在Spark 中,你可以通过SparkConf对象来设置执行参数。以下示例代码展示了如何设置参数: frompysparkimportSparkConf# 创建 SparkConf 对象conf=SparkConf()\.set("spark.sql.shuffle.partitions","50")\# 设置 shuffle 分区数.set("spark.executor.memory","2g")\# 设置执行内存.set("spark.driver.memory","1g"...
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...
spark.sql.legacy.correlated.scalar.query.enabled false 该参数设置为true: 当子查询中数据不重复的情况下,执行关联子查询,不需要对子查询的结果去重。 当子查询中数据重复的情况下,执行关联子查询,会提示异常,必须对子查询的结果做去重处理,比如max(),min()。 该参数设置为false: 不管子查询中数据重复与否,...
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: -...
set spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum = 1;(none) --reduce个数区间最小值, 设置后才会合并分区 set spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes = 256m;(默认64m) --建议的reduce分区大小 --兼容性参数 set spark.sql.storeAssignmentPolicy=LEGACY; --允许字符类型转换, string和数值...
常用参数: 1.1、离线开发-数据同步 1.2、数据传输 2、离线开发 节点参数使用conf.xxx,部分spark.sql.xxx参数支持sql,但可能存在不生效情况,建议使用图中节点参数设置 如下动态分区参数: -spark.app.name:自定义spark application名称,将在webui及日志中显示-driver-cores:配置driver容器cpu个数,仅在cluster模式生效,...
设置spark作业executor的个数executor.instances * executor.cores为当前application内并行运行task数,需要根据spark.sql.shuffle.partitions判断,一般保证executor.instances * executor.cores <= partitions / 2 通用配置:10 参数调优建议:每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适,设置太少或太多的Exe...
实际上,Spark SQL 会自动根据数据的分区情况进行任务的划分和调度,用户不能设置。不过对于“性能杀手”shuffle阶段,spark SQL提供了spark.sql.shuffle.partitions用于调整shuffle的并行度。 2. Spark性能参数调优 对于性能优化的参数来说,Spark提供了很多,如果全部展开说不完,我们就说几个经常用到的配置。
参数:--conf spark.executor.extraJavaOptions 这个参数只能在提交Spark作业时通过spark-submit命令的--conf选项来配置,或者在Spark应用程序的代码中通过SparkConf对象来设置。这是因为该参数用于控制Spark Executor的JVM行为,需要在Executor进程启动之前就确定好,不能通过SET命令在Spark SQL中设置,SET是用来处理SQL执行时的...