中发现,合理调节该参数,性能会有1%~5%的提升。 6.--c...
当前配置设置为“true”时,DLI不会提前删除分区,而是在运行时覆盖那些有数据写入的分区。 spark.sql.files.maxPartitionBytes 134217728 读取文件时要打包到单个分区中的最大字节数。 spark.sql.badRecordsPath - Bad Records的路径。 spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled false 该参数设置为true: 当子...
--conf spark.sql.shuffle.partitions=xxx 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...
set spark.sql.shuffle.partitions = 200 --Reduce 后partition 数量 --shuffle的并发, 配置原则是减少shuffle阶段数据溢出到磁盘 --RDD的分区 spark.defalut.parallelism --Join参数 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 ...
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...
-- spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold, broadcast表的最大值10M,当这是为-1时, broadcasting不可用,内存允许的情况下加大这个值 -- spark.sql.shuffle.partitions 当join或者聚合产生shuffle操作时, partitions的数量, 这个值可以调大点, 我一般配置500, 切分更多的task, 有助于数据倾斜的减缓, 但是如果task越...